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

собственных цифровых произведений. Среди представителей генеративного искусства Тарбелл выделяется уникальной способностью непрерывно создавать новые работы, соперничающие с природой как по своей сложности, так и по элегантности. Его творчество выходит за рамки временных и технологических ограничений, представляя собой виртуозное переплетение визуальных паттернов и форм.

Определения

Генеративное искусство (Generative Artificial Intelligence). Художественное развитие в сфере искусственного интеллекта идёт рука об руку с технологическими достижениями в области компьютерного зрения и исследований, направленных на разработку алгоритмов для анализа визуальной информации. Важную роль в этом процессе играют генеративные модели – особый класс алгоритмов компьютерного зрения. Эти модели представляют собой искусственные нейронные сети, обучающиеся на огромных массивах данных, содержащих миллионы изображений, и способные выявлять их статистически значимые характеристики. После завершения обучения такая сеть способна создавать абсолютно новые изображения, отсутствующие в исходном наборе данных. Для этого она использует текстовые подсказки (промпты), в которых чётко и внятно описывается желаемый результат.

До недавних пор изображения, созданные таким способом, страдали от недостатка целостности или детализации, хотя и обладали неоспоримым сюрреалистическим шармом, который даже привлекал внимание многих крупных мастеров. Однако уже в 2021 году технологическая компания Open AI представила модель под названием DALL-E 2, которая могла генерировать последовательные и соответствующие запросу изображения практически для любого текстового описания. DALL-E 2 способна создавать картины в конкретных стилях и весьма правдоподобно воспроизводить манеру известных художников при условии, что желаемый эффект корректно описан в запросе (промпте).

Stable Diffusion (2022) – ещё одна модель, преобразующая текст в изображение. Она действует несколько иначе и оперирует картинкой, добавляя к ней визуальный шум и размытие. Постепенно этот шум стирает все узнаваемые детали, превращая изображение в хаотичное поле пикселей. Затем фотобот меняет направление процесса: вместо добавления шума она начинает его удалять. Чтобы сгенерировать новое изображение, фотобот анализирует абстрактное статическое поле, отыскивая в нём пиксели, напоминающие фрагменты других изображений, хранящихся в его базе данных. Занимаясь синтезом в обратном направлении, фотобот удаляет шум из статического поля до тех пор, пока оно не превратится в узнаваемую картину. Выбор изображений для имитации зависит от ключевых слов, указанных пользователем.

Наступление эпохи ИИ-арта порождает множество вопросов, причём некоторые из них – например, о том, можно ли считать ИИ-арт настоящим искусством и насколько велика роль самого искусственного интеллекта в его создании, – не особенно оригинальны. Эти вопросы перекликаются с аналогичными мыслями, когда-то звучавшими в связи с изобретением фотографии. Тогда одним нажатием на кнопку фотоаппарата человек, не имеющий навыков рисования, мог мгновенно получить реалистичное изображение какого-либо объекта или сцены. Сегодня достаточно одного клика на виртуальную кнопку, чтобы активировать генеративную модель и создать изображение практически любой сцены в любом стиле. Однако ни камера, ни алгоритмы сами по себе не создают произведений искусства – это делают люди. ИИ-арт – это искусство, рождённое усилиями художников, которые используют алгоритмы как дополнительный инструмент в своём творческом арсенале. Подобно другим новым технологиям, генеративные модели существенно влияют на процесс создания произведений искусства.

Случайность и шум – важные элементы генеративного искусства, привносящие вариативность и визуальную сложность в творческий процесс. Художники используют случайные числа и алгоритмы генерации шума (такие как шум Перлина – Perlin noise) для создания естественных и непредсказуемых узоров. С помощью этих методов они способны имитировать различные природные феномены, будь то структура ландшафта или динамика движения частиц.

В основе параметрического дизайна лежит установка определённых параметров, которые управляют характеристиками создаваемого произведения. Изменяя значения этих переменных, художники могут генерировать самые разные результаты с использованием единого алгоритма. Такой метод широко применяется в архитектурном проектировании и цифровых технологиях, позволяя разрабатывать уникальные конструкции и объекты на базе параметрических моделей и объектов.

Процедурная генерация представляет собой ключевой метод в генеративном искусстве, при котором алгоритмы для создания данных используются автоматически, без участия человека. Этот подход широко применяется в создании видеоигр, позволяя создавать сложные миры, узоры, текстуры и образы персонажей.

Фракталы представляют собой геометрические структуры, характеризующиеся свойством самоподобия. Они генерируются с использованием рекурсивных алгоритмов, в которых простая исходная форма многократно воспроизводится в уменьшенном масштабе. Одним из самых известных примеров фракталов является множество Мандельброта, открытое математиком Бенуа Мандельбротом (Benoît B. Mandelbrot) и названное в его честь. Алгоритмы фрактальной геометрии находят применение в генеративном искусстве для создания впечатляющих живописных и математически сложных композиций.

Клеточные автоматы – это вычислительные системы, которые постоянно развиваются на основе простых правил, применяемых к сетке ячеек. Состояние каждой ячейки зависит от состояния соседних с ней ячеек. Знаменитая видеоигра «Жизнь» (Game of Life) представляет собой клеточный автомат, придуманный и созданный математиком Джоном Конвеем (John Conway) в 1970 году. В этой игре нет внешнего управления, так как её развитие полностью определяется начальной конфигурацией без необходимости дополнительного вмешательства. Человек взаимодействует с этой игрой, создавая первичную конфигурацию и наблюдая за тем, как она изменяется. Игра завершается по Тьюрингу и может имитировать универсальный конструктор или любую другую машину Тьюринга. Художники используют клеточные автоматы, чтобы создавать динамичные и постоянно меняющиеся произведения искусства.

Благодаря широкому распространению инструментов с открытым исходным кодом и ростом числа онлайн-сообществ произошёл настоящий бум интереса к генеративному искусству. Такие платформы, как веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки GitHub, а также специализированные онлайн-форумы стали местом для обмена компьютерным кодом, методами и идеями, способствуя формированию активного сообщества ценителей и профессионалов в области генеративного искусства.

В генеративном искусстве художник тесно взаимодействует с машиной, создавая симбиоз человеческого творчества и вычислительных процессов. Такое сотрудничество можно рассматривать как форму соавторства, где и художник, и алгоритм вносят свой вклад в создание произведения искусства. Эта коллаборация бросает вызов привычной иерархии между автором и инструментом, предлагая более интегрированные и взаимозависимые отношения.

Hard skills. Языки программирования

Processing – это созданная в 2001 году модифицированная версия языка Java с добавлением упрощений и базовых элементов для работы с графикой. Пользуется особой популярностью среди авторов произведений генеративного искусства. Этот язык программирования значительно упрощает разработку визуальных проектов с помощью кода, делая этот процесс более доступным для художников и дизайнеров. Processing поддерживает множество графических функций, позволяя создавать всё – от статичных изображений до интерактивных инсталляций. Кроме того, он предлагает удобный пользовательский интерфейс, который упрощает компиляцию и обработку данных. Processing стал стандартным языком программирования для компьютерного генеративного искусства.

Для ознакомления с этим языком может быть полезна книга Мэтта Пирсона (Matt Pearson) «Генеративное искусство: Практическое руководство по использованию языка