Искусство искусственного интеллекта: кого считать автором в эпоху творчества нейросетей

Искусственный интеллект не только совершенствует сервисы «Яндекса», помогает врачам ставить диагнозы и предсказывает стоимость ценных бумаг. Нейросети замахнулись на святая святых человека — на статус художника. Рассказываем, откуда алгоритм берет образы для своих произведений, как разбираются с правами на них, к каким этическим проблемам это приводит и сколько стоят картины машин.

Создать художественное произведение — изображение, мелодию или стихотворение — с недавних пор стало делом буквально одного клика. Для этого нужно базово разбираться в программировании — понимать, какой готовый алгоритм нужно взять, собрать базу референсов для творчества машины и поставить ей задачу, как именно использовать полученные знания. К слову, недавно выяснилось, что искусственный интеллект (ИИ) год заменял штатного дизайнера в студии Артемия Лебедева и, как сообщает студия, неплохо справлялся.

Но и это не предел. Использование искусственного интеллекта помогает художникам становиться знаменитыми. Или становится художниками тем, кто об этом только мечтал. И зарабатывать деньги. А иногда — очень много денег.

Так, в октябре 2018 года в Нью-Йорке прошел очередной аукцион Christie’s, но с одной особенностью — это были первые торги такого уровня, на которых выставили картину, созданную, согласно аннотации, искусственным интеллектом.

Произведение представляло собой незаконченный портрет мужчины, на вид жившего в XVIII-XIX веке.

Абстракции, интерьерные картины https://7art.ua/

Перед торгами аукционный дом оценил напечатанную на принтере картину «Портрет Эдмона Белами» в 7000-10 000 долларов. Продали ее в тот вечер за 432 500 долларов.

Кто научил ИИ писать картины

Искусственный интеллект работал над «Портретом Эдмона Белами» не один, а вместе с тремя 25-летними французами, которые называют себя арт-группой Obvious. Они создали серию таких работ — нарисовали целое несуществующее семейство Белами. И проданное на аукционе Christie’s произведение было не первым из этой серии, на котором они заработали: картина «Графиня Белами» за полгода до этого принесла им 11 430 долларов.

Процесс создания картины «Графиня Белами» — первой, проданной командой Obvious

Фамилия Белами взята не просто так: первичный алгоритм, с помощью которого была создана серия этих работ, написал разработчик по имени Ян Гудфеллоу (Goodfellow). На русский его фамилия переводится как «хороший приятель», что по-французски будет bel ami. То есть вся серия картин стала своего рода оммажем разработчику.

Сам факт продажи картин, созданных с помощью ИИ, не редкость. На местном аукционе в Сан-Франциско в 2016 году продали сразу 29 работ команды разработчиков ИИ из Google. Их общая стоимость составила 98 000 долларов, самую дорогую оценили в восемь тысяч.

В 2017 году за 16 000 долларов купили картину, над которой работала предельно самостоятельная программа AICAN — она генерирует картины, оценивает уровень их креативности и сама дает работам названия. На выставке в индийской галерее Nature Morte живопись ИИ продавали в диапазоне цен от 500 до 40 000 долларов за работу.

Онлайн-галерея SuperRare на регулярной основе торгует объектами искусства, созданными «с помощью цифровых инструментов». Они продаются исключительно в интернете и за криптовалюту. Кроме прочего, площадка гарантирует защиту купленного произведения от подделок: все права на работы защищены блокчейном, то есть система постоянно проверяет интернет на наличие аналогичных изображений — незаметно выложить в сеть дубликат не получится. На сайте онлайн-галереи утверждается, что к началу июля они продали более 7200 работ на общую сумму порядка миллиона долларов.

Историческим событием в продаже картины «Портрет Эдмона Белами» было то, что картину выставил на торги именно аукционный дом Christie’s — одна из двух главных мировых площадок арт-рынка. В мире искусства это автоматически означает признание — как для художника, так и для нового направления в искусстве.

При этом ИИ востребован в творчестве уже порядка пятидесяти лет. Считается, что первым, кто использовал алгоритмы для создания художественных произведений, был британский художник Харольд Коуэн. С 1973 года он разрабатывал программу AARON, которая создавала уникальные картины, следуя набору определенных правил. Работы Коуэна были замечены в арт-сообществе и довольно широко выставлялись, в том числе в одной из главных британских галерей — Tate.

