Портрет Эдмона де Белами, созданное с помощью алгоритма французского коллектива OBVIOUS, использующего искусственный интеллект, на аукционе Christie’s в Нью-Йорке, 22 октября 2018 года. часть продана за 432 500 долларов.”>Всего за несколько лет количество работ, созданных самопровозглашенными ИИ-художниками, резко возросло. Некоторые из этих работ были проданы крупными аукционными домами по головокружительным ценам и попали в престижные коллекции. Первоначально возглавленное несколькими технически подкованными художниками, которые использовали компьютерное программирование как часть своего творческого процесса, искусство ИИ недавно было принято массами, поскольку технология генерации изображений стала более эффективной и простой в использовании без навыков программирования.
Искусство искусственного интеллекта опирается на технический прогресс в области компьютерного зрения, области исследований, посвященной разработке алгоритмов, способных обрабатывать значимую визуальную информацию. Подкласс алгоритмов компьютерного зрения, называемый генеративными моделями, занимает центральное место в этой истории. Генеративные модели — это искусственные нейронные сети, которые можно «обучить» на больших наборах данных, содержащих миллионы изображений, и научиться кодировать их статистически значимые характеристики. После обучения они могут создавать совершенно новые изображения, которых нет в исходном наборе данных, часто руководствуясь текстовыми подсказками, явно описывающими желаемые результаты. До недавнего времени изображениям, созданным с помощью этого подхода, не хватало связности или детализации, хотя они обладали неоспоримым сюрреалистическим очарованием, которое привлекало внимание многих серьезных художников. Однако ранее в этом году технологическая компания Open AI представила новую модель под названием DALL·E 2, которая может генерировать удивительно согласованные и релевантные изображения практически из любой текстовой подсказки. DALL·E 2 может даже создавать изображения в определенных стилях и довольно убедительно имитировать известных художников, если желаемый эффект адекватно указан в подсказке. Аналогичный инструмент был выпущен бесплатно для публики под названием Craiyon (ранее «DALL·E mini»).
Взросление искусства ИИ поднимает ряд интересных вопросов, некоторые из которых, например, является ли искусство ИИ искусством, и если да, то в какой степени оно действительно создано ИИ, не являются особенно оригинальными. Эти вопросы перекликаются с теми же опасениями, когда-то возникшими в связи с изобретением фотографии. Просто нажав кнопку на камере, человек, не обладающий навыками рисования, мог внезапно запечатлеть реалистичное изображение сцены. Сегодня человек может нажать виртуальную кнопку, чтобы запустить генеративную модель и создать изображения практически любой сцены в любом стиле. Но камеры и алгоритмы не делают искусство. Люди делают. Искусство ИИ — это искусство, созданное людьми-художниками, которые используют алгоритмы как еще один инструмент в своем творческом арсенале. Хотя обе технологии снизили входной барьер для художественного творчества, что требует скорее празднования, чем беспокойства, не следует недооценивать количество навыков, таланта и преднамеренности, необходимых для создания интересных произведений искусства.
Как и любой новый инструмент, генеративные модели вносят существенные изменения в процесс создания произведений искусства. В частности, искусство ИИ расширяет многогранное понятие курирования и продолжает стирать грань между курированием и творчеством.
Есть по крайней мере три способа, которыми создание искусства с помощью ИИ может включать в себя кураторские действия. Первый, и наименее оригинальный, связан с курированием результатов. Любой генеративный алгоритм может создавать неопределенное количество изображений, но не всем из них обычно присваивается художественный статус. Процесс обработки результатов хорошо знаком фотографам, некоторые из которых регулярно делают сотни или тысячи снимков, из которых несколько, если таковые имеются, могут быть тщательно отобраны для показа. В отличие от художников и скульпторов, фотографам и художникам по искусственному интеллекту приходится иметь дело с множеством (цифровых) объектов, обработка которых является неотъемлемой частью художественного процесса. В исследованиях ИИ в целом акт «выбора вишни» особенно хороших результатов рассматривается как плохая научная практика, способ обманчиво преувеличить воспринимаемую производительность модели. Однако, когда дело доходит до ИИ-искусства, главным может быть сбор вишен. Намерения и художественная чувствительность художника могут быть выражены в самом акте продвижения конкретных результатов до статуса произведений искусства.
Во-вторых, курирование также может происходить до создания каких-либо изображений. На самом деле, в то время как «курирование» применительно к искусству обычно относится к процессу выбора существующей работы для демонстрации, курирование в исследованиях ИИ в просторечии относится к работе, которая заключается в создании набора данных для обучения искусственной нейронной сети. Эта работа имеет решающее значение, потому что, если набор данных плохо спроектирован, сеть часто не сможет научиться представлять желаемые функции и работать адекватно. Кроме того, если набор данных предвзят, сеть будет стремиться воспроизвести или даже усилить такую предвзятость, включая, например, вредные стереотипы. Как говорится, «мусор на входе, мусор на выходе». Эта пословица верна и для искусства ИИ, за исключением того, что «мусор» приобретает эстетическое (и субъективное) измерение.
За его работу Воспоминания прохожих I (2018), немецкий художник Марио Кинглеманн, один из пионеров искусства искусственного интеллекта, тщательно подготовил набор данных из тысяч портретов 17–19 веков. Затем он использовал этот набор данных для обучения генеративных алгоритмов, которые могли создавать бесконечный поток новых портретов со схожими эстетическими характеристиками, отображаемых в режиме реального времени на двух экранах (один для женских портретов, другой для мужских портретов). Это пример художественного произведения с искусственным интеллектом, которое не требует курирования вывода. Тем не менее, тщательная обработка обучающих данных сыграла фундаментальную роль в его концепции. Здесь «предвзятость» является благословением: набор данных был сильно искажен в соответствии с личными эстетическими предпочтениями и вкусом художника, и эта эстетическая предвзятость отражена в окончательном произведении искусства, хотя и через искажающую линзу управляемого компьютером генеративного процесса.
Еще одна новинка, вызванная недавним прогрессом генеративных алгоритмов, — это возможность создавать изображения, описывая желаемый результат на естественном языке. Это стало известно как «подсказка» или управление алгоритмом с помощью текстовых подсказок, в отличие от выборки случайных выходных данных. Рассмотрим иллюстрацию к этой статье: в коллаже представлены несколько изображений, созданных с помощью запроса DALL·E 2 с фразами «алгоритм генерации изображений ИИ, концептуальное искусство», «коллаж с изображениями, созданными генеративной моделью ИИ, иллюстрация из журнала Wired». и «художник, курирующий произведения искусства, созданные с помощью алгоритма искусственного интеллекта, концептуального искусства».
