Содержание
Portrait of Edmond Belamy, 2018, created by GAN (Generative Adversarial Network), which will be offered at Christie’s in October. Image © Obvious
Размер картины составляет 70×70 см.
На портрете в позолоченной раме изображен дородный джентльмен, возможно, француз и, судя по темному сюртуку и простому белому воротнику, церковный человек. Работа выглядит незавершенной: черты лица несколько расплывчаты, на холсте остаются пустые участки. Вся композиция немного смещена, подпись гласит, что натурщик – человек по имени Edmond Belamy.
Картина создана искусственным интеллектом – алгоритмом, определенным алгебраической формулой.
Когда он пойдет с молотка на Christie’s 23-25 октября 2018, то это будет сигнализировать и символизировать о приходе AI art на мировую аукционную сцену. Так будет дан ответ на фундаментальный вопрос о том, можно ли вообще назвать искусством произведенные нейросетями изображения.
Предварительная оценка полотна составляет от 7 000 до 10 000 фунтов стерлингов.
Автор работы – такова подпись на картине.
Нейронная сеть научилась создавать оригинальные произведения искусства, комбинируя опыт, полученный в ходе изучения различных стилей живописи.
Creative adversarial network (CAN) была разработана командой ученых из Лаборатории искусственного интеллекта и искусства (The Art & AI Laboratory) Ратгерского университета в Нью-Джерси.
Creative adversarial network (CAN) – это разновидность generative adversarial networks (GAN).
Нейросеть GAN состоит из двух соревнующихся систем: генератора (generator) и дискриминатора (discriminator). Задача генератора — создавать новые объекты, похожие на объекты из обучающей выборки. Дискриминатор соревнуется с ним. Конкурирующие сети впервые описал Ian Goodfellow из компании Google, 2014.
Команда Ратгерского университета научила нейросеть анализировать до 81 тысячи живописных картин. Такая объемная выборка формирует список условий, при которых созданная картина может быть отнесена к произведениям искусства. Параллельно второй дискриминатор составляет список стилей и проверяет картину на схожесть с ними – проводит операцию по верификации.
Новая картина рождается тогда, когда изображение признается произведением искусства, не идентичным ни одному из существовавших ранее стилей.
Картина, выставленная на Christie’s, создана по алгоритму, разработанному парижской креативной группой Obvious Art, которая занимается изучением интерфейса между искусством и искусственным интеллектом по методу GAN.
Команда Obvious экспериментирует над понятием креатива для машины и параллельно с ролью художника в процессе создания.
Их алгоритм состоит из двух частей – генератор и дискриминатор, которые снабжены данными о 15 000 портретах, написанных в период с XIV по XX век.
«Генератор создает новое изображение на основе набора, затем дискриминатор пытается определить разницу между изображением, созданным человеком, и изображением, созданным генератором. Цель состоит в том, чтобы обмануть дискриминатор, тогда у нас есть результат», – рассказывают авторы креативного алгоритма.
В Obvious Art говорят, что портретная живопись является чрезвычайно жестким жанром для ИИ, поскольку много кривых и сложных линий на лицах.
Нейросеть Obvious создала уже одиннадцать портретов, изображающих членов вымышленного семейства Беллами. Разработчики придумали эту фамилию в честь известного специалиста по искусственному интеллекту.
Пример образов, генерируемых CAN
Является ли искусством то, что делает машина?
Ahmed Elgammal, руководитель Art and Artificial Intelligence Lab at Rutgers University, New Jersey, США:
«Да, если вы смотрите только на форму и игнорируете то, о чем идет речь в искусстве, тогда алгоритм просто генерирует визуальные формы и следует эстетическим принципам, извлеченным из существующего искусства. Но если вы рассматриваете весь процесс, то у вас есть что-то больше похожее на концептуальное искусство, чем на традиционную живопись.
