על בינה מלאכותית ואנימציה
בינה מלאכותית היא הנושא החם ביותר בחצי שנה האחרונה. כלים מבוססי בינה מלאכותית שולבו בלא מעט מקצועות ומגמה זו צפויה לשנות תהליכי עבודה רבים. לפיכך, ישנן תגובות רבות בעד ונגד כלים שכאלה. במאמר זה אסקור את השימושים בבינה מלאכותית בתחום האנימציה ואציג את היתרונות והחסרונות הגלומים בה.
בינה מלאכותית (AI) נכנסה חזק לחיינו בשנה האחרונה ומשולבת במנועי חיפוש, רובוטים של צ׳אטים ותקשורת ברשתות, שחקנים וירטואלים לוכדי תנועה באפליקציות חברתיות למיניהן ומנועי יצירה שונים ומשונים. כל שינוי עשוי להפחיד ובעיקר כזה שנראה שיחליף עבודת אדם. לפיכך, ישנם רבים הקוראים להגבלת השימושים בבינה מלאכותית.
כאשת מקצוע העוסקת בתחום יצירתי, כלי בינה מלאכותית אינם חדשים לי. למעשה, אנחנו משתמשים בכלים כאלה כבר שנים רבות כחלק מתוכנות היצירה המשרתות אותנו ביומיום. אלא שכעת מתרחשת קפיצת מדרגה בתהליכים האוטומטים המתאפשרים על ידי בינה מלאכותית – חלקם מוטמעים בתוכנות איתן אנו עובדים וחלקם נוצרו ככלים חדשים לחלוטין.
אז ראשית הגדרות והסברים –
בינה מלאכותית ולמידת מכונה (למידה חישובית)
בינה מלאכותית משמעותה שימוש במחשבים ומכונות חישוב בכדי לפתור בעיות באופן דומה למוח האנושי. בתהליך זה מחשב מנתח מידע מרובה מול דפוסים ותבניות שונות, ועל בסיס ניתוח זה הוא חוזה תוצאה מסוימת ונוקט בפעולה מסוימת או בפתרון מסוים. דוגמא קלאסית ועכשיוית לכך היא המנוע בטלפון שמנסה ״לנחש״ באופן אוטומטי את המשך המלל אותו אנו מקלידים.
באנימציה, הבינה המלאכותית מתבטאת בעיקר באוטומציות של פעולות מרובות חישובים, הדמיות חומרים ופיזיקה, והדמיות תנועה. שני ענקי טכנולוגיה שניתן להזכיר בהקשר זה הם Adobe ו-Google. חלק מהכלים בתוכנות Adobe משתמשים במנוע הבינה המלאכותית שלהם ״Adobe Sensei״. Google, לעומת זאת, משתמשת במנוע הבינה המלאכותית ״Google DeepMind״.
למידת מכונה (נקראת גם למידה חישובית) נעזרת בפתרון בעיות על ידי חישובים מכנים / ממוחשבים במהירויות שהמוח האנושי אינו מסוגל להן. המונח הוטבע על ידי מדען המחשבים מחברת IBM, ארתור סמואל, לאחר שיצר משחק שחמט ממוחשב. הוא גילה שככל שהוא שיחק יותר התוכנה התפתחה ויצרה מהלכים מורכבים ומאתגרים יותר במשחק מולו. כלומר, האלגוריתם שלה ידע לחזות טוב יותר את מהלכי השחקן שמולה ככל שהוא שיחק יותר, ויצר מהלכי נגד בהתאם.
באנימציה, למידת מכונה מתבטאת ביצירה של המשכיות תנועה מתוך התחלה של תנועה קיימת, ביצירה של תנועה תלת־מימדית על בסיס וידאו (כמו למשל DeepMotion) ועוד. תוכנות המשתמשות בלמידת מכונה צורכות יותר ויותר כח מיחשוב ככל שהתוכנה לומדת, אך זה חיסרון שללא ספק יפתר טכנולוגית בהמשך. בינתים, למידת מכונה מאפשרת יצירת סרטים וסדרות בזמני שיא, משחקי מחשב הכוללים מציאות רבודה ותוצרי אנימציה שונים באיכות נפלאה.
