{"id":5655,"date":"2025-06-02T20:50:00","date_gmt":"2025-06-02T18:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aitrends.center\/teaching-ai-to-sketch-like-humans-mit-and-stanfords-new-collaborative-drawing-tool\/"},"modified":"2025-06-02T20:50:00","modified_gmt":"2025-06-02T18:50:00","slug":"uczenie-sztucznej-inteligencji-szkicowania-jak-ludzie-mit-i-stanford-nowe-narzedzie-do-wspolnego-rysowania","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/teaching-ai-to-sketch-like-humans-mit-and-stanfords-new-collaborative-drawing-tool\/","title":{"rendered":"Uczenie sztucznej inteligencji szkicowania jak ludzie: Nowe narz\u0119dzie do wsp\u00f3lnego rysowania od MIT i Stanforda"},"content":{"rendered":"

W sferze pomys\u0142\u00f3w i komunikacji s\u0142owa czasami nie wystarczaj\u0105. Szybki szkic, taki jak narysowanie obwodu, mo\u017ce skutecznie przekaza\u0107 z\u0142o\u017cone koncepcje. Ale co by by\u0142o, gdyby mo\u017cna by\u0142o wykorzysta\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w tym procesie tw\u00f3rczym? C\u00f3\u017c, ten pomys\u0142 nie jest ju\u017c szalon\u0105 fantazj\u0105, dzi\u0119ki genialnym umys\u0142om naukowc\u00f3w z Laboratorium informatyki i sztucznej inteligencji MIT (CSAIL)<\/a> i Uniwersytet Stanforda. Opracowali oni system sztucznej inteligencji, kt\u00f3ry szkicuje bardziej jak cz\u0142owiek, pod pseudonimem SketchAgent<\/strong>.<\/p>\n

To nowe, od\u015bwie\u017caj\u0105ce narz\u0119dzie wykorzystuje multimodalne modele j\u0119zykowe, systemy szkolone zar\u00f3wno na tek\u015bcie, jak i obrazach. Mo\u017ce przetwarza\u0107 podpowiedzi w j\u0119zyku naturalnym i renderowa\u0107 je w proste, r\u0119cznie rysowane szkice w ci\u0105gu kilku sekund. W przeciwie\u0144stwie do wielu narz\u0119dzi artystycznych AI, kt\u00f3re k\u0142ad\u0105 nacisk na fotorealistyczne obrazy lub stylizowane kresk\u00f3wki, SketchAgent koncentruje si\u0119 na procesie szkicowania, na\u015bladuj\u0105c spos\u00f3b, w jaki ludzie rysuj\u0105 jedno poci\u0105gni\u0119cie na raz. Takie podej\u015bcie pozwala na bardziej organiczne, iteracyjne wizualizacje. Dlatego te\u017c SketchAgent mo\u017ce narysowa\u0107 wszystko, od prostego domu po prac\u0119 nad z\u0142o\u017conym doodlem we wsp\u00f3\u0142pracy z lud\u017ami, przyjmuj\u0105c instrukcje tekstowe i szkicuj\u0105c ka\u017cdy element indywidualnie.<\/p>\n

Szczeg\u00f3\u0142y<\/h3>\n

Opracowuj\u0105c SketchAgent, naukowcy zdecydowali si\u0119 na unikalne podej\u015bcie. Zamiast szkoli\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 na ogromnych bazach danych ludzkich szkic\u00f3w, nauczyli j\u0105 tak zwanego \u2018j\u0119zyka szkicowania\u2019. Ta pomys\u0142owa metoda dzieli rysunki na sekwencje poci\u0105gni\u0119\u0107 odwzorowanych na siatce, z ka\u017cdym poci\u0105gni\u0119ciem ponumerowanym i oznaczonym. Ten j\u0119zyk szkicowania umo\u017cliwia systemowi AI wydedukowanie, jak szkicowa\u0107 nowe koncepcje, z kt\u00f3rymi wcze\u015bniej si\u0119 nie spotka\u0142.<\/p>\n

W sk\u0142ad zespo\u0142u prowadz\u0105cego t\u0119 now\u0105 rewolucj\u0119 AI wchodz\u0105 Yael Vinker, Tamar Rott Shaham, Alex Zhao, Antonio Torralba z MIT oraz Kristine Zheng i Judith Ellen Fan ze Stanford. \u015awiat dowie si\u0119 o ich pionierskiej pracy podczas konferencji 2025 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).<\/p>\n

Cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 SketchAgent jest jego zdolno\u015b\u0107 do rysowania ka\u017cdego poci\u0105gni\u0119cia sekwencyjnie, podobnie jak zrobi\u0142by to cz\u0142owiek. Zdolno\u015b\u0107 ta sprawia, \u017ce szkice s\u0105 naturalne i przypominaj\u0105 ludzkie. Podczas gdy inne modele AI mog\u0105 generowa\u0107 wizualnie anga\u017cuj\u0105ce obrazy z tekstu, cz\u0119sto brakuje im kreatywno\u015bci krok po kroku zwi\u0105zanej ze szkicowaniem. Co wi\u0119cej, sztuczna inteligencja ma potencja\u0142 do rysowania szerokiej gamy pomys\u0142\u00f3w, od motyli i helis DNA po kultowy budynek opery w Sydney, dzi\u0119ki mo\u017cliwo\u015bci wykorzystania szerokiej wiedzy wst\u0119pnie wytrenowanych modeli j\u0119zykowych, cho\u0107 modele te nie wiedz\u0105 naturalnie, jak rysowa\u0107.<\/p>\n

