Влияние нейронных сетей на современную фотографию: от инструмента до нейроавтоматона

Фадеева Т. Е., Першеева А. Д.

В данном исследовании рассматривается влияние нейронных сетей на современную фотографию в технологическом и эстетическом аспектах. Диапазон применения технологий машинного обучения в современной фотографии широк: от использования креативных инструментов в обработке фотографий (нейросеть может убрать «цветовой шум», повысить детализацию, изменить размер изображений и т.д.) до искусственной генерации кадра целиком, которая происходит в достаточной степени автономно, продолжая движение по заданной человеком траектории. В связи с этим возникает необходимость, с одной стороны, рассмотреть характерные примеры «нейрофотографии» и выстроить типологию подходов к созданию этих изображений, а с другой стороны - реактуализировать вопрос о знаковой природе таких изображений, о связи означающего и референта в фотографии, которая не является результатом воздействия света на фоточувствительную эмульсию. В данном контексте следует рассматривать и вопрос об эстетической значимости генеративной фотографии и о том, как выстраивается связь между классическим искусством и современным медиаискусством, отвечающем на вызовы технонаучного прогресса.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, современное искусство, нейронные сети, neural networks, современная фотография, contemporary art, artificial intelligence, neurophotography, generative photography, генеративная фотография, machine learning, contemporary photography

В книге

Первый Российско-Китайский форум. Теория и практика художественного образования: вызовы современности, традиции и национальные школы XXI века : Коллективная монография по материалам международной научной конференции

М.: Российский государственный художественно-промышленный университет им. С.Г. Строганова, 2024.