Творцы будущего. Цифровое искусство и искусственный интеллект - Анна Сергеевна Воронкова

Это означает, что правила, которые художники задают системе, представляют собой письменные инструкции, или промпты. Эти подсказки могут варьироваться от простых, например «звёздное ночное небо», до более детализированных, например «звёздное ночное небо, полное созвездий, в манере Клода Моне». Художники могут добавлять дополнительные описания, такие как «телеобъектив» или «гиперреалистичный», чтобы добиться разных эффектов. Как правило, они также могут просматривать несколько вариантов, созданных ИИ, увеличивать масштаб изображения, изменять разрешение или повторно запустить генерацию с тем же промтом. Хотя использовать генераторы может каждый желающий, потребуются время и практика, чтобы научиться подбирать нужные слова и эффективно управлять процессом для достижения желаемого результата.

Давайте рассмотрим на конкретных примерах, каким образом искусственный интеллект используется в творчестве и что из этого может получиться. Можно ли считать произведениями искусства работы, созданные с помощью ИИ?

«Портрет Эдмонда де Белами». Коллектив Obvious & GAN [63]. Картина под названием «Портрет Эдмонда де Белами» в позолоченной раме в 2018 году ушла с молотка на торгах Christie's более чем за 400 тысяч долларов. На ней изображена размытая фигура мужчины, напоминающего аристократа XVIII века. Это произведение было создано французским коллективом Obvious, в состав которого входят три художника – Хьюго Казелль-Дюпре, Пьер Фошрель и Готье Вернье (Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel и Gauthier Vernier). Авторы поставили перед собой цель – «объяснить и демократизировать» ИИ с помощью искусства. Данная работа является частью серии из одиннадцати портретов, изображающих членов вымышленной семьи Белами.

Компьютерный алгоритм, который использовали Obvious, основывается на взаимодействии двух сетей – генераторной и дискриминаторной. В мире искусственного интеллекта этот метод известен под названием «генеративно-состязательная сеть» (GAN).

Генеративно-состязательная сеть (GAN)

Этот инструмент был разработан Яном Гудфеллоу в 2014 году. Основной принцип работы GAN заключается в том, чтобы одна сеть обучалась выявлять закономерности в заданном наборе данных и генерировать их копии, тогда как другая сеть оценивает результаты её работы. Если вторая сеть (дискриминатор) обнаруживает разницу между оригиналом и полученным образцом, она возвращает результат для доработки. Затем первая сеть (генератор) корректирует свои данные и вновь пытается обмануть дискриминатор. Этот процесс продолжается до тех пор, пока генерируемые образцы-«реплики» не станут достаточно точными и правдоподобными.

Для создания Obvious были использованы данные почти 15 тысяч портретов, созданных в период с XIV по XX век. Задача состояла в том, чтобы генератор воспринимал эти новые картины как изображения реальных людей. Творческая группа занималась исследованием взаимосвязи между искусством и искусственным интеллектом. Эксперименты с новыми формами творчества развивали идеи, предложенные Ахмедом Эльгаммалем (Ahmed Elgammal).

«Когда вы сосредоточиваетесь на форме и игнорируете содержание, использование искусственного интеллекта в качестве инструмента акцентирует внимание на том, что алгоритм способен сгенерировать визуальный образ, исходя из эстетических принципов. Произведения, созданные искусственным интеллектом, следует рассматривать целостно, как концептуальные объекты, а не традиционную живопись. В цикле присутствуют человек, задающий вопросы, и машина, которая отвечает на них, порождая таким образом живописное произведение, а не просто сгенерированную картинку. Сейчас мы наблюдаем сотрудничество художников – человека и компьютера. В будущем искусственный интеллект станет новым средством художественного выражения»[29].

«Безликие портреты, передающие время». Доктор Ахмед Эльгаммаль & AICAN [64]. «Безликие портреты», появившиеся на свет благодаря коллаборации доктора Ахмеда Эльгаммаля (Ahmed Elgammal) с искусственным интеллектом AICAN, затрагивают вечные темы смертности и восприятия человеческого облика. В этих работах анализируется взаимодействие человека и машины как особая ступень в развитии визуального искусства, а также рассматриваются возможности использования искусственного интеллекта как зеркала, которое отражает подсознательные аспекты человеческого сознания.

Сегодня появление изображений, созданных с помощью ИИ, заставляет задуматься о природе художественного творчества в эпоху алгоритмического производства. Способность алгоритмов генерировать образы из собственного «воображения» приводит к полному разрушению границы между воображением и реальностью. Если фотография позволила живописи отказаться от функции отображения реальности, то искусственный интеллект пытается изменить сам процесс формирования визуальной культуры.

Работы AICAN и доктора Ахмеда Эльгаммаля подчёркивают удивительную способность псевдоинтеллектуальных нейронных сетей искусственного интеллекта создавать визуальные смыслы, словно отражая наш собственный интеллект в машине. Алгоритмы глубокого обучения обладают свойствами, которые напоминают работу человеческого мозга и вызывают фрактальные галлюцинации. Эти алгоритмы могут создавать абстрактные композиции, которые словно бы связаны с человеческим подсознанием.

Система AICAN предназначена для создания чего-то нового, выходящего за рамки того, что она видит в своих исходных данных. Эльгаммаль утверждает, что многие работы этой машины абстрактны, потому что «алгоритм осознал, что искусство развивается по определённой траектории. Если нейросеть хочет создать что-то новое, она не может вернуться к фигуративным работам, которые были популярны до начала XX века. Она должна двигаться вперёд. Сеть поняла, что находит больше решений, когда стремится к абстракции, так как именно в этом направлении есть пространство для новизны».

Это наводит на мысль о том, что алгоритмы искусственного интеллекта не ограничиваются созданием изображений. Они также склонны повторять эволюцию художественного процесса – как будто постепенное движение от фигуративного к абстрактному было заложено в программу, работавшую в коллективном бессознательном на протяжении сотен лет и охватывающую всю историю нашей визуальной культуры.

Исследователи ИИ продолжают искать ответ на ключевой вопрос: можно ли считать произведениями искусства изображения, создаваемые их алгоритмами? Один из способов выяснить это – провести своего рода визуальный тест Тьюринга. Для этого нужно показать результаты работы алгоритмов экспертам-людям, которые смогут определить, есть ли разница между этими изображениями и работами настоящих художников.

Рисование в режиме обратной связи. Художник Гарольд Коэн & AARON [65]. Ещё до того, как британский художник-абстракционист Гарольд Коэн (1928–2016) впервые познакомился с компьютером на лондонской выставке «Кибернетическая прозорливость» (Cybernetic Serendipity, 1968) в Институте современных искусств (Institute of Contemporary Arts), он начал использовать в своём творчестве методы, напоминающие формальную кодификацию. В середине 1960-х годов он уже представил свои работы, отличающиеся схематичной необычностью, в галерее Уайтчепел (Whitechapel Gallery), на Documenta 3 и Венецианской биеннале. Его работа 1963 года под названием «Перед событием»» (Before the Event) своей уникальностью обозначила границу между репрезентацией и абстракцией. Позднее Гарольд Коэн попытался решить эту проблему с помощью AARON – набора компьютерных программ, которые самостоятельно генерировали оригинальные художественные образы.

В середине 1960-х годов творчество Коэна было сосредоточено на абстрактных биоморфных формах, где цветовая гамма отражала тенденции поп-арта того времени. К концу 1960-х художник начал задаваться вопросами: как художники обрабатывают информацию при создании произведений искусства? Что делает изображение запоминающимся? Чтобы найти ответы на эти вопросы, Коэн принялся изучать детские рисунки