За Коуэном последовали многие художники/разработчики, которые создавали картины с помощью ИИ, но на качественно новый уровень такое творчество вышло только в XXI веке, когда упомянутый Ян Гудфеллоу в 2014 году написал алгоритм «Генеративно-состязательная сеть» — Generative adversarial network (GAN).

Как творит ИИ

В случае с созданием творческих произведений искусственным интеллектом называют нейронную сеть (она же алгоритм машинного обучения). Это частный случай ИИ.

Нейросеть представляет собой множество простых, соединенных между собой элементов, которые складываются в примитивное подобие мозга. Она анализирует загруженные в ее базу произведения, распознает образы, технические приемы, приметы стиля, а затем, согласно прописанному заданию, использует полученные знания для создания картин.

Алгоритм машинного обучения может находить зависимости, характерные черты и правила в любом множестве загруженных объектов — будь то живопись, музыка или стихи. Обработав большой объем данных, нейросеть обобщает их и делает выводы разными способами.

Среди итогов обучения нейросети может быть, например, знание о размерах наиболее типичного мазка кисти на загруженных картинах импрессионистов. Или о частоте использования обсценной лексики в поэзии раннего Егора Летова.

Чему именно будет учиться алгоритм, определяет специалист по анализу данных. Он же программирует алгоритм на то, как их использовать. Например, писать стихи, похожие по размеру и лексике на те, что загрузили в базу. Или непохожие. Подражать конкретному художнику или компилировать стилистики сразу нескольких у нейронных сетей получается весьма неплохо.

Работа проекта Deep Dream от Google по мотивам творчества Ван Гога. 

Например, нейронная сеть, с помощью которой создавалась картина «Портрет Эдмона Белами», обучалась на 15 000 портретных работ, написанных в период с XIV по XX век.

Наиболее успешным (талантливым?) алгоритмом, лежащим в основе большинства современных программ для создания любых художественных произведений, считается

генеративно-состязательная сеть (GAN)

Яна Гудфеллоу.

Архитектура GAN состоит из двух нейросетей — генератора и дискриминатора.

Первая выступает в роли художника — использует освоенные приемы для создания изображений. Вторая, дискриминатор, — в роли критика: сравнивает то, что получилось у генератора, с оригинальными работами. Если дискриминатор не может отличить получившееся изображение от картины, написанной человеком, то результат считается принятым. Если дискриминатор решил, что предложенная картина — подделка, то генератор начинает работу заново.

Можно настроить дискриминатор так, что по итогам оценки получившейся работы он будет указывать, что именно вызвало у него скепсис. Генератор примет это к сведению и больше не повторит ошибку. То есть продолжит учиться и совершенствоваться.

GAN не единственный алгоритм, который успешно справляется с творческими задачами, у него довольно много коллег по цеху. Например, другая популярная нейросеть, которая создает такого рода произведения, —

CAN, креативно-состязательная сеть

. В ее основе тоже две нейросети — генератор и дискриминатор, но второй в этом случае отбирает получившиеся произведения так, чтобы они не были похожи ни на одну работу, загруженную в базу. С помощью CAN создают стилистически уникальные произведения.

Работа программы AICAN, использующей креативно-состязательную сеть (CAN). 

В некотором роде аналитические способности у нейронной сети выше, чем у любого профессионального искусствоведа. Она отметит все мельчайшие детали и особенности произведения и соотнесет их между собой. Но, несмотря на это, ИИ совершенно не способен вычленять смыслы и создавать связный нарратив.

То есть составить строку, похожую на произведения поэтов-символистов, он может, но даже близко не понимает, что она будет значить. Точно так же и с живописью — ИИ может проанализировать технику Моне, найти часто встречающиеся образы, сымитировать их и отправить на печать, но будет делать это механически, неосознанно. Во всяком случае, так всё работает пока.

Что есть творчество

Сегодня ИИ в абсолютном большинстве случаев — инструмент, которым управляет человек: готовит базу для обучения нейросети, задает параметры, согласно которым она будет творить, отбирает результаты. Примеры работ, когда алгоритму предоставляют максимальную свободу, — в большей степени эксперимент.

По Аристотелю, искусство «есть не что иное, как творческая способность, руководимая подлинным разумом». Многократно видоизменявшееся и усложнявшееся определение искусства в любой интерпретации оставалось видом или результатом деятельности, которым руководит сознание человека.

Очевидно, что в творчестве, связанном с ИИ, за сознательность отвечает человек. Рассуждая так, говорить о творчестве именно ИИ не приходится — это сложный, настраиваемый инструмент.

