Seni kecerdasan buatan: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Menambahkan templat {{Westernart}} |
Menambahkan kategori Tag: Suntingan visualeditor-wikitext |
||
| (5 revisi perantara oleh 2 pengguna tidak ditampilkan) | |||
Baris 5:
== Sejarah awal ==
Kecerdasan buatan berdiri sebagai sebuah disiplin ilmu pada tahun 1956, dan pada dekade-dekade berikutnya telah mengalami berbagai gelombang optimisme.<ref>{{Cite book|last=Crevier|first=Daniel|year=1993|title=AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence.|url=https://archive.org/details/aitumultuoushist0000crev|location=New York, NY|publisher=BasicBooks|isbn=0-465-02997-3|pages=[https://archive.org/details/aitumultuoushist0000crev/page/109 109]}}</ref> Sejak awal berdiri, para peneliti di bidang kecerdasan buatan telah mempersoalkan argumen filsafat mengenai kodrat akal manusia dan konsekuensi etis dari pembuatan hal buatan yang disertai dengan kepintaran seperti manusia; Isu-isu ini sebelumnya telah ditelusuri dalam berbagai [[Sejarah kecerdasan buatan|mitos]], fiksi dan [[Filsafat kecerdasan buatan|filsafat]] sejak zaman kuno.<ref>{{Cite book|last=Newquist|first=HP|year=1994|title=The Brain Makers: Genius, Ego, And Greed In The Quest For Machines That Think|url=https://archive.org/details/brainmakers0000newq|location=New York|publisher=Macmillan/SAMS|isbn=978-0-672-30412-5|pages=
== Peralatan dan proses ==
=== Gambar ===
[[Berkas:
Sejumlah mekanisme untuk membuat seni kecerdasan buatan telah dikembangkan, termasuk pembuatan prosedural dengan pola matematis, algoritma yang mensimulasikan sapuan kuas dan efek lukis lainnya, dan algoritma pembelajaran seperti jaringan adversarial generatif dan transformer.
Salah satu sistem seni kecerdasan buatan pertama adalah AARON, yang dikembangkan oleh Harold Cohen mulai pada akhir tahun 1960-an di Universitas California di San Diego.<ref>{{Cite book|last=McCorduck|first=Pamela|year=1991|title=AARONS's Code: Meta-Art. Artificial Intelligence, and the Work of Harold Cohen|url=https://archive.org/details/aaronscodemetaar0000mcco|location=New York|publisher=W. H. Freeman and Company|isbn=0-7167-2173-2|pages=[https://archive.org/details/aaronscodemetaar0000mcco/page/210 210]|language=English}}</ref> AARON adalah salah satu contoh seni kecerdasan buatan yang paling terkenal di era pemrograman GOFAI dengan penggunaan aturan simbolis untuk menghasilkan gambar teknis.<ref name=":0">{{Cite book|last=Poltronieri|first=Fabrizio Augusto|last2=Hänska|first2=Max|date=2019-10-23|title=Proceedings of the 9th International Conference on Digital and Interactive Arts|location=Braga Portugal|publisher=ACM|isbn=978-1-4503-7250-3|pages=1–8|language=en|chapter=Technical Images and Visual Art in the Era of Artificial Intelligence|doi=10.1145/3359852.3359865|chapter-url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3359852.3359865}}</ref> Cohen mengembangkan AARON dengan tujuan agar dapat melakukan koding terhadap seni lukis. Dalam bentuk awalnya, AARON hanya dapat membuat gambar hitam-putih. Cohen lalu menyelesaikan gambar dengan mewarnainya. Kemudian, dia juga membuat sebuah langkah untuk AARON agar dapat mewarnai lukisan. Cohen merancang AARON untuk mewarnai dengan menggunakan pigmen dan kuas khusus yang dipilih oleh program itu sendiri tanpa adanya campur tangan dari Cohen.<ref name=":2">{{Cite web|title=Fine art print - crypto art|url=https://www.katevassgalerie.com/blog/harold-cohen-aaron-computer-art|website=Kate Vass Galerie|language=en-US|access-date=2022-05-07}}</ref>
[[Berkas:Scenic Valley in the Afternoon Artistic (VQGAN+CLIP).jpg|jmpl|Sebuah contoh gambar yang dibuat dengan VQGAN-CLIP (NightCafe Studio)]]
