🤖 ИИ на службе коллекционера. Ответы на вопросы
Обновлено: 1 день назад
После публикации моего поста «Искусственный интеллект на службе коллекционера. Часть 1» я получил несколько вопросов, а также характерный пример от коллеги по клубу, когда ИИ не справился с поставленной задачей.
В сегодняшней статье я постараюсь объяснить, почему это произошло и как правильно использовать ИИ для получения нужного результата.
Дословно привожу сообщение коллеги:
«Недавно в исследовательских целях я загрузила в ИИ фото с Ю. А. Гагариным. Попросила описать, кто на фото, где и когда оно сделано (меня интересовала дама справа), но он не узнал нашего первого космонавта. Не узнал и актрису Л. Касаткину. Написал, что это группа отдыхавших. Я сама потом довольно полную информацию об этой фотографии нашла».
Попробуем разобраться, почему ИИ не справился и можно ли было получить более полезный результат.
По существу, перед ИИ поставили три вопроса:
Кто изображён на фотографии?
Где она сделана?
Когда она сделана?
Давайте рассмотрим каждый из них отдельно.
1. Идентификация людей
ИИ может описывать внешность, одежду, возрастные особенности и расположение людей на фотографии. Однако не стоит рассчитывать, что он обязательно узнает даже очень известного человека.
Для поиска одинаковых или похожих изображений существуют специализированные инструменты — например, Яндекс Поиск по картинке и Google Объектив (Google Lens).
Но и эти инструменты не гарантируют точного результата. Они помогают найти похожие фотографии и публикации, а не достоверно установить личность человека.
2. Определение места съёмки
По архитектуре, растительности, одежде, предметам обстановки и другим деталям ИИ иногда может предположить, где сделана фотография. Однако определить точное место только по изображению часто невозможно.
3. Определение даты
Одежда, причёски и качество фотографии позволяют предположить период, однако установить конкретный год, а тем более день, без дополнительных сведений значительно сложнее.
Когда все три вопроса задаются одновременно, ИИ иногда начинает строить правдоподобную историю, которая не подтверждается доказательствами.
Как правильно задавать вопросы искусственному интеллекту
💡 1. Сообщайте ИИ все известные вам факты.
Если вы знаете, что на фотографии изображён Юрий Гагарин, обязательно сообщите об этом. Ваша задача — получить как можно больше достоверной информации.
📚 2. Требуйте разделять факты и предположения.
ИИ должен чётко указывать:
Что подтверждено документальными источниками.
Что является вероятным предположением.
Что пока не удалось установить.
Даже небольшие сведения могут значительно повысить эффективность работы ИИ.
Информация | Зачем она нужна |
Известно, что слева Гагарин | Главная отправная точка исследования |
Откуда получена фотография | Позволяет проследить её происхождение |
Есть ли подпись на обороте | Иногда содержит дату, место и фамилии |
Приблизительный период | Сужает поиск исторических материалов |
Предполагаемое место съёмки | Помогает искать местные архивы |
Что именно требуется установить | Позволяет сосредоточиться на конкретном человеке |
Пример правильного запроса
"фотография советского периода. слева, первый космонавт Юрий Алексеевич Гагарин.Фотография взята из (ссылка на источник), предположительно сделана в … году, предполагаемое Место …
Кто изображён рядом с ним? Особенно меня интересует женщина, сидящая крайней справа. Найди эту фотографию в интернете или другие снимки, сделанные во время той же встречи. Приведи ссылки на источники, подтверждающие найденную информацию."
Теперь перед ИИ стоит совершенно другая задача: не просто описать увиденное, а провести небольшое исследование.
Что делать, если ИИ дал неправильный ответ?
1. Укажите ИИ на ошибку.
В исходном примере, наш коллега мог бы продолжить работу с ИИ следующим образом: "Это ошибка. На фотографии слева изображён Юрий Гагарин. Учти этот факт и продолжи исследование".
💡Возможно, если бы в первоначальном запросе были указаны дополнительные сведения — имя Юрия Гагарина, источник фотографии и другие известные детали, — ИИ смог бы провести более целенаправленный поиск и установить имена остальных участников, место и дату съёмки.
⚠️Однако даже расширенный запрос не гарантирует правильного результата: многое зависит от наличия достоверной информации в доступных исторических источниках.
ИИ — это не всезнающий эксперт, который обязан немедленно ответить на любой вопрос. Это инструмент, эффективность которого во многом зависит от умения им пользоваться.
🤖✨ А теперь приведу несколько примеров из собственной практики, когда ИИ успешно справляется с рутинными задачами, значительно экономя моё время. ⏳
🖼️🔎Пример 1. Распознавание и исследование старинных гравюр
Для своей коллекции и выставочных проектов я периодически приобретаю старинные гравюры, связанные с историей письма и письменных принадлежностей.
