Как развивалось генеративное искусство
Генеративное искусство появилось задолго до изобретения компьютеров. Поэтому и вопрос об авторстве произведений возник задолго до появления ИИ.
Первое упоминание о генеративном искусстве связывают с творчеством Моцарта. Известно, что он писал некоторые произведения случайным образом, бросая игральные кости. Поскольку музыкальные композиции так устроены, что их фрагменты неплохо сочетаются друг с другом, в итоге возникала музыка, которая звучала хорошо. Справедливости ради нужно отметить, что ещё до Моцарта подобные эксперименты описал в своём теоретическом трактате известный итальянский теоретик музыки, монах-бенедиктинец Гвидо д’Ареццо.
Аналогичные эксперименты повторили несколько лет назад на выставке в «Электромузее». Посетителям предлагали как угодно нажимать на кнопки. При нажатии проигрывались случайные фрагменты произведения, возникала благозвучная музыка. Таким образом создатели экспоната ставили вопрос, кого считать автором:
- Людей, которые нажимали на кнопки
- Композитора, автора музыки, фрагменты которой воспроизводились
- Художника, которому принадлежит идея такого экспоната
По сути, вопрос об авторстве произведений, созданных алгоритмом, появился задолго до появления ИИ.
Генеративное искусство стало активно развиваться благодаря программированию. Наличие циклов и рекурсии в программном коде позволяет нам описывать бесконечно сложные вещи конечным кодом. Например, если мы захотим нарисовать в программе снежинку Коха — бесконечно сложный фрактал, — нужно просто указать, насколько детализированной она должна быть. Программа сделает нужную детализацию, хотя сам код не будет меняться.
Проникновение программирования в сферу искусства привело к тому, что художник пишет код, когда хочет нарисовать что-то красивое. Циклы, случайные числа и другие математические понятия позволяют создавать интересные визуальные образы. Это оформилось в целое направление генеративного искусства.
Для генеративного искусства художники часто используют специальный язык — Processing. В нём заложены примитивы для рисования, которые позволяют создавать много интересных эффектов. На сайте openprocessing.org можно увидеть, как люди выражают свои визуальные идеи при помощи программного кода. Там есть готовые работы и их открытый код — его можно клонировать и попробовать внести что-то своё.
Искусственный интеллект в роли инструмента
Искусственный интеллект можно использовать при создании художественных произведений по-разному. Например, автор может придумать концепцию и воплотить её при помощи инструментов, которые упростят его работу.
Весь современный ИИ основан на нейросетях, которые устроены по образу и подобию человеческого мозга. Мы можем, например, обучить нейросеть выделять опорные точки лица на фотографии, чтобы потом создать некий обобщённый портрет. Каждый нейрон в такой нейросети выполняет очень простую задачу: он получает входы на изображение, суммирует их с определёнными коэффициентами и выдаёт этот сигнал на выход. Когда таких нейронов много, они вместе могут научиться распознавать определённые паттерны.
Свёрточные нейросети умеют находить паттерны иерархически. Как человек может быстро найти на картине кошку, так и нейросеть сверяется с картой признаков и на каждом уровне находит определённые паттерны. Например, сначала ищет горизонтальные чёрточки там, где должны быть усы, на следующем уровне определяет положение ушей, лап, хвоста. Когда нейросеть учится распознавать предметы, она узнаёт, как устроен наш мир. Она не запоминает, как выглядят все кошки в мире, а определяет принцип и потом раскатывает его на множество конкретных примеров.
В алгоритмическом искусстве автор произведения выражает свою мысль через программный код, доверив искусственному интеллекту тупую работу.
Искусственный интеллект в роли (со)автора
С развитием искусственного интеллекта появились генеративно-состязательные нейросети. В процессе обучения они состязаются друг с другом: генератор создаёт изображения, а дискриминатор определяет удачные и неудачные результаты.
Такие нейросети обучаются методом обратного распространения ошибки. Как художник, который рисует копии картин, когда слышит: «Здесь подпись непохожа», учится лучше их подделывать.
В 2018 году первую картину, сгенерированную искусственным интеллектом, продали в аукционном доме Christie’s за 432 000 $.
Что считать искусством, определяет человек. Нейросеть не может отличить хорошую картину от плохой, потому что не умеет чувствовать. А мы можем выбрать из 100 картинок, нарисованных искусственным интеллектом, те, что вызывают эмоции, назвать их хорошими — и это очень важно. Подробнее о генеративных моделях в искусстве — в этой заметке.
Новый уровень в генерации изображений — мультимодальные нейросети, которые могут «нарисовать» что-то по текстовому запросу.
Я проводил эксперимент: просил нейросеть нарисовать абстрактные концепции, такие как отчаяние и любовь. Посмотрите на эти замечательные результаты:
Можно ли считать, что искусственный интеллект придумал и сотворил их сам? Да, нейросеть сложила пиксели, но в этом процессе большой элемент случайности.
И концепцию в картинки вкладывает человек.
Человек всегда действует совместно с искусственным интеллектом.
Однажды я посетил выставку Валеры и Наташи Черкашиных «Миражи СССР». У этих работ очень узнаваемый стиль, и я подумал, что было бы здорово обучить нейросеть его копировать. Решили сделать совместный проект: придумывали идею, создавали генерации, а потом Валера и Наташа дорабатывали руками, «одухотворяли» картины. Результаты можно было увидеть на выставке в рамках фестиваля «ФотоКрок» в 2023 году в Витебске. Подробнее о создании этих работ можно прочитать в этой заметке, а посмотреть все картины с выставки можно в телеграм-галерее Experient Art.
Важно не забывать: в отличие от художников, ИИ ничего не чувствует, он просто умножает матрицы. Но при этом на выходе получается что-то удивительное: работы, про которые говорят: «Это не отличить от того, что рисовал человек». Нужно очень серьёзно отнестись к ИИ уже сейчас и подумать, как научиться работать совместно, стать соавторами. Но это — тема для отдельной статьи!