Кто такой нейрохудожник и как нейросети создают картины в стиле Ван Гога

ДОЛЖЕН ЛИ AI-ARTIST БЫТЬ АЙТИШНИКОМ?

Mediengruppe Bitnik: Одним из пионеров, безусловно, является Линн Хершман Лисон, американская художница, которая исследует центральные вопросы о наших отношениях с технологиями в своей работе с 1980-х годов. Она очень рано экспериментировала с чат-ботами, и ее голос очень актуален в этой области. Адам Харви много лет работал над проблемами машинного восприятия, машинного обучения, данных, а также систем мониторинга и управления, которые генерируют эти поля. Дуэт художников Übermorgen является пионером движения Net.Art и кураторами онлайн-выставки «Следующее биеннале следует курировать с помощью машины» в музее Уитни, которая оставляет выставку самообучающейся машине.

Разные исследователи говорят о разном времени появления AI-арта. Например, швейцарский арт-коллектив Mediengruppe Bitnik называет пионером художницу Линн Хершман Лисон, которая исследует искусственный интеллект с 1980-х годов. А Елена Никоноле, российская исследовательница искусственного интеллекта, считает датой появления такого творчества выставку Cybernetic Serendipity, которая прошла в Лондоне в 1968 году и была посвящена произведениям, созданным с помощью алгоритмов.

Почему нейронные сети сейчас на хайпе, какие проблемы видят художники в развитии искусственного интеллекта, где можно посмотреть на искусство алгоритмов? В этой статье мы собрали ответы на все вопросы для тех, кто только начинает знакомиться с этой занимательной областью на стыке искусства и новейших технологий. Нашими экспертами стали Елена Никоноле —медиахудожница и преподаватель, чьи области интересов — гибридное искусство и искусственный интеллект, а также участники выставки Experimental Music and Art Expo 2021, которая была показана в Образовательном центре ММОМА в Москве, – Mediengruppe Bitnik (Швейцария) и Сергей Костырко (Россия).

Сергей Костырко: Существует ряд проблем, связанных с этикой использования алгоритмов машинного обучения в ходе создания художественных произведений. В первую очередь, здесь поднимаются вопросы авторства: во многих случаях художники не разрабатывают свои собственные модели, а используют уже готовые, а для их обучения используются работы других авторов. Возникает резонный вопрос: кто является настоящим автором работ, созданных на основе таких моделей?

Эта профессия может называться по-разному: нейрохудожник, нейроиллюстратор, AI-художник, AI-artist и даже нейровебхудожник. Суть одна — генерировать изображения, арты, логотипы с помощью нейросетей. А уже созданные произведения можно использовать как основу для дальнейшей работы или как полноценный контент. Нейросеть для нейрохудожника — это, по сути, инструмент, как фотоаппарат для фотографа. За последние несколько лет появился ряд нейросетей, умеющих генерировать изображения. Самые популярные: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky 2.1, Starryai, GauGAN2 (Nvidia), Dream by WOMBO. У них разная функциональность: например, одни создают простые картинки, другие достигли фотореализма, третьи могут обрабатывать фотографии и выдавать переработанные нейро-образы конкретных людей.

Совсем другой метод работы с алгоритмами и звуком предлагает, например, Сергей Костырко в проекте “Сыр с личинками”, который в этом году была представлена на EMA Expo. По словам художника, изначально работа готовилась в формате концертного выступления, где рой личинок служил генератором для управления модульным синтезатором. Для этого поведение личинок анализировалось в реальном времени с помощью микроскопа и алгоритма, позволяющего оценивать движение объектов на видеоизображении. Полученные данные о скорости и направлении движения конвертировались в сигналы, управляющие тем или иным модулем синтезатора. Но специально для EMA Expo этот подход был несколько переработан, что позволило представить работу в форме аудиовизуальной инсталляции, зрители которой могут наблюдать не только за изменением звука, но и за движением личинок.

В работе нейрохудожника в будущем может появиться несколько направлений. Например, кто-то будет специализироваться на небольших, иногда монотонных задачах — стандартных логотипах, обложках, артах, аватарках для соцсетей. А кто-то — на более крупных и творческих проектах: например, на картинах, стилизованных портретах, сериях плакатов, иллюстрациях для коммерческих компаний.

В перспективе может возникнуть направление 3D-моделирования — создавать объемные объекты будут с помощью нейросетей, а не графических редакторов. Ряд художников может начать специализироваться на создании NPC (персонажей в игре, которыми управляет компьютер).

