Üretken modeller son yıllarda görüntü oluşturmada etkileyici sonuçlar gerçekleştirmektedir. Yapay zekâ alanında yaşanan önemli gelişmeler geniş bir kullanım alanını etkilerken sanatsal açıdan pek çok tartışmayı da gündeme getirmiştir. Yapay zekâ uygulamalarının sanatsal yaratıcılıkla ilgili sorunlarına dikkat çekmeyi ve yapay zekanın insani yaratıcılığa ulaşabilme ve sanatçının ikamesini bulanıklaştırma kapasitesini sorgulamayı amaçlayan bu çalışmada çekişmeli üretken ağlardan DCGAN modeli uyarlanıp görseller oluşturulmuş ve kritiği yapılmıştır. Modelin eğitilmesi için kendi özgün resimlerimiz taranmış ve veri artırım teknikleri kullanılarak veri kümesi hazırlanmıştır. Model eğitimi sonucunda oluşan görüntüler üzerinde sanatçı gözüyle eleştirel değerlendirmeler yapılmıştır. Oluşturulan görüntülerin değerlendirilmesi neticesinde yaratıcılık ve üretim arasındaki ilişkinin nasıl tanımlanabileceği ve sanatsal üretim bakımından yapay zekanın sınırlarının ne olduğuna dair bir argüman oluşturulmuştur. Bu bakımdan, yapay zekâ ve beşerî zekâ arasında birbiriyle çelişmeyen, başka bir deyişle aynı amaca hizmet eden bir ortaklıktan hareketle, yapay zekanın üretim sürecini optimize eden bir araç olarak konumlandırılabileceği görüşüne odaklanılmıştır.
Generative models have achieved impressive results in image generation in recent years. While significant developments in the field of artificial intelligence have influenced a wide range of applications, they have also sparked many artistic debates. In this study, we adapted the DCGAN model, a type of generative adversarial network, for image generation and criticism to draw attention to the problems of artificial intelligence applications to artistic creativity and to question the ability of artificial intelligence to achieve human creativity and obscure the replacement of artists. To train the model, we scanned our own original paintings and created the dataset using data augmentation techniques. The generated images were critiqued with an artist's eye. As a result of the evaluation of the generated images, a discussion emerged on how to define the relationship between creativity and production and where the limits of artificial intelligence lie in relation to artistic production. In this context, we focused on the view that artificial intelligence and human intelligence are not opposites and often serve the same purpose and that artificial intelligence can be positioned as a tool that optimizes the production process of paintings.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Image Processing, Deep Learning |
Journal Section | Computer Engineering |
Authors | |
Publication Date | June 3, 2024 |
Submission Date | November 16, 2023 |
Acceptance Date | December 22, 2023 |
Published in Issue | Year 2024Volume: 27 Issue: 2 |