Может ли искусственный интеллект самостоятельно создавать ценные произведения искусства? Компьютер — только инструмент художника или его ученик, а в будущем — конкурент? Приводим перевод статьи журнала MIT Technology Review, в которой автор вместе с Гарольдом Коэном (создателем программы-художника AARON) отвечает на эти и другие вопросы.
Каков потенциал машинного искусства, и действительно ли оно может быть описано как творческое или образное?
В июле 2013 года в Галерее Оберкампфе в Париже прошла выставка одного художника. Выставка продолжалось в течение недели, приходили зрители, выставка получила освещение в прессе. Выставлялись работы, созданные в течение нескольких лет и даже во время выставки. В целом, это было довольно типичное событие в мире искусства. Единственная особенность заключалась в том, что художником была компьютерная программа под названием «Живописец».
Однако, это уже не было новинкой. Произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, уже существовали на удивление долгое время. С 1973 года Гарольд Коэн — художник, профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего и бывший представитель Великобритании на Венецианской биеннале — работает с программой под названием AARON. AARON умеет создавать картины автономно в течение десятилетий. В конце 1980-х Коэн шутил: он был единственным художником, который когда-либо сможет посмертно выставлять новые работы, созданные полностью после его смерти.
Неразрешенные вопросы машинного искусства — это, во-первых, каков его потенциал и, во-вторых, независимо от качества произведенной работы — можно ли его назвать по-настоящему «творческим» или «образным». Размышления над этими проблемами глубоко погружают нас в тайны человеческого искусства.
“The Painting Fool” (шут-живописец — англ.) — это детище Симона Колтона, профессора вычислительного творчества в Голдсмитском колледже в Лондоне, который предположил: чтобы программа могла считаться творческой, она должна пройти тестирование отличное от теста Тьюринга. Симон Колтон считает, что вместо того, чтобы просто вести беседу убедительно с точки зрения человека, художник с искусственным интеллектом должен вести себя как «умелый», «восприимчивый» и «образный».
“The Painting Fool”, описанный на веб-сайте как «стремящийся художник», добился прогресса на всех трех фронтах. «Восприимчивость» Колтон обозначает как отзывчивость к эмоциям. Ранняя работа программы — мозаика из изображений, выполненная в технике, напоминающей акварель. Для ее создания программа просмотрела статью в Guardian о войне в Афганистане, извлекла ключевые слова, такие как «НАТО», «войска» и «британцы», и подобрала изображения, связанные с ними. Затем объединила их, чтобы сделать составное изображение, отражающее «содержание и настроение» газетной статьи.
Программное обеспечение было спроектировано таким образом, чтобы дублировать различные произведения искусства и техники живописи, выбирать соответствующую, а также оценивать результаты. «Это жалкий провал», — прокомментировал “The Painting Fool” одно свое произведение. Скептики сомневаются в том, что такие заявления являются чем-то большим, чем искусное цифровое чревовещание. Но написание стихов упоминается на веб-сайте как текущий проект, поэтому “The Painting Fool”, по-видимому, стремится стать не только художником, но и поэтом.
На парижской выставке на месте, где рисуют портреты, стоял не художник-человек, а ноутбук. “The Painting Fool” делал портреты посетителей с разными настроениями, опираясь на ключевые слова об эмоциях, полученные из 10 прочитанных статей в Guardian. Если совокупность негатива была слишком велика (такая опасность всегда есть при прочтении новостей), Колтон запрограммировал программу так, чтобы она погрузилась в состояние уныния, в котором бы отказалась писать вообще — некий виртуальный эквивалент темперамента настоящих художников.
Вероятно, изображения, обнародованные в июне 2015 года исследовательской группой Google Brain AI, отображают по крайней мере один аспект человеческого восприятия: способность видеть одну вещь как нечто другое. После некоторой тренировки по выявлению объектов из визуальных подсказок, а также после просмотра картинок неба и предметов случайной формы, программа начала создавать цифровые изображения, похожие на комбинацию воображения Уолта Диснея и Питера Брейгеля Старшего, в том числе гибридных «Свинья-улитка», «Верблюжья птица» и «Собачья рыба».
