+7 (495) 230-01-45

Искусственный интеллект в искусстве


Автор: TAdviser Время прочтения: 9 минДата публикации: 16.10.2021
Теги: искусственный интеллект, искусство, культура, аналитика, данные

В новом выпуске подкаста «Эра искусственного интеллекта» эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Светлана Вронская, рассказывает, как искусственный интеллект используется в мире культуры.

Импортозамещение BI-систем

Внедрение или кастомизация российский BI-систем, соответствующих требованиям импортозамещения, позволяет с минимальными рисками для деятельности компании обеспечивать прозрачность, оптимизировать бизнес и создавать инновационные продукты для своих заказчиков.

Подробнее об услуге

В качестве предисловия

В феврале 2021 года в одном американском уважаемом журнале вышло статья об исследовании профессора Университета Колорадо Харши Гангадхарбатлы. Профессора тоже давно занимает вопрос о роли искусственного интеллекта в области культуры, поэтому он провел опрос, в котором респондентам предлагалось угадать, какие из картин создал человек, а какие AI. 75% ошиблись, атрибутируя пейзажи, созданные человеком, машинному разуму. Это означает, что нам все равно, кто написал картину, создал статую, придумал мелодию? Не все так просто.

Начиная поиск ответа о роли и значении и вообще необходимости искусственного интеллекта в нашей жизни, я пошла в Google. Первое, что выпадает при соответствующем поисковом запросе, это ссылка на организацию, или скорее ассоциацию, под названием AI Artists in Art, «Художники искусственного интеллекта в искусстве». Сами художники оказались не очень интересны, но на сайте выложена любопытная история вопроса. Как же ИИ проник в художественную среду?

Немного истории

Началось все аж в 1763 году. Британский математик Томас Байес вывел формулу, дающую возможность оценить вероятность событий эмпирическим путём, и пересчитать вероятность, взяв в расчёт как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений. Это стало одним из первых подходов в будущем машинном обучении и истории развития искусственного интеллекта вообще.

Следующая точка в хронологии - 1842 год. В этом году Ада Лавлейс, графиня, между прочим, помогала Чарльзу Бэббиджу описать вычислительную машину и написала то, что можно считать первой рабочей программой для компьютера. Но, кроме этого, Ада предрекла, что будущее устройство будет не только производить вычисления, но и писать музыку и картины.

Шагаем дальше и мы в 20 веке. Карел Чапек употребляет слово «робот» в 1921 году, а во время Второй Мировой войны случаются сразу три события – в Великобритании Алан Тьюринг придумает знаменитый тест, Грей Уолтер создает первых роботов, а в США Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс публикуют статью, которая стала базой для развития нейротехнологий и превратила язык психологии в средство описания машины и машинного интеллекта.

Дальше стало модно писать о том, способны машины думать: Эдмунд Беркли в 1949, Айзек Азимов со своим «Я, робот» в 50-м. И наконец - на конференции в Университете Дартмута в 1956 году произнесены слова «искусственный интеллект», а через три года – «машинное обучение».

Пропустим дальнейшие победы AI на других фронтах и посмотрим только на то, что он делал в области искусства. И кстати надо сказать, что до 2010-х почти ничего не происходило. Я думаю, что это связано с тем, что с помощью искусственного интеллекта пытались решить другие задачи. Только в 1973 год американский профессор Харольд Коэн создал AARON, компьютерную программу, которая самостоятельно создавала картины. Причем мы до сих пор не знаем, правда это или нет? Может Коэн это все рисовал сам.

Едем дальше. 2013 год и Painting Fool. Инструмент, который умеет не только читать, но и рисовать (или наоборот – не только рисовать, но и читать). На одной из выставок Painting Fool читал статью из газеты Guardian, посвященную войне в Афганистане, вытаскивал оттуда ключевые слова вроде НАТО, войска, британский, подбирал в базе готовые изображения под эти слова и из них создавал картины-коллажи. Как сказали бы дизайнеры, делал своего рода moodboard, то есть плакат, отражающий настроение статьи.

В 2015 году еще один интересный эксперимент. Google представил алгоритм Inception (Начало), который потренировавшись в определении объектов по визуальным подсказкам, имея базу фотографий облаков и предметов со случайными формами, смог сгенерировать картины, напоминающие одновременно фантазии Уолта Диснея и Питера Брейгеля Старшего – к примеру, гибридных существ «свинья-улитка», «верблюд-птица» и «собака-рыба». Выглядят они, на мой взгляд, страшновато, но уже появилось направление в живописи под названием Inceptionism.

Но, конечно, самый яркий пример того, что вычислительное искусство уже действительно считает искусством появился в 2018 году. Группа французских разработчиков Obvious «скормили» нейросети 15 000 портретов известных и малоизвестных художников разных эпох. Алгоритм нарисовал свои портреты, один из которых, «Портрет Эдмонда Белами».был продан на аукционе Christie’s за 432 500 долларов. Все. С этого момента AI официально стал участником художественного мира.

Технологии за кистью художника

Cамая простая и широко используемая форма использования ИИ в творчестве – это Neural style transfer, нейронный перенос стиля. Модель основана на стилизации изображения и построена на основе сверхточных нейронных сетей. На входе модели даются два изображения – шаблон-стиль и оригинал. При высокой стилизации алгоритм оптимизирует параметры таким образом, что результаты преобразования шаблона и оригинала максимально близки.