Дискуссионный вопрос по поводу такого рода творчества: являются ли работы, созданные совместно с ИИ, искусством в полном смысле слова?

Дмитрий Булатов, художник, куратор и организатор проектов в области Science Art и новых медиа, о художественной ценности такого рода произведений:

«Проекты, которые создаются художниками с участием разного рода нечеловеческих агентов (искусственные и естественные нейронные сети, разного рода машинерия и т. д.), в принципе могут считаться произведениями искусства. Всё зависит от нюансов. Произведением искусства здесь является проект в целом, потому что в искусстве сегодня не столь важна визуализация чего бы то ни было, сколько сам акт этой визуализации.

И я бы точно не переоценивал художественную значимость этих картин. По очень простой причине.

В искусственном интеллекте нас должно интересовать не то, что ИИ тоже может, скажем, имитировать стиль импрессионистов или кубистов, но то, что может только искусственный интеллект. То множество неочевидных возможностей и новых поэтик, которые стоят за ИИ. А не его способность к подделкам».

Кто творец

Еще сложнее понять, кто из людей, причастных к работе над условной картиной, главный творец: тот, кто придумывает концепцию, отбирает результаты или пишет код?

И если главной творческой составляющей процесса оказывается написание кода, с помощью которого можно создавать талантливые высказывания, то какого рода это искусство — художественное или техническое?

У директора онлайн-фестиваля EverArt Weekend, одна из секций которого посвящена творчеству ИИ, Люси Виноград нет сомнений по поводу того, что работы, созданные с помощью ИИ, — искусство:

«Создание картин с помощью технологии машинного обучения безусловно творческий процесс. Причем творчеством можно назвать и вклад разработчика, который должен, что называется, „написать код красиво“, и работу художника, который вкладывает в произведение смыслы. При этом важная разница в их работе в том, что разработчик создает функциональную вещь, а художник — наоборот, что-то не несущее в себе функциональности: „цели“ и „задачи“ у искусства обычно нет, искусство — это опыт зрителя».

Современные художники, работающие с нейросетями, тоже активно учатся использовать ИИ как способ для оригинального высказывания.

Например, принимающий участие в фестивале Майк Тайка, художник и инженер Google, в 2017 году загрузил в нейросеть GAN тысячи портретных фотографий с фотохостинга Flickr и начал компилировать из них страшноватые и отчасти реалистичные изображения людей, которых никогда не существовало. Проект назывался «Портреты воображаемых людей». Безусловно, получилось не только пугающе, но и многозначительно.

Иван Ямщиков — исследователь ИИ и один из авторов альбома «Нейронная оборона», для которого нейросеть написала тексты песен, имитирующих лирику Егора Летова. Он считает, что в творческом процессе с участием ИИ не стоит разделять роли художника и человека, который отвечает за программирование алгоритма. Ямщиков так описывает задачи художника, который использует нейросеть как инструмент:

«Чтобы создать произведение искусства с помощью машинного обучения, нужно придумать концепцию, собрать данные, выбрать подходящий алгоритм, обучить его, создать с его использованием конечное произведение. Сам алгоритм искусством обычно не является, он — элемент или составная часть художественного высказывания».

4 июля в рамках онлайн-дискуссии на фестивале EverArt Weekend обсуждают, как люди и ИИ могут создавать совместные художественные проекты и можно ли называть искусством работы GAN. Кроме прочих в обсуждении участвует и арт-группа Obvious, хедлайнер секции «Нейросетевая апофения», посвященной ИИ-творчеству. После аукциона Christie’s они, с одной стороны, стали заметными фигурами в мире современного искусства, а с другой — получили массу претензий от ИИ-сообщества.

Чужой код

В начале карьеры Obvious не совсем соглашались с тем, что в создании картин с помощью ИИ творец именно человек. Во всяком случае, официальная их позиция звучала иначе.

Даже девиз команды звучал несколько футуристично: «Творчество не только для людей».

Среди художников есть мнение, что картина Obvious попала на аукцион Christie’s (и в итоге прославила арт-группу) только за счет их довольно провокационного позиционирования своего творчества в начале карьеры.

Созданная в апреле 2017 года арт-группа в ранних пресс-релизах прямо писала, что их картины создает ИИ. Роль человека при этом была как бы второстепенной. И для Christie’s такая легенда отлично сработала: картина далеко не самых опытных ИИ-художников оказалась на главных арт-торгах мира, а они сами — в заголовках прессы.