В центре находится человек, задающий вопросы, а машина дает ответы. Все это -искусство, а не просто картинка, которая выходит в конце. Можно сказать, что на данный момент – это сотрудничество двух художников — человека и машины. И это заставляет меня думать о будущем, в котором ИИ станет новой средой для искусства».
В этом году знаменитый аукционный дом Christie’s организовал симпозиум по глубоким последствиям блокчейна для художников и коллекционеров.
Инаугурационная технологическая конференция будет теперь ежегодным мероприятием. Пройдет еще десять или двадцать лет — кто знает? – и предметом обсуждения может стать перформанс в виртуальной реальности или творчество еще не придуманного робота Пикассо.
С развитием нейросетей им придумывают всё более разнообразные способы применения. С их помощью обучаются автопилоты Tesla, а распознавание лиц используется не только для обработки фотографий приложениями типа Prisma, но и в системах безопасности. Искусственный интеллект учат диагностировать болезни. В конце концов, с его помощью даже выигрывают выборы.
Но есть одна сфера, которая традиционно считалась принадлежащей исключительно человеку — творчество. Однако и это утверждение начинают ставить под сомнение. Ли Седоль, проигравший AlphaGo, признался: «Поражение заставило меня засомневаться в человеческой креативности. Когда я увидел, как играет AlphaGo, то усомнился в том, насколько хорошо играю сам». Поэтому в сегодняшнем посте давайте поговорим о том, способны ли роботы ступить на территорию искусства, в пространство креативности, а значит эмоций и восприятия.
/ Flickr / franck injapan / PD
Творчество роботов
Самообучающиеся системы давно начали проверять на креативность. Например, в 1970 году ученые разработали алгоритм, который мог писать прозаические тексты — правда, довольно бессмысленные.
С тех пор нейросети научились рисовать картины, сочинять музыку и стихи, а также придумывать сценарии к фильмам. Яндекс учит нейросети записывать музыкальные альбомы, похожие на альбомы популярных групп, и писать стихи в стиле Егора Летова. Принцип действия всех алгоритмов похож: они анализируют огромный массив произведений искусства, а потом на основе полученных закономерностей «создают» свое творение: картину, музыкальную композицию, роман и т. д.
Творчество нейросетей постепенно институционализируется. Так, в 2016 году впервые прошел конкурс художественных произведений, созданных роботами. В этом году главный приз в 40 тыс. долларов выиграл алгоритм PIX18, придуманный Creative Machines Lab: его похвалили за хороший мазок и умение генерировать произведения на базе фотографий, находящихся в его распоряжении.
Так прокомментировали победу в комитете: «Композиция и работа с кистью напоминает Ван Гога. Интересная палитра». Это выглядит как настоящая критика картины начинающего художника.
Восприятие произведений
Картины, созданные алгоритмом DeepDream от Google, считаются практически искусством — в первую очередь именно потому, что их создал искусственный интеллект.
Однако есть другой важный вопрос — новизна. По этому критерию мы оцениваем и творения художников. Если алгоритмы не срисовывают или не обрабатывают фотографии, а, например, пишут абстрактные картины, могут ли они действительно создать что-то новое?
На этот вопрос попробовали ответить разработчики из Лаборатории искусственного интеллекта и искусства Ратгерского университета, создав генеративно-состязательную сеть (GAN). Ранее алгоритм учился на основе ответов одного дискриминатора: анализировал картины, рисовал свои и сверял результат. Он продуцировал изображения, похожие на те, что изучал до того.
Команда сделала следующий шаг в развитии сети и добавила второй дискриминатор, соревнующийся с первым. Теперь нейросеть анализирует примерно 81 тысячу картин и, опираясь на такую объемную выборку, формирует список условий, при которых созданная картина может быть отнесена к произведениям искусства. Параллельно второй дискриминатор составляет список стилей и проверяет картину на схожесть с ними – проводит операцию по верификации. Новая картина рождается тогда, когда изображение признается произведением искусства, не идентичным ни одному из существовавших ранее стилей.