היסטוריה והיסטריה
בתחילת ימיה, אנימציה נוצרה פריים-פריים על ידי אמנים שציירו הכל ידנית – טכניקה שמוכרת עד היום כ״אנימציה קלאסית״. כשוולט דיסני יצר את ״שלגיה ושבעת הגמדים״ (1937) כסרט האנימציה הראשון באורך מלא שיצא בארה״ב, האנימטורים ציירו את תנועות הדמויות בהתבסס על צילומי שחקנים בשר ודם בכדי ליצור תחושה ריאליסטית יותר. השחקנים התבקשו לנוע ולרקוד כשהם לובשים ביגוד מסוים או מסכות מסוימות, בכדי לאפשר לאנימטורים ללמוד את דקויות התנועה שלהם עבור סצינה מסויימת בסרט. בכדי ליצור את הרקעים העשירים, או בעלי החיים השונים, האנימטורים זכו לסיורים בטבע ובגני חיות וחקרו תנועה בדרכים שונות. הסרט זכה באוסקר ייחודי באותה שנה (פסלון אוסקר בגודל מלא ולצידו שבעה אוסקרים קטנים על מדרגה) ואיפשר לוולט דיסני לממן ברווחיו את הקמת אולפני דיסני.
הנה תוכנית המציגה את ״מאחורי הקלעים״ של סרט היסטורי זה. ניתן לדלג אל סביבות דקה 20, שם מוצגת הטכניקה ששימשה ליצירת התנועה באנימציה הקלאסית הזו:
תעשיית האנימציה המקצועית העכשיוית, משתמשת בכלי בינה מלאכותית מתחילת שנות ה-2000. השימוש בכלים אלה התמקד בניתוח ויצירת הדמיה של מודלים כבסיס לאנימציה ריאליסטית יותר. באולפני פיקסאר פיתחו עד אמצע שנות ה-2000 מנוע בשם ״ג׳נסיס״ המאפשר למידת מכונה של בעלי חיים, וזאת בכדי ליצור דמויות ריאליסטיות יותר בסרטיהם (בתקופה המדוברת, היו אלה הסרטים ״למעלה״ ו״הדינוזאור הטוב״).
הצלחה זו הובילה לקבלת מענקי פיתוח נרחבים ליצירת אלגוריתמים נוספים של בינה מלאכותית בשוק האנימציה. כתוצאה מכך זכינו לקבל על האקרנים תוצרים ריאליסטים יותר, עיצובי דמויות משופרים, לכידת תנועה משופרת וסביבות ורקעים מורכבים ועשירים משמעותית.
הנה קטע מהסרט ״למעלה״ שהוזכר לעיל. הקטע ממחיש את פיתוח הדמויות והסביבה שהזכרתי:
שימושים נפוצים בבינה מלאכותית באנימציה
- עיצובי דמויות – בבניית מודלים של דמויות, הבינה המלאכותית משמשת ליצירת דמויות ריאליסטיות יותר עם טווח הבעה גדול יותר. בתחום התלת־מימד, למשל, בינה מלאכותית עוזרת ליצור שינויים חלקים יותר בין הבעות פנים, תנועה ריאליסטית של שיער במצבים שונים (פזור, אסוף, רטוב, יבש, מתולתל וכו׳), הדמיות של חומרים שונים על גוף לשם יצירת תחושה של ביגוד ואביזרים שונים, ואלגוריתמים של תנועה כללית (כגון שלד פנימי, מערכת שרירים וכדומה).
- לכידת תנועה – בסרטי אנימציה מסויימים מתבצע שימוש בלכידת תנועה. הוא מתבסס על ״הקלטה״ של תנועות שמבצע שחקן כלשהו כשהוא לבוש בחליפה מיוחדת עם חיישני תנועה מוצמדים ומרושתים בנקודות אסטרטגיות. את ה״הקלטה״ הזו של המידע של התנועות ״מלבישים״ על דמות תלת־מימדית מאוחר יותר וכך מתקבלת תנועה ריאליסטית מאוד. בימינו השימוש בטכניקה זו נפוץ גם עבור סרטי אפקטים מיוחדים, משחקי מחשב שונים ועוד.