Wsp\u00f3lna praca<\/h3>\n

Kolejn\u0105 prze\u0142omow\u0105 cech\u0105 SketchAgent jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 wsp\u00f3\u0142pracy z lud\u017ami. Podczas test\u00f3w okaza\u0142o si\u0119, \u017ce wk\u0142ad sztucznej inteligencji mia\u0142 kluczowe znaczenie dla ostatecznych szkic\u00f3w. Na przyk\u0142ad, je\u015bli maszt narysowany przez AI zosta\u0142 usuni\u0119ty ze szkicu \u017cagl\u00f3wki, rysunek sta\u0142 si\u0119 niemo\u017cliwy do zidentyfikowania. Naukowcy eksperymentowali r\u00f3wnie\u017c z r\u00f3\u017cnymi modelami j\u0119zykowymi, aby dowiedzie\u0107 si\u0119, kt\u00f3ry z nich tworzy\u0142 rysunki najbardziej przypominaj\u0105ce ludzkie. Claude 3.5 Sonnet wy\u0142oni\u0142 si\u0119 jako najlepszy, przy\u0107miewaj\u0105c GPT-4o i Claude 3 Opus w tworzeniu rozpoznawalnych szkic\u00f3w wektorowych.<\/p>\n

Droga przed nami<\/h3>\n

Trzeba przyzna\u0107, \u017ce pomimo ogromnego potencja\u0142u, SketchAgent wci\u0105\u017c ma kilka niedoci\u0105gni\u0119\u0107 do naprawienia. Obecnie \u015bwietnie radzi sobie z rysowaniem podstawowych figurek i bazgro\u0142\u00f3w, ale napotyka wyzwania zwi\u0105zane ze z\u0142o\u017conymi obrazami, takimi jak logo, tekst lub szczeg\u00f3\u0142owe stworzenia, takie jak jednoro\u017cce i krowy. Ponadto czasami b\u0142\u0119dnie interpretuje intencje u\u017cytkownika, na przyk\u0142ad tworz\u0105c szkic dwug\u0142owego kr\u00f3lika, prawdopodobnie z powodu tego, \u017ce proces sztucznej inteligencji krok po kroku staje si\u0119 niedopasowany do ludzkiego wsp\u00f3\u0142pracownika. Aby rozwi\u0105za\u0107 te problemy, zesp\u00f3\u0142 badawczy planuje przeszkoli\u0107 SketchAgent przy u\u017cyciu syntetycznych danych z modeli dyfuzyjnych i udoskonali\u0107 interfejs u\u017cytkownika, aby by\u0142 bardziej intuicyjny i responsywny podczas wsp\u00f3lnych sesji szkicowania.<\/p>\n

Niemniej jednak, SketchAgent zwiastuje now\u0105 er\u0119 w komunikacji cz\u0142owieka ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Wspomagaj\u0105c komunikacj\u0119 wizualn\u0105 poprzez szkice, otwieraj\u0105 si\u0119 nieocenione mo\u017cliwo\u015bci dla nauczycieli, badaczy i ka\u017cdego, kto chce wyrazi\u0107 swoje pomys\u0142y w formie wizualnej. G\u0142\u00f3wny autor Yael Vinker wspomnia\u0142: \u201cWiele os\u00f3b nie zdaje sobie sprawy, jak cz\u0119sto rysuj\u0105 w \u017cyciu codziennym - czy to podczas burzy m\u00f3zg\u00f3w, czy wyja\u015bniaj\u0105c co\u015b wizualnie. SketchAgent ma na celu odtworzenie tego procesu, pomagaj\u0105c sztucznej inteligencji sta\u0107 si\u0119 bardziej skutecznym narz\u0119dziem do ekspresji wizualnej\u201d. Rzeczywi\u015bcie, wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji, innowacyjne narz\u0119dzia, takie jak SketchAgent, mog\u0105 zmieni\u0107 spos\u00f3b interakcji z maszynami - wykraczaj\u0105c poza s\u0142owa do wsp\u00f3lnej, wizualnej kreatywno\u015bci.<\/p>\n

\u0179r\u00f3d\u0142o: MIT News<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In the realm of ideas and communication, words sometimes aren’t enough. A quick sketch, like drawing a circuit, can effectively convey complex concepts. But what if you could utilize artificial intelligence in this creative process? Well, this idea is no longer a wild fantasy, thanks to the brilliant minds of researchers from MIT\u2019s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) and Stanford University. They’ve developed an AI system that sketches more like a human, under the moniker of SketchAgent. This refreshing new tool utilizes multimodal language models, systems that are trained on both text and images. It can process natural […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":5656,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2,47],"tags":[],"class_list":["post-5655","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-images","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5655","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5655"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5655\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5656"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5655"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5655"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5655"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}