Кроме того, нейросети уже способны создавать мульфильмы. Компьютерная программа The Painting Fool, разработанная Саймоном Колтоном (Simon Colton) из Имперского колледжа Лондона, смогла сплести нарисованные ею же изображения в видеоряд.
Система адаптирует специальные решения для автоматизированного создания коллажей, симулируя мазки кисти на холсте. ПО в состоянии имитировать техники рисования, для чего используются возможности многоядерных процессоров — каждый поток контролирует отдельную кисть. Это позволяет «смешивать» кисти в непредсказуемых комбинациях, что приводит к более правдоподобному эффекту.
Сам процесс рисования – например, портрета – начинается с разметки областей заинтересованности: глаз, рта, бровей и т. д. Для каждого «региона» программа сегментирует изображение методом neighbourhood-growing и обосновывает границы. Затем The Painting Fool занимается окраской каждого сегмента. Он может «рисовать» карандашами, пастелью, акварелью и мелками, учитывая освещенность, условия среды.
И The Painting Fool — лишь показательный пример, только один представитель «компьютеров искусства». Причем их количество постоянно увеличивается. Одному роботу удалось настолько очаровать аудиторию музыкальной композицией, что они решили, будто её написал человек. А короткий роман, написанный японским роботом, чуть не выиграл литературную премию.
Это подводит нас к важному вопросу — проблеме рецепции искусства смотрящим. Существует ли разница между нашим восприятием произведения, созданного человеком, и тем, что «сгенерировано» роботом? В интернете есть сайт Bot or Not, предлагающий угадать, кто написал то или иное стихотворение — бот или человек. Ответ не всегда очевиден. Это неоднозначная территория.
На сайте Bot or Not есть стихотворения, написанные роботами – при том, что люди отнесли их к авторству человека. Соответственно, можно считать, что эти алгоритмы прошли тест Тьюринга для поэзии. Компьютер должен убедить 30% людей в своей «человечности», чтобы пройти тест. Но писатель Оскар Шварц, создатель Bot or Not, отмечает что это игра не в одни ворота: мы не только можем перепутать написанное ботом с работой человека, но и наоборот — принимаем творчество людей за творчество роботов. Возникает смешение уровней, новое понимание текстов и смыслов, где стирается грань между иллюзией и аутентичностью в привычном нам виде.
Творчество — это эмоциональное воздействие
Здесь встает еще одна проблема, связанная с сутью художественного произведения: чем оно отличается от копирования и воспроизведения прошлого опыта.
Американский психолог Колин Мартиндейл (Colin Martindale) предложил оригинальную теорию креативности. Согласно его исследованиям, первоочередная цель творца — вызвать в потребителе эмоциональное возбуждение. Этого можно достичь разными средствами: новизной, сложностью идей, интеллектуальным вызовом, двусмысленностью и неоднозначностью трактовок и посылов. Социум, в котором уровень возбуждения перестает расти (или начинает убывать) — деградирует.
Мартиндейл выделил два этапа познавательного процесса. Первичный процесс — ненаправленное, иррациональное мышление вроде сновидений или мечтаний. Вторичный процесс — осознанный, концептуальный, это решение конкретных задач и использование логики. Похожую оптику он приложил и к творческому процессу: концептуальное сознание может различать, может логически мыслить, но оно не способно создать или вывести что-то, чего не знало раньше, ex nihilo nihil fit — «из ничего ничто не происходит». Изначальное мышление может проводить аналогии, выстраивать цепочки ассоциации и сравнивать, порождая новые комбинации ментальных элементов. Оно производит сырье, которое концептуальное мышление может обработать.
По близкому принципу работает описанная выше сеть GAN — одна нейросеть «различает», другая — «сравнивает и находит ассоциации». Алгоритм следует теории креативности, производит новые полотна, провоцирующие эмоциональный отклик в людях.
