CC BY
1УДК 74+316.7+004
ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ И ИСКУССТВЕННО-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ДИЗАЙН-СИСТЕМ
Габриелян Тигран Олегович,
кандидат искусствоведения, доцент Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского» (г. Симферополь).
Аннотация. В статье описываются результаты предварительного исследования, направленного на выявление отличительных особенностей автоматизированных и искусственно-интеллектуальных графических дизайн-систем. Внимание уделяется дизайн-системам ориентированные на генерацию графических систем визуальной идентификации (айдентику). Выявленные особенности классифицируются по процессу создания, качеству полученного результата и редактируемости итогового дизайн-решения.
Ключевые слова: графические дизайн-системы, автоматизация, искусственная-интеллектуализация, айдентика, система визуальной идентификации, процесс, качество, редактируемость.
Annotation. The article describes the results of a preliminary study aimed at identifying the distinctive features of automated and artificially intelligent graphic design systems. Attention is paid to design systems focused on the generation of graphic systems of visual identification (identity). The identified features are classified according to the process of creation, the quality of the result obtained and the editability of the final design solution.
Keywords: graphic design systems, automation, artificial intelligence, identity, visual identification system, process, quality, editability.
Постановка проблемы: Становление глобальной цифровой среды приводит к трансформации не только сферы производства и потребления экономически-обусловленных благ, но также и к изменениям в социально-гуманитарной сфере. Искусство и дизайн, в том числе и различные направления, связанные с графикой, проходят свой путь интеграции новых выразительных средств, которые возникают в контексте новой цифровой парадигмы.
Цифровизация предвосхищает следующий этап развития человечества -возникновение искусственного интеллекта, либо как нечто синкретичное глобальное и целостное, либо как конгломерат разрозненных составляющих, которые определённым образом формируют нечто глобальное и целостное. В контексте этого доклада внимание будет уделено второй форме проникновения искусственного-интеллекта в мир искусства графики и графического дизайна. Речь будет идти о дизайн-системах, которые могут использоваться человеком-дизайнером для применения в процессе разработки дизайн-решений: генерация композиции [DesignScape]; создание изображений по текстовым описаниям [Imagen]; стилизация изображений [stylit]; вариативные шрифты [variable font] и т. п. Также это могут быть полноценные дизайн-продукты, готовые к использованию или внедрению: система визуальной идентификации (айдентика) [6]; лендинг-страницы [7]; цифровые презентации [1] и др.
Был проведён экспресс анализ дизайн-систем позволяющих генерировать системы визуальной идентификации (айдентику): Brand Mark (www.brandmark.io), Designs.ai (www.designs.ai), Logo Maker (www.logo.com), Logomaster.ai (www.logomaster.ai), AI Logo Maker (zyro.com/logo-maker), Looka (www.looka.com), Tailor brands (www.tailorbrands.com), Николай Иронов (ironov.artlebedev.com/ru/).
Цель анализа заключалась в выявлении отличий автоматической генерации от искусственно-интеллектуальной. Эти отличия могут быть объединены в контексте трёх составляющих, определяющих процесс и результат создания дизайн-продукта: процесс создания промежуточного и/или итогового дизайн-решения; качественные
характеристики результата; редактируемость промежуточного и/или итогового дизайн-решения.
Изложение основного материала статьи. В этом исследовании обозначены основные отличия автоматизированных дизайн-систем от искусственно-интеллектуальных, которые были выявлены на этапе первичного эмпирического исследования:
• Процесс создания промежуточного и/или итогового дизайн-решения:
о автоматизированная дизайн-система ориентирована на прямое соотнесение семантического описания требуемого дизайн-решения с базой данных готовых образцов;
о искусственно-интеллектуальная дизайн-система — подбирает компоненты синонимически, и даже применяя различные риторические тропы. Это позволяет каждый раз получать совершенно необычные дизайн-решения, не всегда соотносящиеся с изначально заданной семантикой. В этом проявляется «авторская» оригинальность системы, в арсенале которой есть только набор дизайн-программ. Благодаря этому она может проявить свою интеллектуальность.