Это цифровой эквивалент ментального феномена, о котором упомянул Марк Антоний в «Антоние и Клеопатре» Шекспира: «Бывает иногда,/ Что облако вдруг примет вид дракона,/ Что пар сгустившийся напоминает/ Медведя, льва иль крепостную стену(…)» (пер. М.Донской).
Леонардо да Винчи рекомендовал пристально смотреть на пятна на стене или подобные случайные знаки, как стимул к творческой фантазии. Там художник, пытающийся «придумать какую-нибудь сцену», найдет воинов в битве или пейзаж с «горами, реками, скалами, деревьями, большими равнинами, долинами и холмами». Эта способность человеческого воображения могла быть одним из триггеров для Доисторического искусства в пещерах. Нередко в наскальной живописи, по-видимому, используется естественная черта — например, галька в стене, которая похожа на глаз. Возможно, кроманьонский художник сначала распознал льва или зубра в случайных отметках, затем делал это сходство более ясным с помощью краски или надреза.
Так, появление не только картин и рисунков, но и фотографий зависит от способности видеть изображение на плоской поверхности как нечто другое — что-то в трех измерениях. Системы искусственного интеллекта, разработанные командой Google, в этом преуспели. Они создали изображения с использованием искусственной нейронной сети, программного обеспечения, которое эмулирует то, как слои нейронов в мозговом процессе обрабатывают информацию. Программное обеспечение обучено, анализируя миллионы примеров, распознавать объекты на фотографиях: гантели, собаку или дракона.
Исследователи Google обнаружили, что они могут превратить такие системы в художников, способных на что-то вроде того, что предложил Леонардо. Нейронной сети предлагали изображение, состоящее из шума и пятен, и ей предлагаелось настроить изображение, чтобы выявить любое слабое сходство с объектами, которые программа была обучена распознавать. Шум может превратиться в клубок муравьев или морских звезд.
Команда Google назвала эту технику “Inceptionism” (инцепционизм, от “inception” — начало), потому что исследовательский проект в нейронно-сетевой архитектуре был назван “Начало” — ссылка на одноименный фильм 2010 года о человеке, который проникает в более глубокие и глубокие слои снов. С точки зрения истории искусств можно классифицировать инцепционизм как вариант сюрреализма. Рене Магритт, Сальвадор Дали и Макс Эрнст создали многочисленные произведения подобного типа — картины неба с музыкальными инструментами, например, вместо облаков.
Насколько хорош инцепционизм? Некоторые из фотографий поразительны и могут быть восприняты по-разному, включая выразительные мазки, смутно напоминающие стиль Ван Гога. В некоторых случаях они напоминают галлюцинации, которые описывают люди, страдающие от белой горячки: небо, заполненное, например, велосипедными собаками, или закрученная архитектура, покрытая изумленными глазами.
Работам в стиле инцепционизма еще далеко до того, чтобы составить конкуренцию Дали или Магритту. “The Painting Fool” и большинство подобных программ еще не достигли уровня средней школы или любительской художественной школы. А как насчет потенциала компьютерного искусства? Можно ли произведения искусственного интеллекта причислить к визуальному искусству (или, если на то пошло, к музыке и другим видам искусства)?
Саймон Колтон принимает критику того, что работы программы “The Painting Fool” на самом деле являются его творениями. “Это похоже на отношения ученика и учителя, — говорит Саймон Колтон. — Ответ на этот вопрос зависит от того, насколько ученик выполняет указания учителя. Вообще, авторство картины из эпохи Возрождения принадлежит мастеру, а не ученикам, которые, возможно, сделали большую часть работы. Но в случае “Крещение Христа” Верроккио (около 1475 г.) мы признаем достижение члена мастерской Леонардо да Винчи, потому что его часть произведения — ангел и пейзаж — заметно отличаются от работы мастера. Поэтому искусствоведы классифицируют картину как совместное усилие.”
В XVII веке в Антверпене у Рубенса была небольшая мастерская высококвалифицированных помощников, которые в большей или меньшей степени участвовали в его работе. Обычная процедура заключалась в том, что мастер производил небольшой эскиз, который затем под его надзором увеличивался до размеров потолка или алтаря. Некоторые ученые полагают, однако, что иногда в мастерской создавался «Рубенс», даже если великий художник не делал набросков.
