Выпускники /
Евгений Синютин

Евгений
Синютин

Таганрог

Евгений Синютин родился в 1981 году в Таганроге, первое образование — техническое. Работает с темами искусственного интеллекта и новых технологий. В работе использует фотографию, видео, звук, цифровые медиа. В 2015 году закончил Школу академической фотографии в Ростове-на-Дону. С 2018 года обучается в школе
современной фотографии «Докдокдок» в Санкт-Петербурге. Работы были представлены в рамках коллективных выставок и международных фестивалей.

Учеба в Докдокдок – это как приключение: стоит только ступить на дорогу, и ты уже не знаешь, куда она приведет. То, что было важным – ты смотришь на это со всех сторон и понимаешь: раньше ты смотрел не с той точки. Происходит переосмысление, появляются новые темы, ты по-другому воспринимаешь свой бэкграунд. В какой-то момент все это сходится в сингулярность и рождается проект (или целая ветвь проектов). Когда я шел в Докдокдок, моей целью было научиться создавать проекты. Меня научили создавать сингулярности. Я продолжаю учиться, но даже сейчас не знаю наверняка, где окажусь в конце следующего года. И это классно!

Не найдено

Одна из задач, поставленная человеком перед искусственным интеллектом – распознавание и генерация изображений. В процессе решения подобных задач, среди явных и прогнозируемых ошибок, появляются специфические – характерные только для результатов работы ИИ. В самых популярных сервисах по поиску изображений нет единой базы исходных картинок. ИИ в этих сервисах обучается по реакции пользователей, их действия влияют на результаты распознавания и последующую работу.
На постсоветском пространстве сервис поиска картинок Яндекса – самый распространенный. Яндекс, как и многие подобные ему системы, постоянно обучается посредством реакции людей на результат, который он выдает. В процессе его самообучения возникают два полярных побочных эффекта. Часть пользователей сервиса ищет визуальную информацию о трагедиях, обучая ИИ связывать простые изображения с драмой и развивая его фантазматические способности. Другая часть ищет простые вещи, обучая ИИ игнорировать сложность изображения, например: особенности композиции и контекста.
Пытаясь распознать изображение, ИИ делит его на мельчайшие объекты, последовательно упрощая задачу и формируя новые образы. Этот процесс напоминает синестетическое зрение. Разнообразие возможных результатов распознавания последовательно сокращается, но часто в конце поиска ИИ остается один на один с проблемой выбора между плохим и очень плохим вариантом. «Не найдено» – признание своего поражения.