• Качественные характеристики результата:
о автоматизированная дизайн-система. Если промежуточное дизайн-решение синкретично по своей природе, т. е. пользователь-потребитель не может повлиять на отдельные её качества — тогда генерирующая система автоматическая, т. к. подбирает/комбинирует дизайн-решение из готовых, разработанных человеком, компонентов. Эти компоненты могут иметь изобразительную или беспредметную природу, но основная особенность автоматически сгенерированных дизайн-решений будет заключаться в том, что при их создании использовались традиционные художественные и художественно-проектные композиционные техники, которые представлены в виде простых дизайн-программ;
о искусственно-интеллектуальная дизайн-система отличается отсутствием синкретичности комбинаторных компонентов и принципах комбинирования. Компоненты и композиция будут не такими изящными, продуманными, завершенными. Будет чувствоваться «диллетантизм» при условии сравнения с традиционными подходами. Однако именно этот «дилетантизм» позволяет отграничить автоматизированные системы от искусственно-интеллектуальных, основная особенность которых заключается в генерации посредством большого количества дизайн-программ, работающих с базовыми визуальными компонентами и дающих на выходе высоковариативные дизайн-решения.
• Редактируемость промежуточного или итогового дизайн-решения.
о автоматизированная дизайн-система позволяет пользователю-потребителю изменять только те характеристики компонентов и композиции, которые не затрагивают их синкретичность;
о искусственно-интеллектуальная дизайн-система позволяет манипулировать любой характеристикой каждого из компонентов композиции.
Также было выявлено, что не всегда генеративные системы явно делятся на автоматизированные и искусственно-интеллектуальные. В зависимости от реализации того или иного набора алгоритмов, могут создаваться гибридные решения совмещающие в себе качества автоматизированных и искусственно-интеллектуальных систем.
Таблица 1
Редактируемость промежуточного или итогового дизайн-решения
Процесс Качество Редактируе мость
Автоматизиров анный дизайн-системы Прямое соотнесение семантики Комбинирование синкретичных (готовых) компонентов Возможно, но до оприкоснов ения с
синкретичным компонентом
Искусственно-интеллектуальн ые дизайн-системы. Прямое и непрямое (иносказательное, риторическое) соотнесение семантики Комбинирование деконструированных компонентов Возможно, на любом уровне, т.к. компонент деконструиров ан
Выводы. Таким образом можно сделать вывод, что основное количество существующих дизайн-систем ориентированы на автоматическую генерацию дизайн-решений. Искусственно-интеллектуальные дизайн-системы - недостаточно развиты, т. к. не позволяют получить качественные «авторские» дизайн-решения.
Автоматизированные, искусственно-интеллектуальные и гибридные дизайн-системы обладают специфическими характеристиками, требующие более детального исследования. При этом особое внимание, в последующих исследованиях, следует уделить деконструироуемости компонентов и риторической составляющей генеративных дизайн-решений.
Список литературы:
1. Create professional slide layouts with PowerPoint Designer [Электронный ресурс] https://support.microsoft.com/en-us/office/create-professional-slide-layouts-with-powerpoint-designer-53c77d7b-dc40-45c2-b684-81415eac0617. — Загл. с экрана. (Дата обращения: 25.04.2022).
2. DesignScape: Design with Interactive Layout Suggestions [Электронный ресурс] http://www.dgp.toronto.edu/~donovan/design/index.html . — Загл. с экрана (Дата обращения: 23.05.2022).
3. Google разработала нейросеть Imagen, которая генерирует картинки по текстовому описанию [Электронный ресурс] https://vc.ru/ml/428792-google-razrabotala-neyroset-imagen-kotoraya-generiruet-kartinki-po-tekstovomu-opisaniyu. — Загл. с экрана. (Дата обращения: 21.04.2022).
4. Introducing OpenType Variable Fonts [Электронный ресурс] https://medium.com/variable-fonts/https-medium-com-tiro-introducing-opentype-variable-fonts-12ba6cd2369. — Загл. с экрана. (Дата обращения: 23.05.2022).
5. Sykora, Daniel & Jamriska, Ondrej & Texler, Ondrej & Fiser, J. & Lukác, M. & Lu, J. & Shechtman, Eli. (2019). StyleBlit: Fast Example-Based Stylization with Local Guidance. Computer Graphics Forum. — №38, — PP. 83-91. Doi. 10.1111/cgf.l3621.
6. Николай Иронов. Дизайнер, художник и нейросеть [Электронный ресурс] https://ironov.artlebedev.com/ru/. — Загл. с экрана. (Дата обращения: 21.04.2022).
7. Первый конструктор лендингов, который создаёт продающие страницы сам [Электронный ресурс] https://netcat.ru/landing-constructor/. — Загл. с экрана. (Дата обращения: 30.04.2022).
