Нейросети и фотографы – враги или союзники? Мнения на этот счет могут быть кардинально противоположными, но истина всегда посередине. Давайте разберемся.
На первый взгляд между фотографами и нейросетями существует конфликт интересов: фотография строится на присутствии, ожидании, риске и умении быть в нужном месте в нужное время, а нейросети создают изображения без опыта и контакта с окружающим миром. Для фотографов дикой природы это особенно чувствительно: часы ожидания в засаде, а соцсети покоряет какое-то сгенерированное фото или видео.
Но конфликт возникает не между фотографией и ИИ как таковым, а между “живым” опытом и его имитацией. Обобщив рекомендации NatGeo, iNaturalist, eBird и сообществ фотографов, мы составили чеклист: чем алгоритмы реально полезны фотографам и любителям дикой природы.
Болото Ельня. Фото Марии Дубовец
Болото, нарисованное нейросетью
Чек-лист “полезности” ИИ для фотографов-натуралистов (составлен по рекомендациям ведущих мировых порталов фотографий природы)
1. Распознавание видов и проверка идентификации
Это самое массовое и частое применение. С помощью нейросетей можно определить вид животного или растения по фото, различить близкие виды (подвиды, сезонные формы) хотя бы первично, чтобы потом уточнить информацию.
2. Анализ поведения и сезонности
ИИ полезен не в момент съемки, а до. Он подскажет, когда и где обычно видят тот или иной вид, а это полезно в планировании экспедиций и выходов в поле.
Этот пункт очень ценят опытные фотографы, у которых накопились тысячи кадров или серии наблюдений за одним местом или видом. ИИ может сортировать архивы по видам, локациям, датам, выяснить, когда вид появлялся чаще всего. Ну и просто навести порядок в материалах без ручного перебора.
4. Обучение и углубление наблюдательности
ИИ помогает разбирать поведение животных, объяснять, почему животное ведёт себя так, а не иначе, учит замечать детали, которые новички пропускают. Но здесь важно уметь правильно общаться с нейросетями, писать промты, исключающие галлюцинирование.
Прочитать программу обучающей конференции по нейросетям.