- סביבות ורקעים – יצירת רקעים עשירים היא אתגר בפני עצמו בכל אנימציה, מאחר והסביבה בה נמצאות הדמויות אמורה להראות ריאליסטית לא פחות מהדמויות. הרקע מורכב מפרטים אורגניים כמו שמיים, עננים, צמחיה ובעלי חיים, אלמנטים אורבניים או חפצים ומכונות שונים ומשונים – וכל זה אמור לשוות אמינות לסצינה. בנוסף לכך, אלמנטים שונים ברקע אמורים לחקות תכונות פיזיקליות מוכרות, להגיב לתנאי אור ומזגי אוויר שונים ומשונים – וזה כבר מסבך מאוד את העניין. בינה מלאכותית מאיצה מאוד יצירה של רקעים עשירים והתוצאות מדברות בעד עצמן בסרטי אנימציה המגיעים לאקרנים בשנים האחרונות.
מלבד כלים אלה יש לבינה מלאכותית השפעה גם על תהליכים שמתרחשים לפני ההפקה כגון:
- תסריטאות – ישנם כלים שונים בימינו המאפשרים יצירת תקצירים מועילים או הכנסת מסרים שונים לתסריטים בעת יצירתם, כך שיעדים שונים יבואו לידי ביטוי ביצירה הסופית.
- יצירת סטוריבורד – ישנם כלי בינה מלאכותית המאפשרים יצירת איורי קונספט שונים כבסיס לסטוריבורד הסופי שישמש את האנימטורים ביצירת האנימציה.
השימוש בכלים אלה פחות נפוץ באולפני אנימציה גדולים, אך הוא שימושי עבור אנימציה בתחומים אחרים ולכן הזכרתי אותו כאן.
הנה קדימון לסרט ״אלמנטלי״ (2023) הממחיש את העושר ביצירת הרקעים, הדמויות והחומרים עם כלים עכשיויים יותר:
יתרונות וחסרונות
היתרונות הראשיים בשימוש בבינה מלאכותית ביצירת אנימציה כיום הם:
- יעילות מרובה ומעשית יותר – כלי הבינה המלאכותית מאפשרים יצירת אוטומטית מהירה של אלמנטים שונים בהפקה, שבעבר ארכו זמן רב ויצרו קשיים מרובים. אנימטור שמשתמש בכלים כאלה מסוגל כיום להשיג תוצר איכותי באופן מהיר יותר בזכות כלים אלה. כך מתאפשר לו לדחוק הלאה את גבולות היצירה ולהתמקד באלמנטים אסתטיים שונים.
- חיסכון כספי – בהמשך לסעיף הקודם, ייעול המרכיבים המייגעים יותר ביצירת אנימציה כיום הוא חיסכון בזמן – ולפיכך חיסכון בכספי ההפקה. הדבר מאפשר לא רק לדחוק את גבולות היצירה, אלא גם מאפשר לאולפנים קטנים יותר בשוק להפיק יצירות איכותיות בתקציבים צנועים יותר ובזמן קצר יותר – וזה רווח לכולם.
- תוצרים מורכבים יותר – אוטומציות של בינה מלאכותית מאפשרות יצירה איכותית לא רק של אנימציה, אלא גם של אפקטים מיוחדים, ולכך יש שימושים רבים ומגוונים גם בשוק הטלויזיה, משחקי המחשב, סרטי לייב-אקשן, שוק הפירסום ועוד.
החסרונות הראשיים בשימוש בבינה מלאכותית ביצירת אנימציה כיום הם:
- חוסר שלמות – התוצר הסופי אינו מושלם ומשמש לרוב ליצירת מצבי ביניים באנימציה ולחישובים שונים שיוצרים הדמיה כלשהי. האנימטור עדיין נדרש ליצור את כל מצבי המפתח ולעיתים לשחק עם הגדרות רבות מאוד שוב ושוב בכדי לקבל את התוצר הסופי אליו הוא מכוון.
