Чи здатен ШІ творити мистецтво: давно не запитання, а галузь розробки

Одного разу криптограф Алан Тьюрінг розмірковував над питанням «Чи здатна машина міркувати?». Відтоді суперечки на цю тему не вщухають. А тим часом ШІ проникає в наше життя все глибше. В нашій статті ми спробуємо висвітлити роль штучного інтелекту в мистецтві.


Del Spooner: Human beings have dreams. Even dogs have dreams, but not you, you are just a machine. An imitation of life. Can a robot write a symphony? Can a robot turn a... canvas into a beautiful masterpiece?

Sonny: Can you?

Корпорація IBM визначає штучний інтелект (англійською Artificial Intelligence) наступним чином:

ШІ на основі інтелектуальних алгоритмів швидко обробляє величезні обсяги інформації. Це дозволяє йому швидко навчатися і самоудосконалюватися, робити висновки, рекомендувати рішення після проведення попереднього аналізу ситуації. Наприклад, генерація мемів.

Honestly, that AI meme generator writes far better content than I ever will pic.twitter.com/P8HPnjo3ms

— Mike Drucker (@MikeDrucker) April 29, 2020
 

Більше мемів з Твітера тут або Згенерувати самостійно

Системи штучного інтелекту здатні опрацювати тисячі джерел інформації — веб-трафік, цифрові додатки, датчики, супутникове зображення, транзакції з кредитними картками, відео та інше. Всі ці дані характеризують навколишній світ, економіку, мистецтво, медицину, освіту та сотні інших сфер життя. 

Тепер за допомогою лише декількох запитів ми можемо зробити висновки про раніше непізнане, обміркувати технологічні та соціальні процеси не тільки з допомогою зору та мозку, але й маючи вагомі докази.

Машинне та поглиблене навчання ШІ через нейронні сіті аналізує глобальний об’єм даних. ШІ відшукує в інформації сховані ідеї, самостійно їх інтерпретує та пропонує свій варіант використання нових відомостей у певній галузі.

У травні 2020 року канадські дослідники створили ШІ, який навчається в спілкуванні з людиною і на основі цього малює портрет свого співрозмовника. З допомогою цього ШІ, вчені намагалися створити процесс мислення портретиста, чия робота залежить від глибокого розуміння людської особистості та емоцій.

Паралельно з аналізом відомостей йде розробка сегментів, які максимально зможуть наблизити один до одного людину та робота. Когнітивні вирахування, комп’ютерний зір та обробка мови вже дозволили топовим спікерам вести публічні дебати з комп’ютером, а роботу Софії — брати участь у багатьох інтерв’ю. Для прикладу, шахові фанати могли спостерігати за боротьбою гросмейстера проти ШІ. 

Використання ШІ в десятках галузей відкрило нові можливості якісної обробки відомостей та можливість робити інноваційні висновки для розвитку.

ШІ з успіхом використовується в роботі мобільних додатків, в діагностиці захворювань. Топові компанії, які намагаються надати користувачам якісний продукт, впроваджують ШІ в бізнес-процеси.

Розрізняють 2 типи ШІ

• програмне забезпечення — пошукові системи та системи розпізнавання мови, віртуальні помічники, програмне забезпечення (ПЗ) з функцією аналізу зображень;
• втілений ШІ — роботи, дрони, автомашини.

Світовий ринок ШІ в теперішній час оцінений в 327,5 мільярдів доларів США і продовжує дорожчати. 

З 2015 по 2020 рік загальні щорічні глобальні корпоративні інвестиції у ШІ збільшилися на 55 мільярдів доларів. Глобальні корпоративні інвестиції у ШІ у 2020 склали 67,85 мільярдів доларів. 

У 2020 році дохід сервісного сегменту на світовому ринку ШІ складає 19,7 мільярдів доларів. До 2023 року глобальний дохід від операцій з ШІ складе 10,8 мільярдів доларів.

Перспективні області для застосування ШІ:

Марні Бенні — куратор нового рівня. На її майданчику Ai Artists відбуваються перфоманси художників, які співпрацюють зі штучним інтелектом. Сугвен Чунг, Девід Янг, Софія Креспо навчають машини малювати квіти, неіснуючі організми, пейзажі та портрети. А також вони виставляють свої роботи на рівні з творіннями штучного інтелекту. Як це можливо? За допомогою двох ключових механізмів:

• генеративно-змагальна мережа (GAN) — у 2014 році створена Яном Гудфеллоу. GAN комбінує дві нейронні мережі. Одна створює різноманітні зразки на основі завантажених зображень. Друга — відокремлює наслідувальні зображення від оригінальних;
• креативно-змагальна мережа (CAN) — дві мережі змагаються між собою, тільки друга не лише виділяє оригінали, але й навчає першу створювати картинки, які не належать до жодного відомого йому стилю живопису.

Для чого художникам такі експерименти? Щоб довести, що машина може бути ще ближчою до людини. Але чи можливо вважати мистецтвом картину, яка створена ШІ? Чи мистецтво — це чуттєвий досвід із намірами, доступний лише людям? Наміри та почуття — це лише про людей?

Алгоритмічне мистецтво має безліч прикладів із різним ступенем комерційного успіху. Художники та розробники не зупиняються. Вони намагаються не «прописати код», а «спіймати» в готовій роботі певну естетику.

Сучасні розробки в галузі ШІ зробили крок ще далі за алгоритмічне мистецтво, де саме художник встановлював базис зображень.

Сьогодні два автомати з Академії Брера (Picassnake і NoRAA) беруть ідеї не з творчості всіх оцифрованих митців, а з музики та безпосереднього оточення.

Picassnake переносить на полотно комбінацію рухів, які йому підказує музична композиція, попередньо завантажена в пам'ять. NoRAA зчитує все, що її оточує і створює абстракції на основі побаченого. Система AICAN самостійно створює роботи, які звичайний глядач не відрізнить від людських, та дає їм різноманітні назви. Параметри творчості роботів випадкові і не залежать від людини.

Новизна, несподіваність та ексцентричність зображень RoboArt приваблює аудиторію. Вони не схожі на те, що ми звикли бачити. Суперечки навколо приналежності творінь роботів до мистецтва ще більше розпалює цікавість.

Чи є синтез волі митця та можливостей машини новою формою мистецтва? Чи це лише хайпова тема? Чи зможуть розробники ШІ піти далі і повністю виключити людину-митця з творчості штучного інтелекту?