Нередко возникает необходимость определить сюжет гравюры, установить автора оригинального произведения, имя гравёра, время создания и другие исторические сведения. Раньше подобные исследования требовали довольно много времени. Теперь я использую для этих задач искусственный интеллект.
Мой запрос:
«Распознай гравюру и сделай её описание».
К запросу я приложил фотографию старинной гравюры с изображением мужчины, очиняющего гусиное перо, полученную из переписки с антикваром.
Ответ ИИ:
«Гравюра опознана! Это изображение учёного, очиняющего гусиное перо, по картине голландского художника Франса ван Мириса Старшего (Frans van Mieris the Elder, 1635–1681).
Оригинальная картина:
Название: An Old Scholar Sharpening His Quill Pen — «Старый учёный, очиняющий гусиное перо».
Художник: Франс ван Мирис Старший (1635–1681).
Датировка: около 1653 года.
Техника: масло, деревянная панель.
Размер: 34,5 × 24,5 см.
Местонахождение: Галерея старых мастеров, Дрезден.
Инвентарный номер: 1748.
Гравированное воспроизведение:
Гравёр: Роберт Уильям Уоллис (Robert William Wallis).
Название: The Writing Master — «Учитель письма».
Издание: The Art Journal, Лондон.
Дата публикации: около 1880 года.
Техника: резцовая гравюра в сочетании с офортом».
Предварительное каталожное описание:
«Учёный, очиняющий гусиное перо». По картине Франса ван Мириса Старшего (около 1653 года). Европа, предположительно XIX век. Гравюра на бумаге. Возможный гравёр — Роберт Уильям Уоллис.
Что интересно в этом примере?
На основании фотографии ИИ смог предложить атрибуцию произведения, определить исходную картину и найти сведения о её гравированном воспроизведении.
Причём речь идёт не просто об описании сюжета. ИИ предоставил информацию о художнике, гравёре, датировке, технике исполнения и местонахождении оригинала.
Полученные сведения удалось проверить по независимым источникам, включая музейную коллекцию Wellcome Collection и научный каталог The Leiden Collection.
Вывод: ИИ искусственный интеллект может существенно облегчить первоначальную атрибуцию старинных гравюр и сократить время поиска исторической информации. Однако при исследовании конкретного экземпляра необходимо дополнительно проверять надписи, размеры, технику исполнения и особенности оттиска. Даже правильно определённый сюжет ещё не означает, что установлены точная дата и издание самой гравюры.
🏛️📝Пример 2. Подготовка текстов для музейных выставок
Для выставки «Чернильное царство» в музее-заповеднике «Александровская слобода» мне понадобился раздаточный материал для экскурсоводов, посвящённый одной из тем экспозиции — русским подвесным чернильницам XVII–XVIII веков.
Я решил поручить подготовку такого материала искусственному интеллекту ChatGPT.
Мой запрос:
«Создай рассказ о русских подвесных чернильницах (каламарях) на две страницы формата А4. Расскажи об их истории, устройстве, а также о том, кто и когда ими пользовался. Приведи конкретные исторические примеры».
Ответ ИИ:
«Подготовил рассказ в научно-популярном стиле, рассчитанный на две страницы А4 в формате MS Word. Основное внимание уделено русским подвесным чернильницам XVII–XVIII веков, работе приказных писцов и подьячих, устройству чернильниц и сохранившимся музейным экземплярам. При подготовке я также обратился к вашим публикациям „О подьячих и подвесных русских чернильницах“ и „Загадки русских подвесных чернильниц XVII–XVIII веков“. Это позволяет учесть ваши собственные исследования и наблюдения, в том числе эксперименты с использованием подлинных предметов».
Что интересно в этом примере?
Для подготовки материала мне потребовалось сформулировать всего один короткий запрос.
ИИ самостоятельно определил структуру рассказа, подобрал исторические сведения, использовал мои ранее опубликованные исследования и подготовил текст в формате Word.
ChatGPT смог учесть контекст моей предыдущей работы и обратиться к моим статьям, посвящённым истории русских чернильниц.
Разумеется, полученный материал необходимо проверить, особенно если он предназначен для экскурсоводов и будет использоваться в музейной работе.
Вывод: ИИ позволил значительно сократить время подготовки первоначального варианта историко-просветительских материалов. При этом окончательная проверка фактов, уточнение формулировок остались за мной.
📌Небольшая справка
Все примеры, приведённые в этой статье, были подготовлены с помощью искусственного интеллекта ChatGPT, который я использую в качестве основного инструмента для решения большинства исследовательских и повседневных задач.
Кроме того, я пользуюсь платной версией Google Gemini и несколькими другими ИИ-сервисами для решения специализированных задач.
В следующем своей статье я расскажу о том, как ИИ помогает мне аттрибутировать чернильницы.
🔜 Продолжение следует… ✒️