Нейросети — в помощь художнику. И музыканту
Искусство и технологии всегда пересекались и подпитывали друг друга (достаточно вспомнить об эпохе Возрождения, об экспериментах Леонардо и Микеланджело). Новые материалы, подходы и изобретения часто позволяли художникам создавать шедевры и целые виды искусства. Так и сегодня, помимо самостоятельного «производства» поэм, картин и музыки, нейросети помогают ученым проводить исследования в творческой сфере.
Развитие современной музыкальной индустрии ориентируется на классифицированные паттерны, помогающие в буквальном смысле построить математическую модель музыки и «запрограммировать» желаемый эффект от прослушивания композиции.
Международная исследовательская группа из университетов Японии и Бельгии в сотрудничестве с компанией Crimson Technologies выпустила специальное устройство на базе машинного обучения, умеющее выявлять эмоциональное состояние слушателей и генерировать на основании собранной информации принципиально новый контент.
«Как правило, машины и программы для создания песен зависят напрямую от автоматических композиционных систем, их предварительно заданный и хранящийся объем готового музыкального материала позволяет сочинять только похожие между собой треки», — отмечает профессор Масаюки Нумао (Numao Masayuki) из Университета Осаки.
Нумао и его команда хотят предоставить «машинам» информацию об эмоциональном состоянии человека. По их мнению, это должно способствовать увеличению интерактивности музыкального опыта. Ученые провели эксперимент, во время которого испытуемые слушали музыку в наушниках с сенсорами активности головного мозга. Сведенные воедино данные ЭЭГ транслировались роботу-композитору. В результате удалось выявить большую вовлеченность и более интенсивную эмоциональную реакцию слушателей на определенную музыку.
Нумао считает, что эмоционально-связанные интерфейсы имеют потенциал: «Например, мы можем использовать их в здравоохранении, чтобы мотивировать человека чаще упражняться или же просто приободрить его, поднять настроение».
Искусство видеть
Джон Бергер (Бёрджер) в «Искусстве видеть» отмечал, что зрение для человека первично по отношению к языку. Знание влияет на нашу оценку. По Бергеру, любое изображение — это просто один из многочисленных способов видения, но наше восприятие изображения зависит от того, каким способом видения пользуемся мы.
Поэтому дискуссия о творчестве алгоритмов мотивирует нас задуматься не только о том, как «творят» программы, но и о том, как мы сами воспринимаем творчество. Нейросети могут писать стихи, а мы порой путаем их с человеческими: но именно наше восприятие, наше прочтение наполняет их смыслом. Например, для алгоритма слова, мазки, цвета и звуки являются всего лишь набором знаков, которые он может сложить в гармоничную структуру. Это сырье, за которым робот не видит содержания, смыслового поля. По крайней мере, пока не видит.
Роботы не могут придать предметам значение, а произведениям — глобальную культурную ценность. «Никогда еще не писалось так много стихов и так мало поэзии», – читаем у Умберто Эко. ИИ может создать гениальную симфонию или сочетание рифм, правильно организованных графически, но лишь признание человека позволит всему этому обрести столь желаемый многими статус – действительно быть искусством, а не казаться им.
На выставке, организованной Эрмитажем и Российским фондом прямых инвестиций, представлено всего 14 работ из 12 стран, но провести в залах можно несколько часов: посетителей забрасывают в будущее, которое они видели только в фантастическом кино. Кажется, что, выйдя обратно на Дворцовую площадь через арку Главного штаба, попадешь в 2119 г., люди вокруг будут летать на реактивных ранцах, а японские туристы – фотографироваться на биомеханических протезах. Хотя можно привести и аналогию из прошлого: заглянуть сейчас в Главный штаб – это как посетить в 1874 г. первую выставку импрессионистов на парижском бульваре Капуцинок. То есть увидеть искусство, которого прежде не было. На этот раз оно создано при помощи искусственного интеллекта.