КРИТИКА НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Другое важное направление – развитие потенциала искуственного интеллекта, поскольку создатели нейросетей, как и любых других технологий, часто недоконца понимают их возможности. В качестве удачного примера Елена Никоноле назвала проект VFRAME Адама Харви в сотрудничестве с Сирийским архивом. (Сирийский архив – правозащитная организация с главным офисом в Берлине, собирающая в Сети данные о Сирийском конфликте, чтобы с их помощью раскрывать преступления). Харви хотел обучить машины распознавать на видео запрещенное вооружение. Однако выяснилось, что в открытом доступе слишком мало изображений запрещенных бомб, для того чтобы научить машину распознавать их. Тогда Харви на основе реальных изображений оружия сделал 3d-модели, раскрасил и сфотографировал с разных ракурсов, при разном освещении. Так удалось искусственно создать базу изображений для обучения ИИ.

Mediengruppe Bitnik: Это большой вызов – отразить в искусстве критический подход к технологиям. Так нам удается не только воспроизводить эстетическую поверхность этих потрясающих технологий в наших проектах, но и говорить о структурах власти, которые лежат в их основе, об их предвзятости и тех общностях, темах и людях, которые оказались вне этих новых технологий. Какие отношения мы устанавливаем с этими устройствами? Что произойдет, если устройства будут взломаны, если данные, которые эти устройства собирают о нас, будут украдены и использованы против нас? Увеличится или уменьшится моя способность действовать, если я подключусь к искусственному интеллекту?

Возникший как попытка математически смоделировать, как работает мышление и обучение,, искусственный интеллект оказался способен на то, на что не способен разум человека. Он может обрабатывать такие объемы информации, которые мы даже не можем себе представить, и на основании этого выдать результаты, которые мы не можем объяснить. Неудивительно, что в работах художников технология нередко предстает как нечто сакральное. Так, зрители инсталляции Марио Клингемана «Apropriate Response» («Соответствующий ответ») ощущают себя, словно в церкви, перед лицом нейросети, которая выдает им не существующие, искусственно сгенерированные афоризмы.

Один из самых популярных примеров того, как работает искусственный интеллект в искусстве (Artificial Intelligence Art, или просто AI-Art), – когда на основе анализа большого массива данных (или Big Data) машина создает новые песни популярных исполнителей, будь то Nirvana или Гражданская оборона. Как отмечает Елена Никоноле, чаще всего такие истории – пиар-акции, в которых участвуют крупные корпорации вроде Гугла или Яндекса. Роль искусственного интеллекта в таких проектах обычно преувеличена: его представляют как полноценного коллаборанта, хотя на самом деле, конечно, новые композиции записываются при большом участии профессиональных композиторов и исполнителей.

Художники, работающие с алгоритмами, как правило, сами не пишут нейросети и не имеют специального образования в сфере IT, но им необходимо уметь писать, редактировать и понимать код. Многие проекты вообще делаются не художниками, например, этот Инстаграм-аккаунт, созданный при помощи нейронной сети: @Neutral_tp.

Елена Никоноле: Нет. Например, Кейт Кроуфорд и Владан Йолер в работе «Анатомия системы ИИ» не работали напрямую с искусственным интеллектом, а на примере колонки Amazon Echo исследовали, как работает современная система искусственного интеллекта, с точки зрения материальных и природных ресурсов (художники рассмотрели полный цикл жизни колонки вплоть до того, как она оказывается на свалке, отравляя окружающую среду).

Влияние нейронных сетей сопоставимо с появлением электричества и Интернета. Как и другие general profile technology, эта технология универсальна и трансформирует общество на разных уровнях. Алгоритмы Google, Facebook, Spotify и многих других платформ на основе нашей активности в Сети пытаются предсказать, что бы мы хотели увидеть, и предлагают нам это.

Нейрохудожник формулирует запросы, по которым ИИ генерирует изображение. Например, просит нарисовать кота, смотрящего на луну, пейзаж в стиле Пикассо, плакат о защите природы, солдата верхом на лошади и т. д. Нейросеть — это своего рода библиотека данных, на основе которых и создается новое уникальное изображение. Но не все так просто — чтобы получить действительно хороший результат, задачу нужно тщательно продумать. Иногда нужно часами сидеть над описанием, формулируя запрос в мельчайших деталях, или улучшать полученное изображение в графических редакторах. Так как машинные алгоритмы не умеют мыслить, они могут создавать хаотичные и нелогичные рисунки. Без помощи нейрохудожника, который может уточнить задачу и скорректировать запрос, нужный результат получить очень сложно.