- מחיר – למרות כניסתם של כלים חינמיים רבים לשוק, הכלים המקצועיים והחזקים יותר עדיין יקרים לשימוש.
- חוסר אחידות בתוצר הסופי – התבססות על בינה מלאכותית לא בהכרח מייצרת תוצר סופי העונה לזוית האסטטית אליה כיוון האנימטור. אחד מיסודות המפתח באנימציה הוא הגזמה והקצנה שאינה מתקבלת על ידי מנועים מלאכותיים. כשמדובר באנימציה, הזוית האסטטית אמורה להשתקף בכל רגע בסרט והחלטות מכונה עלולות להפריע בהגעה לתוצר שכזה.
צייר לי כבשה
כמה מילים על יצירת אנימציה באמצעות כלים מבוססי שרשרת מילולית – בדומה לכלי בינה מלאכותית המאפשרים יצירת תמונות באופן כזה, קיימים מספר כלים בשוק המאפשרים יצירת אנימציה מבוססת מלל.
הרעיון הוא להקליד מלל תיאורי מפורט ומדוייק ככל האפשר, שבהתבסס עליו ייצור כלי הבינה המלאכותית אנימציה קצרה בהתאם למשך הזמן והרזולוציה שנבחרה. את התוצאות תצטרכו לשפוט בעצמכם, אך לדעתי הצנועה, לפחות כרגע מדובר בפיתוח שנמצא בחיתוליו; ובכל מקרה התוצר הסופי יכול לשמש רק כהשראה לכיוון יצירתי כלשהו ולא כבסיס אמיתי ליצירה שלמה.
כלי חינמי שכזה בקישור הזה
מחשבות לעתיד
החשש הראשי מהתקדמות הטכנולוגיה הזו נובע מכך שרבים שואלים את עצמם האם תפקידם יתייתר בעקבות השימוש בכלי בינה מלאכותית? ובמילים אחרות – האם יוחלפו על ידי מכונות? נכון לעכשיו אני חושבת שהחשש אינו מוצדק.
בהקשר זה, נזכרתי בחששם של ארגוני ספורט שונים לפני האולימפיאדה בסידני בה נכנסו חליפות השחיה החדשות לתחרות – הרי גם שם החליפה לא שחתה בעצמה. צריך שחיין מוכשר בתוך החליפה המיוחדת בכדי לשבור שיאי עולם.
לכן לדעתי, כמו שרובינו לא נוכל להתחרות בהצלחה מול שחיין אולימפי, גם אם יתפרו חליפת שחיה מיוחדת למידותינו – כך לא ניתן יהיה להחליף אדם יצירתי בכלי טכנולוגי.
בדיוק כמו שהסתגלנו לכלי עבודה חדשים וחכמים, לביגוד טוב וזול יותר, ולטכנולוגיה מתקדמת יותר – כך נסתגל גם לשימוש בכלים החכמים הללו כחלק מייעול בהפקת התוצרים השונים שלנו. סביר מאוד שאנימטורים ואנשי קריאטיב שונים יאלצו ללמוד איך להשתמש במנועי בינה מלאכותית שונים (אם עדיין לא עשו בהם שימוש), אבל בסופו של יום, מרבית הכלים הללו אינם באים להחליף את המחשבה היצירתית או את הרעיון הראשוני אלא להביא לתוצאות מהירות יותר וליעל את תהליך היצירה.
כך או אחרת, ניתן להניח שנראה יותר ויותר שימוש בכלים חכמים, יתכן שהם ישנו חלק מהתפקידים היצירתיים בשוק, ובוודאי גם חלק מהתפקידים הטכניים.
לכן זה זמן טוב להתיידד איתם, אם עדיין לא עשיתם זאת 🙂
באותו נושא
-
נכתב ע"י ג׳ניה אטין
-
נכתב ע"י מיכל וינס
-
נכתב ע"י מיכל וינס