Разумеется, не все работы выглядят прорывом, но это первая в России выставка такого уровня, представляющая направление, о котором публика пока мало что знает.
Не надо его бояться
Уже сегодня Facebook предлагает вам добавить в друзья людей, которых вы могли бы знать, сайты знакомств подсовывают «подходящие партии», а навязчивая реклама на основе ваших недавних поисковых запросов появляется везде. Эти механизмы построены на системе AI-driven Recommendation Engine, рекомендательном сервисе, который управляется искусственным интеллектом. И люди начинают его бояться. Не потому, что искусственный интеллект захватит мир, как в фильме «Терминатор», а потому, что он может стать инструментом полицейского государства.
Куратор выставки Виктория Кондрашова говорит о других перспективах использования новейших технологий: «Искусственный интеллект дает безграничные возможности для многих вещей. Раньше мы разблокировали айфон с помощью пальца, теперь – с помощью лица. Но любые достижения науки – это большой этический вопрос. Хочется надеяться, что государство этим интересуется не только с точки зрения сбора информации о нас, но и для помощи в социальной среде. Мне видятся перспективными два направления: это работа с большим объемом входящей информации, например в сфере клиентского обслуживания. А второе – это биотехнологии: роборуки, экзоскелеты. Это помощь людям с особенностями здоровья, улучшающая их качество жизни, а не просто костыль. Сейчас это очень дорого, но эти сферы не могут не развиваться. А мы хотим этому помочь».
Как это работает
Есть два основных механизма работы с искусственным интеллектом, которые используют художники. Первый – генеративно-состязательная сеть (GAN), созданная исследователем Яном Гудфеллоу в 2014 г. Это комбинация двух нейронных сетей с разным функционалом: одна все время создает максимально разные образцы на основе загруженной в нее информации, а вторая, состязательная, – дискриминатор, который отличает подражательные изображения, созданные первой сетью, от настоящих. Они как художник и критик.
Второй механизм – креативно-состязательная сеть (CAN). Она работает по тому же принципу создания и отбраковки, только дискриминатор пытается соотнести созданные работы с имеющимися в его базе данных стилями и направлениями. Благодаря этому взаимодействию генератор учится создавать работы, которые не совпадают ни с одним из стилей, известных дискриминатору.
Искусственный интеллект как инструмент
Самой эффектной на выставке (судя по количеству упоминаний в инстаграме) стала работа итальянского художника Давиде Квайолы «Летние сады». Он отснял на видео цветы, которые поздним вечером колеблются от порывов ветра. Дальше работать стал не художник, а креативно-состязательная сеть – она преобразует полученную информацию в полотна французских импрессионистов. При этом палитра и движения на видео остаются неизменными: сеть создает поверх исходных данных новую живопись.
На выставке есть три работы российских художников. Одну из самых визуально сложных и нагроможденных сделал Дмитрий Морозов, работающий под псевдонимом ::vtol. Экспликация к работе «Вычисления низкого давления» настолько мудрена, что проще было обратиться к художнику за пояснениями. «Суть в том, что это звук ветра, – говорит Морозов. – Колокольчики из трубочек обдуваются фенами, которые меняют угол обдува. Трубки не ударяются, у них радиометки на концах. Эти электронные команды генерируют звуки, открывают и закрывают двери – как в старых механических часах с кукушкой. Система мониторит все свои процессы и не повторяется в действиях. А дальше – печатается летопись процесса на языке цифр, от 1 до 12, по количеству труб. Для меня искусственный интеллект не ограничивается нейронными сетями и помимо статистики у него всегда есть право выбора, а результат – это действие». Работа Морозова, конечно, иронична: невероятно сложное – визуально и технически – устройство, по сути, имитирует часы с кукушкой.
