В будущем юмор будет генерироваться случайно! Эти роботы могут делать шутки по-настоящему неожиданными. Смотри. «Почему курица перешла дорогу?» — «Не знаю, почему же?» — «Газонокосилка». В этом нет никакого смысла! Но это смешно ― потому что неожиданно.
VeggieTales, 2003 г.
Искусство не может существовать в отрыве от личности. Только ей свойственны эмоции и переживания, позволяющие воспринимать творения культуры, выделять их среди обыденности. Но о какой личности мы говорим ― автора или зрителя? Если при взгляде на картину, при прослушивании музыки, при прочтении текста вы испытываете эмоцию, так ли уж важно, кто или что стояло за сотворением или генерацией произведения искусства?
Всего два десятилетия назад вопрос о творении компьютером искусства поднимался только в рамках научной фантастики или мечтательных размышлений о будущем. Многим знаком диалог, произошедший между человеком и разумной машиной в фильме «Я, робот» 2004 г., снятом по мотивам произведений Айзека Азимова, автора трех законов робототехники:
— Ты всего лишь машина. Только имитация жизни. Робот сочинит симфонию? Робот превратит кусок холста в шедевр искусства?
На уничижительный вопрос человека ИИ отвечает коротким и язвительным:
— А вы?
«Théâtre D'opéra Spatial», созданная ИИ картина, победившая на конкурсе живописи в США
Как показало время, нейросети действительно научились рисовать, писать и музицировать так, что человек все чаще и чаще задумывается о ценности созданного таким образом искусства. За примером не нужно далеко ходить: в августе 2022 г. на небольшом конкурсе живописи в штате Колорадо победила работа, созданная при помощи ИИ под названием Midjourney. Да, выставивший ее человек, Джейсон Аллен, утверждал, что авторство все равно считает своим, поскольку из сотен сгенерированных изображений он отобрал только эту работу, сам занимался ее ретушью и детализацией. И все же в ее корне лежит машинный труд. Насколько честно человеку соревноваться с роботом?
ЖИВОПИСЬ
Каким образом компьютер в принципе способен рисовать? У ИИ нет личности, художественные средства, которыми он пользуется, всегда будут результатом рациональной обработки данных. В случае нейросетей искусство создается после долгого обучения на основе тысяч, миллионов созданных человеком изображений. Машина пытается распознавать образы, понимать, как они соотносятся друг с другом, находить похожие элементы, повторяющиеся части «пазла» изображения. Главная задача, стоящая перед любым генерирующим картинки ИИ, — «обмануть» человека, сделать результат максимально правдоподобным.
Процесс создания нейросетью картины может выглядеть следующим образом. Источник иллюстраций — moccachin для Хабр.
1. На «вход» обработки подается просто случайный шум, похожий на телевизионные помехи.
2. В этом шуме нейросеть пытается найти знакомые ей образы. На этом этапе человек легко может повлиять на ее работу — попросить искать только определенные объекты.
3. Как в детской раскраске, где необходимо соединять точки для получения контура объекта, нейросеть начинает «проявлять» предметы из беспорядочного шума.
4. Слой за слоем изображение будто бы «уточняется», обрастает деталями. Со стороны этот процесс выглядит как настройка фокуса на фотокамере: расплывчатые пятна цвета обращаются гранями вещей.
В зависимости от того, как проходило обучение нейросети, итоговый результат может сильно меняться. Первые такие носители ИИ, в частности DeepDream от Google, учились на всем подряд, и в итоге их картины были полны повторяющихся элементов фотографий из интернета — глаз, животных, лиц. По ним легко выделить именно работы DeepDream, они очевидно искусственны. Однако творения более совершенных вариантов ИИ сейчас уже почти не отличить от настоящих фото или картин.
Примеры художественных работ нейросетей DALL-E и BoredHumans.com:
Работа ИИ по запросу «Лосось, плывущий против течения». Яркий пример того, что нейросети не понимают смысла нарисованного
Портрет несуществующего человека, созданный ИИ. Хотя само лицо реалистично, странные артефакты по краям выдают работу компьютера
Классический пример работы DeepDream. Нейросеть склонна находить в абстрактных формах морды животных и глаза
ЛИТЕРАТУРА
Стихи, собранные ИИ из поисковых запросов пользователей Яндекса
Нейросетям успешно удается обманывать человека созданными ими картинами. Но что насчет текста? Язык — невероятно сложная структура. Любой, кто хоть раз слышал, как на его языке говорит иностранец, понимает, что малейшие ошибки выдают «подделку». Да, мы можем «скормить» компьютеру миллионы строк текста, но достаточно ли этого, чтобы обучить нейросеть писать осмысленно? Более того — создавать произведения искусства?