Пример программы AARON интригует. Являются ли картины, которые программа сделала за последние четыре десятилетия, работами Гарольда Коэна или же независимыми творениями самой программы, или, возможно, их совместной работой? AARON не отошел далеко от общей стилистики, в которой сам Коэн работал в 1960-х годах. В этом отношении AARON является его учеником.
Один из аспектов более ранней работы Коэна имел решающее значение для его интереса к искусственному интеллекту. Он чувствовал, что “создание искусства не требовало непрерывного, поминутного принятия решения … чтобы можно было разработать набор правил и затем, почти не думая, сделать картину, следуя правилу.”
Такой подход характерен для определенного типа художников. Примером тому могут служить классические абстракции Пита Мондриана 1920-х и 1930-х годов. Они были сделаны в соответствии с набором собственных правил: допускались только прямые линии, которые могли встречаться только под прямыми углами и могли быть изображены только в палитре красного, синего и желтого (плюс черно-белый).
Искусствовед Том Лаббок провел эксперимент: он попытался нарисовать нечто вроде работ Мондриана следуя этому рецепту. Лаббок подготовил несколько абстракций, которые выглядели совсем как работы Мондриана, но были не так хороши. Вывод состоял в том, что Мондриан добавлял дополнительные качества — возможно, тонкости визуального баланса и утяжеления цвета — которые не были сформулированы в правилах.
Многие люди, вовсе не критики вроде Лаббока, делают то же самое — их называют фальсификаторами, переписчиками и учениками. Большое количество произведений искусства состоит и всегда состояло из имитаций работы других: картин, сделанных в манере Мондриана, Моне или какого-либо другого великого создателя. Историки искусства проводят свою жизнь, классифицируя художников в «круг Боттичелли», «последователя Караваджо» и т.д. Уже сейчас ясно, что машины могут работать на этом уровне: они могут производить производное искусство (что составляет 99,9% того, что делают люди-художники). Но могут ли они сделать больше, чем это?
Коэн много думал именно об этом. В лекции 2010 года он поставил вопрос наоборот. Разве не очевидно, что AARON креативен? “Без какой-либо дополнительной информации от меня он может генерировать неограниченное количество изображений, он намного более лучший колорист, чем я когда-либо был сам, и он обычно делает все это, пока я заправляю постель”. В чем же был его собственный вклад? “Ну, конечно, я написал программу. Не совсем корректно говорить, что программа просто следует правилам, которые я дал ему. Программа — это и есть правила.”
В некотором роде, тогда, AARON функционирует как студия эпохи Ренессанса или Барокко. Под руководством Коэна он развился до такой степени, что стал эквивалентен студии Рубенса в автономном режиме и, возможно, больше. В ранние годы AARON ограничивался рисованием контуров; затем Коэн выбирал и иногда добавлял цвет вручную. В 80-е годы Коэн начал учить его работать в цвете. В конце концов, он разработал ряд правил, позволяющих ему составлять колористические гармонии, но он нашел это неудовлетворительным. Его первое решение состояло из длинного списка инструкций, основанных на том, что человек-художник мог бы делать в определенных ситуациях.
В конце концов, он нашел способ научить AARON использовать цвета с помощью простого алгоритма. Человек-художник может смотреть на картину по мере ее развития и точно решать, какой оттенок желтого добавить к картине подсолнухов. У AARON нет визуальной системы вообще, но Коэн разработал формулу, с помощью которой он может сбалансировать такие факторы, как оттенок и насыщенность в любом изображении.
Может ли машина быть такой же творческой, как Рембрандт или Пикассо? Чтобы стать такой, как утверждает Коэн, робот должен был бы развивать чувство собственного достоинства. Это может произойти, а может и не произойти, и “если это не так, это означает, что машины никогда не будут творческими в том же смысле, что люди”. Процессы такого художника включают взаимодействие между социальными, эмоциональными, историческими, психологическими и физиологическими факторами, которые сложно анализировать, не говоря уже о репликации.
Однажды, по мнению Коэна, машина сможет вырабатывать эквивалентную человеческой чувствительность, но даже если это никогда не произойдет, “это не означает, что машины не играют никакой роли в творчестве”. Как показывает его собственный опыт, искусственный интеллект предлагает художнику нечто большее, чем может предложить ассистент или ученик.
Читайте также по теме:
Шесть выдающихся роботов-художников
Источник
Автор перевода — Дарья Васильева