Но можно поиграть и с более серьезными вещами. Южнокорейская группа teamVOID и программист Юнгкак Чо показали работу «Создание искусства для фондового рынка». В реальном времени искусственный интеллект анализирует поведение индексов, но выводы делает не экономические, а художественные: роботы-манипуляторы (своеобразные руки) по очереди рисуют произвольную линию на белом листе бумаги при поступлении информации об изменениях. Такие манипуляторы используются на автоматизированном производстве в огромном количестве стран, а также в медицине (в том числе и в России): робот-хирург da Vinci проводит операции точнее человека и с гораздо меньшим поражением тканей.
Две художницы из Саудовской Аравии показали идентичные по высказыванию работы – или скорее взаимодополняющие (странно, что при этом они в разных залах). Лулуа Аль-Хомуд использовала искусственный интеллект для создания абстрактного языкового кода, похожего на арабскую вязь. Даниа Аль-Салех исследовала фонему: в инсталляции каждый звук превращен в визуальный образ. В обоих случаях получились черно-белые композиции – одна строгая, другая экспрессивная.
А самой энергозатратной стала видеоинсталляция Сунь Сюня «Шпион времени». Сотни студентов под руководством художника изготовили 100 000 гравюр по дереву с традиционными для Китая образами. Все эти работы оцифровали и загрузили в сеть. Дальше искусственный интеллект на свое усмотрение заставил картинки двигаться, создав захватывающий фильм в 3D-формате.
Искусственный интеллект как соавтор
На выставке все шевелится, меняется и звучит. Кроме пяти работ французской группы Obvious, просто напечатанных на холсте: три из серии «Портреты семьи де Белами» в золотых барочных рамах и две – в обычных черных рамах с белым паспарту из серии «Странники укиё». Но именно эти «неэффектные» картины – самые сильные и концептуальные. Это те изображения, которые дискриминатор из состязательной сети не смог опознать как поддельные. Они выглядят пугающе и напоминают ар брют, как будто придуманы сознанием больным – или совершенно нечеловеческим (и это завораживает, даже если не знать, что над ними поработал искусственный интеллект).
Известность коллективу принес «Портрет Эдмона де Белами», проданный на аукционе Christie’s за $432 500. Это первая работа, созданная искусственным интеллектом, которая попала на художественный аукцион. Можно говорить о революции: «Портрет Эдмона де Белами» сегодня такая же этапная вещь, какими в свое время стали «Черный квадрат» Малевича или «Фонтан» Марселя Дюшана, первый реди-мейд в истории искусства.
Принципиальное отличие Obvious от остальных представленных на выставке художников в том, что они воспринимают искусственный интеллект не как инструмент, а как маленького соавтора, подмастерье, которого обучают. «Мы решили идентифицировать себя как художников, хотя у нас и нет художественного бэкграунда, – говорят участники группы. – Потому что в наших работах большая часть создается все-таки человеком. Нужно придумать алгоритм, иметь сильное высказывание. Огромное количество фантастики построено вокруг страшного искусственного интеллекта – и мы против этого боремся. Говорим: ребята, посмотрите, на что сейчас способен искусственный интеллект. У него нет собственных устремлений, поэтому он не опасен».
Инсталляция Марио Клингемана «Воспоминания прохожих» – тоже галерея портретов, созданных искусственным интеллектом, только здесь они генерируются в режиме реального времени, а художник подчеркивает, что искусственный интеллект для него лишь инструмент, работающий в рамках заданных эстетических предпочтений и для наглядности помещенный в деревянную тумбочку.
На этой выставке очень остро ощущается момент, в котором мы находимся. Ведь прекрасного технологического будущего хочется уже сейчас: чтобы роботы оперировали людей с неизлечимыми заболеваниями, полицейских заменили неподкупные машины, не способные подбросить наркотики, умные чипы в деньгах помогали бороться с коррупцией.
А дома нас встречал бы искусственный интеллект, замаскированный под кота.