«Нейросигналы — это не единственный способ, с помощью которого компьютеры могут имитировать человеческую речь. Обезьяна может общаться с нами посредством хлопанья ладонью по столу, ударных воздействий, повторения каких-либо звуков или иными способами. Это тоже не наш язык, но мы способны имитировать его, используя нейросети», — так на эти вопросы ответила нейросеть ruGPT-3 XL, разработанная командой SberDevices.
Сразу ли вы, читатель, поняли, что перед вами поддельная цитата? Сейчас, оглядываясь назад, легко заметить, что она совершенно бессмысленна. И все же надо отдать ИИ должное — он пытался поддержать разговор, уловил тему, стиль текста, не допустил примитивных ошибок. Более того, в сгенерированном ruGPT-3 XL даже прослеживается какая-то мысль. Но что насчет художественной литературы?
Анекдот, созданный нейросетью Machine Learning Lab университета ИТМО
«Но что насчет художественной литературы? — спросила Холли. — Все это время она читалась как текст? Как один из нас? Или… Как на самом деле? Что они сказали? Или вы должны поговорить об этом сами? Я понимаю, это тяжело, но это важно. Поэтому подумайте обо всем, ладно? Ну пожалуйста, мистер Мэйзенберг. Ради меня», — так нейросеть «Порфирьевич» попыталась выудить тему рассказа из заданного вопроса.
В основе генерирующих текст нейросетей часто лежит так называемая «жадная генерация». ИИ считывает предыдущий текст и пытается подставить наиболее «вероятное» слово. После существительного идет глагол, после «кошки» — «замурчала». Возможности компьютера упираются в мощность системы, сложность алгоритмов обучения и собственно материал, на котором он обучался.
МУЗЫКА
Музыку, а точнее композицию, можно назвать самым математичным из искусств. Законы гармонии легко поддаются формализации, большинство мелодий можно записать на простом и четком языке нот. А значит, для компьютера задача по созданию собственной песни вряд ли окажется сложной. Именно поэтому из всех искусств музыка была первым, которое освоили компьютеры.
Впервые музыка, созданная с использованием компьютера, появилась в 1957 г. в Bell Laboratories. Это была композиция длиной 17 с, которую ее автор Ньюман Гутман назвал The Silver Scale («Серебряная чешуя»). И в этом же году компьютер ILLIAC I Иллинойсского университета в США написал первую партитуру.
Сейчас, более полувека спустя, хоралы нейросети DeepBach, созданные в подражание произведениям Иоганна Себастьяна Баха, путали с реальными даже специалисты, не говоря уже о простых слушателях. И все же у ИИ пока еще есть недостатки, не позволяющие полноценно заменить им композиторов и певцов.
Дело в том, что как только задачи по генерированию музыки выходят за рамки формального нотного языка и требуют имитации тембра, динамики, выразительности аудио, машина начинает справляться во много раз хуже. Ведь теперь ей нужно анализировать не стройные наборы нот, а какофонию звуков, миллионы значений аудиосигнала.
Впрочем, даже на этом поприще у нейросетей есть достижения. В апреле 2020 г. компания OpenAI выпустила Jukebox — нейросеть, генерирующую музыку в различных жанрах. Она может сгенерировать элементарный голос, а также различные музыкальные инструменты. И все же ее композициям пока не хватает четкой структуры — Jukebox не понимает концепций куплета и припева, вступления и финала.
Песня, собранная людьми из музыки и текстов, сгенерированных нейросетью на основе хитов Евровидения
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Компьютерное искусство пока еще остается скорее инструментом человека, чем его конкурентом. Оно лишено замысла, и его способности к имитации ограничены вычислительными мощностями машин. Нейросетям плохо даются крупные нерегламентированные формы: их картины похожи одна на другую, в их историях часто не бывает конца и начала, а музыка, созданная ими, успешно подражает, но не предлагает нового.
И все же достижения последних лет заставляют нас вспомнить знаменитую «игру в имитацию» математика Алана Тьюринга, человека, стоявшего у истоков вычислительной техники. Тест, призванный определить, может ли машина мыслить, выглядит так:
«Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Современные компьютеры все ближе и ближе подбираются к прохождению этого теста. Когда-нибудь наступит день, в который человек уже не сможет отличить разговор с роботом от разговора с другим человеком. И нам, людям, останется только ответить на последний вопрос: в какой момент имитация мышления и в самом деле становится мышлением? А имитация искусства — искусством?
Изображение на обложке статьи: работа нейросети abraham/ai-eden, созданная на основе картин Иеронима Босха