Вторая технология - GAN (Generative Adversarial Network, генеративно-состязательная сеть). Здесь используются две нейронные сети, одна из которых генерирует псевдослучайные образы из заданного набора распределений, а вторая определяет правдоподобие образа на основе тренировочного набора. То есть отвечает на вопрос, созданы ли образ человеком. Ответ – да/нет.

Еще одна технология - CAN (creative adversarial network, креативно-состязательная сеть) работает по тому же принципу, что и GAN, за исключением одной детали. Вторая сеть имеет множество классов, каждый из которых соответствует своему стилю – Возрождение, импрессионисты, кубисты и другие. На выходе генератора остаются стилизованные образы под определенный период.

Под резцом скульптора

С живописью разобрались. На удивление, искусственный интеллект очень мало используется при изготовлении скульптур. В основном AI используется либо для создания GAN-макета, либо непосредственно для разработки объемной модели. То есть AI переводит рисунки в трехмерную форму. Или подсказывает скульптору лучшую форму на основании обучающего сета из тысяч классических скульптур. Но таких примеров ничтожно мало.

В полный рост – в мире музыки

Нейросети пишут мелодии и ежедневно учатся делать это всё лучше. Примеров AI-творчества сотни.Еще в 2017 году вышел альбом Hello World, полностью созданный искусственным интеллектом вместе с живыми музыкантами. Певица Тарин Саутерн вместе с AI-алгоритмом Amper записала песню Break Free, а нейросеть от проекта Flow Machines в соавторстве с композитором Бенуа Карре сочинила Daddy's Car, стилистически идентичную музыке The Beatles.

А если повернутся к классике, то и там примеров много. Нейросеть AIVA за 72 часа завершила пьесу чешского композитора Антонина Дворжака «Из мира будущего», которая оставалась неоконченной 115 лет, Flow Machines имитируют Баха, а нейросеть «Яндекса»‎ вместе с композитором Кузьмой Бодровым сочинили пьесу, которую исполнил симфонический оркестр «Новая Россия» под управлением Юрия Башмета.

Как же работает искусственный интеллект при создании музыкальных произведений?

Общий принцип заключается в том, что нейросеть «смотрит» на огромное количество примеров и учится генерировать что-то похожее. В основе таких алгоритмов обычно лежат автокодировщики и генеративно-состязательные нейросети. Создание музыки может пойти двумя путями – с помощью генерации нот и генерации аудио. При генерации нот создается музыкальная партитура, последовательность событий MIDI (стандарт цифровой звукозаписи), простая мелодия, последовательность аккордов, текстовое представление или какое-либо другое представление более высокого уровня. То есть AI создает символическую форму, по которой затем можно сыграть произведение. Но такая форма неидеальна, так как не учитывает нюансы человеческого голоса, характеристики тембра, динамики и выразительности музыкального произведения.

Cоздавать музыку напрямую в виде аудиосигнала сложнее. Сложность этого подхода в том, что последовательность, которую мы в таком случае пытаемся создать — очень длинная. Например, для песни в несколько минут в хорошем студийном качестве это будет десятки миллионов значений.

А еще сложнее генерировать реалистичный человеческий голос. Не так много примеров, которые бы показали удачные результаты. Можно назвать алгоритм WaveNet, появившийся в 2016 году, и создающий очень реалистичный голос по заданному тексту – правда пока только на английском и китайском. И в 2020 года в ByteDance AI Lab создали алгоритм ByteSing. Эта система на основе нейросетевых автокодировщиков позволяет генерировать очень реалистичное пение на китайском языке.

Стоит ли?

Вопрос об использовании искусственного интеллекта в творчестве очень непростой. Он усложняется еще тем, что считанные единицы могут отличить произведение человека от произведения машины. Кроме исследования, который я упоминала в начале подкаста, примеров множество. Разработчики алгоритма DeepBach, который генерирует ноты в стиле Баха, опросили почти полторы тысяч человек и попросили их отличить настоящие произведения Иоганна Себастьяна Баха от тех, что создал искусственный интеллект. Результат - люди с трудом могут различать хоралы, сочиненные Бахом, и созданные DeepBach.

В 2012—2013 годах художник Джейкоб Баккила уже не для исследования, а для розыгрыша, придумал Twitter-аккаунт Horse ebooks, контент которого, как говорили, генерировал бот, собиравший цитаты из второсортных электронных книг и спама. Аккаунт стал достаточно популярным, на него подписалось более 175 тысяч пользователей. Никто не заподозрил, что все это писалось реальными людьми.

Итак, мы не можем определить – кто это нарисовал или создал. Но заметьте, что в каждом случае, в процессе работы над нейросетью, именно человек подготовил набор данных для обучения. Именно человек оптимизировал гиперпараметры. Именно он отобрал лучшие вещи из тысяч работ, сгенерированных нейросетью. Именно он придумал историю, стоящую за картиной или музыкальным треком, или хотя бы её название. И именно человек может выставляет произведение искусства на продажу, тем самым окончательно закрепляя за ней художественную ценность.

Таким образом, если по Аристотелю, искусство «есть не что иное, как творческая способность, руководимая подлинным разумом», то подлинный разум в любом творчестве – с искусственным интеллектом или без него – является именно человек. А AI всегда можно выключить.

Источник: TAdviser

Закажите бесплатную консультацию эксперта

Читайте также