Но на этом история с «Портретом Эдмона Белами» не закончилась. Тот аукцион стал не только первым случаем, когда за художественное произведение, связанное с ИИ, заплатили шестизначную сумму, но и поднял сложный этический вопрос.

Чтобы алгоритм GAN выполнял конкретную задачу — например, создавал картины в определенной стилистике, — его нужно доработать и обучить. 19-летний ИИ-энтузиаст Робби Баррат занялся этим и научил алгоритм GAN рисовать в манере, близкой к импрессионизму. После этого он выложил нейросеть в открытый доступ на ресурсе для разработчиков GitHub: подобная практика широко распространена среди программистов, ее цель — совершенствовать код. Так его нашел Кассель-Дюпре, отвечавший за техническую часть работы в арт-группе Obvious.

Exploring the latent space of AI-generated landscape paintings today instead of doing work.

Please do not tell my manager. pic.twitter.com/vNVsPMnMkz

— Robbie Barrat (@videodrome) March 19, 2018

Так работал алгоритм Баррата

Баррат не возражал против использования его кода другими, но, когда стало известно, что созданную его алгоритмом картину продают на аукционе Christie’s за почти полмиллиона долларов, ситуация усложнилась.

За год до продажи «Портрета Эдмона Белами» Кассель-Дюпре в переписке на GitHub обращался к Баррату с просьбой доработать код. Баррат тогда написал, что занят, и новый код не выложил. В итоге Obvious доработали код самостоятельно, хотя по их собственному признанию в интервью The Verge изменения были незначительными. Арт-группа не отрицает, что использовала код Робби Баррата.

В ИИ-сообществе действия Obvious преимущественно осудили: они получили деньги и известность за работу, которую, по сути, выполнил Баррат. При этом самого программиста не упоминали до тех пор, пока им на это не стали указывать.

Художники, которые используют ИИ, отзывались о работах группы как об очень слабых, а успех их связывали исключительно с вызывающим самопиаром. Так как «Портрет Эдмона Белами» был в значительной степени создан за счет усилий Роберта Баррата, многие назвали эту картину подделкой.

Заимствования среди художников не редкость, и, например, Марсель Дюшан не упоминал в соавторах работы «Фонтан» дизайнера, спроектировавшего использованный им писсуар. Но проблемы авторства «Портрета Эдмона Белами» это не разрешает

Если ИИ-сообщество настаивает на том, что автором портретов семейства Белами правильнее назвать Баррата, то алгоритм оказывается больше, чем просто инструмент художника. Получается, что разработчик создает цифрового художника, который может на потоке выдавать произведения искусства.

А группа Obvious — просто агент, который разместил одну из работ художника в позолоченной рамке и успешно продал Christie’s.

Если судить произведение Obvious по аналогии с писсуарами Дюшана, то художник и автор — тот, кто нашел для картины подходящее смысловое обрамление. И тогда авторство арт-группы не должно вызывать вопросов, а все претензии ИИ-художников и комьюнити в целом не обоснованы.

Ответов пока нет. А на вопрос, возможно ли, что искусственный интеллект будет создавать работы, которые люди оценят как искусство, даже с учетом того, что в них не будет привычного обмена духовным опытом, художник Дмитрий Булатов отвечает:

«Антропоцентричная парадигма сегодня пересматривается во многих областях.

Это касается и искусства. Нюанс заключается в том, что мы отличаем произведение искусства от других вещей благодаря тем же критериям, при помощи которых мы отличаем человеческое от нечеловеческого. А как раз с этими критериями у нас проблемы: свои суждения об искусстве мы, как правило, обосновываем с точки зрения человека (экспертов, институций и т. д.). Мне кажется, что этот подход нужно менять. Но существенные сдвиги начнутся тогда, когда мы сможем пересмотреть определения „нормативных“ состояний человека. И тогда мы ответим на вопрос, возможно ли искусство нечеловеческих систем.

Можем ли мы представить себе искусство без человека? Готовы ли мы к этому? Готовы ли мы отказаться от точки зрения на искусство как на продукт, создаваемый одними людьми для других людей?

Ведь такой подход будет возможен только на условиях симметрии в отношениях с окружающим миром. А это, в свою очередь, будет означать, что нам придется положить конец своему белковому шовинизму — в частности, в искусстве.

Так что можно с уверенностью сказать, что изменения в поле искусства [в ближайшем будущем] будут невелики, но лишь до тех пор, пока мы имеем дело с нормативным понятием человека».

Источник: knife.media

Комментарии: