Šis salīdzinājums pēta spriedzi starp fotogrāfiju kā individuālās radošās izpausmes līdzekli un tās mūsdienu lomu kā milzīgu vizuālās informācijas krātuvi, ko izmanto mašīnmācīšanās modeļu apmācībai un globālo datu organizēšanai.
Apzināta kameras izmantošana, lai izteiktu vīziju, izraisītu emocijas vai sniegtu unikālu realitātes perspektīvu.
Liela skaita attēlu kolekcija, kas tiek uzskatīta par neapstrādātiem datu punktiem analīzei, kategorizēšanai vai mākslīgā intelekta apmācībai.
| Funkcija | Fotogrāfija kā māksla | Fotogrāfija kā datu kopa |
|---|---|---|
| Primārā vērtība | Estētiskais un emocionālais dziļums | Informācijas blīvums un lietderība |
| Vēlamais rezultāts | Cilvēka saikne vai pārdomas | Algoritmiskā precizitāte un prognozēšana |
| Ideāls apjoms | Mazas, rūpīgi atlasītas kolekcijas | Dažādu vizuālo datu eksabaiti |
| Radītāja loma | Autors (subjektīvā vīzija) | Datu sniedzējs (objektīvs avots) |
| Veiksmes metrika | Kultūras ietekme vai kritiska atzinība | Augsta precizitāte un atsaukšanas rādītāji |
| Metadatu nozīmīgums | Otršķirīga nozīme vizuālajā pieredzē | Primārais indeksēšanai un apmācībai |
| Interpretācija | Atvērts un personisks | Fiksēts, marķēts un kategorisks |
Mākslinieciskajā fotogrāfijā katra izvēle — sākot no diafragmas atvēruma līdz slēdža klikšķim — ir apzināta pašizpausmes darbība. Turpretī, ja fotogrāfija kalpo kā datu kopa, fotoattēla “kāpēc” nav nozīmes; sistēma rūpējas tikai par “ko”, lai nodrošinātu, ka dators var identificēt STOP zīmi vai kaķi dažādos apgaismojuma apstākļos.
Mākslinieks varētu nedēļām ilgi gaidīt perfekto gaismu, lai iemūžinātu vienu konkrētu kadru, kas pastāstītu stāstu. Lielo datu pasaulē šis viens perfektais attēls ir tikai viens piliens okeānā. Datu kopa plaukst, pateicoties kvantitātei un daudzveidībai, bieži vien iekļaujot "sliktas" vai izplūdušas fotogrāfijas, lai palīdzētu mākslīgajam intelektam izprast realitātes nepilnības.
Mākslinieciskā fotogrāfija ir tilts starp diviem cilvēkiem – radītāju un skatītāju –, kuri dalās empātijas vai bijības mirklī. Datu kopa šo pašu fotoattēlu uzskata par skaitļu matricu. Algoritmam saulriets nav skaists; tas ir noteikta sarkanu un oranžu pikseļu frekvence, kas atbilst apzīmējumam “dabiskais_gaisma ārā”.
Mākslas darbam konteksts bieži vien ir medija vēsture vai mākslinieka dzīve. Datu kopai konteksts ir stingri strukturāls. Metadati, piemēram, GPS koordinātas, laika zīmogi un objektu tagi, ir datu kopas dzīvības spēks, pārvēršot vizuālo pieredzi par meklējamu, funkcionālu programmatūras rīku.
Mākslīgā intelekta datu kopām nav nepieciešama “laba” māksla, lai mācītos.
Patiesībā augstas kvalitātes, labi komponēti fotoattēli datu kopās palīdz modeļiem daudz labāk izprast dziļumu, apgaismojumu un tekstūru nekā sliktas kvalitātes momentuzņēmumi.
Fotogrāfija kā datu kopa ir jauns jēdziens.
Kopš 19. gadsimta fotogrāfija ir izmantota kā datu kopa medicīniskajiem ierakstiem, astronomiskajai kartēšanai un policijas arhīviem ilgi pirms digitālā mākslīgā intelekta pastāvēšanas.
Mākslinieks nevar izmantot savu darbu kā datu kopu.
Daudzi mūsdienu mākslinieki tagad trenē savus privātos mākslīgā intelekta modeļus, izmantojot savus personīgos arhīvus, lai radītu jaunu, unikālu “sintētisku” mākslu, kas atspoguļo viņu stilu.
Datu attēli pēc definīcijas ir garlaicīgi.
Dažreiz datu kopas milzīgais mērogs, piemēram, satelītattēli vai tūkstošiem ielu skata fotoattēlu, var atklāt nejaušu, neaizmirstamu skaistumu.
Izvēlieties “Mākslas” perspektīvu, ja jūsu mērķis ir iedvesmot, nodot sarežģītu vēstījumu vai radīt paliekošu mantojumu. Izmantojiet “Datu kopas” perspektīvu, ja jums ir jāatrisina tehniskas problēmas, jāautomatizē vizuālie uzdevumi vai jāizprot plaši globālo attēlu modeļi.
Izpratne par robežu starp ziņām, kas paredzētas konkrētu politisku aizspriedumu apstiprināšanai, un ziņošanu, kas balstīta uz neitralitāti, ir būtiska mūsdienu medijpratībai. Kamēr partijiski vēstījumi piešķir prioritāti konkrētai ideoloģiskai programmai vai naratīvam, objektīvi ziņojumi cenšas sniegt pārbaudāmus faktus, neieņemot nevienu pusi, ļaujot auditorijai izdarīt savus secinājumus, pamatojoties uz sniegtajiem pierādījumiem.
Mūsdienu mediju vidē pastāv dziļa spriedze starp uzmanības ekonomiku, kas uzskata cilvēka uzmanību par retu preci, ko var izmantot peļņas gūšanai, un pilsonisko diskursu, kas balstās uz apzinātu, pamatotu apmaiņu, lai uzturētu veselīgu demokrātiju. Kamēr viens prioritāti piešķir vīrusu iesaistīšanai, otrs pieprasa pacietīgu un iekļaujošu līdzdalību.
Lai gan abas jomas ietver digitālo attēlu interpretāciju, vizuālā stāstniecība koncentrējas uz emocionāla stāstījuma un secības veidošanu, kas rezonē ar cilvēka pieredzi, savukārt automatizēta attēlu marķēšana izmanto datorredzi, lai identificētu un kategorizētu konkrētus objektus vai atribūtus kadrā datu organizēšanai un meklēšanai.
