Идея специальный искусственный интеллект, который самостоятельно создавал бы изображения в нетрадиционных художественных стилях, пришла в голову команде, в которую вошли исследователи из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, штат Калифорния. Они модифицировали алгоритм, принадлежащий к типу генеративных состязательных сетей (GAN). Он основан на том, что две нейронные сети «играют» друг против друга, достигая таким образом все более лучших результатов решения поставленной задачи. Одна сеть выдвигает решение, другая критикует его — и так, по принципу пинг-понга, шаг за шагом система приходит к достижению желаемого результата.
В новом ИИ роль одной нейросети выполняет кластер генераторов, создающих изображения. Другая сеть представлена собранием дискриминаторов, в базу данных которого загружены 81 500 картин и которое таким образом научилось отличать произведение искусства от прочих, к примеру от обычных фото или диаграмм. Помимо этого, дискриминаторы также были обучены различать художественный стиль того или иного произведения.
По словам Ахмеда Эльгамалла, члена команды Университета Рутгерса, задача состояла в том, чтобы создать «нечто по?настоящему творческое и яркое, но в то же время остающееся в рамках эстетически приятного визуального искусства». После того, как ИИ создал первую серию изображений, был создан онлайн-опрос, в котором люди выставляли оценки произведениям не зная того, кто их написал — человек или компьютер. Участники тестирования отвечали на вопросы о том, насколько сложным и новым выглядела в их глазах та или иная картина, вдохновила ли она их, принесла ли она им удовольствие. К удивлению исследователей, изображения, созданные ИИ, часто получали гораздо более высокие оценки, чем человеческие.
Кевин Уолкер из Королевского колледжа искусств в Лондоне крайне заинтересован результатами тестов. «Изображения, оцененные выше прочих, содержат эстетически приятное сочетание цветов и узоров, тогда как картины, получившие плохие оценки, более однородны», отмечает он. Помимо этого, специалист обращает внимание на то, что машины уже создают работы для его галерей. К примеру, двое учеников Уолкера экспериментируют с ИИ, который учится у людей и способен на основе полученных данных создавать собственные композиции. К примеру, одна из учениц, Анна Ридлер, эту технику при создании кадров для 12-минутного анимационного фильма.
Как можно заметить, творческие способности роботов все еще напрямую зависят от человека. Но настанет ли день, когда мы будем наслаждаться картинами, созданными роботами спонтанно?