Jaringan adversarial generatif dirancang pada tahun 2014. Sistem ini menggunakan sebuah "generator" untuk membuat gambar baru dan sebuah "discriminator" untuk menentukan apa saja gambar yang dianggap sukses. [[DeepDream]], yang dirilis oleh [[Google]] pada tahun 2015, menggunakan sebuah jaringan saraf konvolusional untuk mencari dan meningkatkan pola pada gambar melalui [[algoritma]] [[pareidolia]], yang berakibat pada gambar dengan ciri khas tertentu. Setelah rilisnya DeepDream, sejumlah perusahaan merilis aplikasi yang mengubah foto menjadi gambar mirip lukisan dengan gaya berdasarkan kumpulan lukisan yang terkenal.<ref>{{Cite news|date=18 November 2019|title=A.I. photo filters use neural networks to make photos look like Picassos|url=https://www.digitaltrends.com/mobile/best-ai-based-photo-apps/|work=Digital Trends|language=en|access-date=9 November 2022}}</ref><ref>{{Cite news|last=Biersdorfer|first=J. D.|date=4 December 2019|title=From Camera Roll to Canvas: Make Art From Your Photos|url=https://www.nytimes.com/2019/12/04/technology/personaltech/turn-photos-into-paintings.html|work=The New York Times|access-date=9 November 2022}}</ref>
Baris 21:
==== Dampak dan penerapan ====
[[Berkas:Prabowo-Gibran Baliho 2023.jpg|jmpl|Contoh penerapan seni kecerdasan buatan pada baliho [[kampanye Prabowo Subianto-Gibran Rakabuming dalam pemilihan umum Presiden Indonesia 2024]]]]
Eksibisi "Thinking Machines: Art and Design in the Computer Age, 1959–1989" yang digelar di [[Museum Seni Modern|MoMA]] memperlihatkan ikhtisar tentang penerapan kecerdasan buatan untuk seni, arsitektur, dan desain. Eksibisi yang memperlihatkan penggunaan kecerdasan buatan untuk memproduksi karya seni adalah sebuah acara amal dan lelang di Yayasan Gray Area di San Francisco, dimana seniman bereksperimen dengan algoritma [[DeepDream]] dan eksibisi tahun 2017 berjudul "Unhuman: Art in the Age of AI", yang berlangsung di Los Angeles dan Frankfurt. Pada musim semi tahun 2018, [[Association for Computing Machinery]] mendedikasikan sebuah edisi majalah untuk subjek komputer dan seni. Pada Juni 2018, "Duet for Human and Machine", sebuah karya seni yang memperkenankan pengunjung untuk berinteraksi pada sebuah sistem kecerdasan buatan, tampil perdana di Beall Center for Art + Technology. Ars Electronica dan Museum Seni Terapan Wina membuka eksibisi tentang kecerdasan buatan pada tahun 2019.
Baris 42 ⟶ 43:
Dua metode komputasional, membaca dekat dan memandang jauh, adalah pendekatan yang umum digunakan untuk menganalisa karya seni yang telah didigitasi. Tugas yang umum terkait dengan metode ini adalah klasifikasi otomatis, deteksi obyek, penugasan multimodal, penemuan pengetahuan pada sejarah seni, dan estetika komputasional.<ref name=":12">{{Cite journal|last=Cetinic|first=Eva|last2=She|first2=James|date=2022-02-16|title=Understanding and Creating Art with AI: Review and Outlook|journal=ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications|volume=18|issue=2|pages=66:1–66:22|arxiv=2102.09109|doi=10.1145/3475799|issn=1551-6857}}<cite class="citation journal cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFCetinicShe2022">Cetinic, Eva; She, James (16 February 2022). "Understanding and Creating Art with AI: Review and Outlook". ''ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications''. '''18''' (2): 66:1–66:22. [[arXiv]]:<span class="cs1-lock-free" title="Freely accessible">[[arxiv:2102.09109|2102.09109]]</span>. [[Pengenal objek digital|doi]]:[[doi:10.1145/3475799|10.1145/3475799]]. [[ISSN]] [[issn:1551-6857|1551-6857]]. [[S2CID (identifier)|S2CID]] [https://api.semanticscholar.org/CorpusID:231951381 231951381].</cite></ref> Jika metode memandang jauh meliputi analisa koleksi besar, maka metode membaca dekat melibatkan satu buah karya seni.
Menurut
Perangkat lunak kecerdasan buatan dapat menghasilkan gambar baru yang mirip dengan sampel yang digunakan dalam pembelajaran secara otomatis. Manusia umumnya hanya perlu memasukan data dan memilih keluaran, kombinasi mekanisme
== Penjualan ==
Baris 70 ⟶ 71:
[[Kategori:Seni digital]]
[[Kategori:Seni rupa]]
[[Kategori:Kecerdasan buatan generatif]]
| |||