Наивный, но образованный взгляд на искусство и искусственный интеллект

Мы все можем согласиться с наблюдением, что искусственный интеллект находится в центре большинства дискуссий сегодня, что делает его очень актуальным предметом. Искусство, с другой стороны, существует издавна и часто считается историческим понятием. Если вы ожидаете от эксперта совета AI или взгляда искусствоведа, отведите взгляд. Все, что вы получите, - это представление искусственного интеллекта по этому вопросу, которое является наивным, но осознанным.

«Это открытие устранит низшие слои искусства»
«Художник рискует стать машиной, привязанной к другой машине»
«Живопись мертва»

Чтобы установить некоторый контекст, все эти слова были услышаны примерно в 1850 году. И все они указывают на инструмент, с которым мы хорошо знакомы: камеру.

В те дни, хотя эту тему понимали лишь несколько человек, она была очень популярной.

Это был предмет, который заставлял большинство людей мечтать, но, как мы заметили ранее, также предмет, который мог быть страшным.

Видишь, куда я иду?

Определение искусственного интеллекта

Когда мы говорим об искусственном интеллекте, важно правильно указать сцену. Давайте сделаем это просто. Вот что такое ИИ: производство интеллектуальных систем.

Не доволен этим ответом? Ну, суть в том, что мы достаточно ясно понимаем, что такое ИИ, тогда как сам интеллект сложно определить правильно. Например, задача, которая будет заключаться в том, чтобы распознать кошку от собаки. Для этого потребуется определить, какая особенность является общей для каждого предмета, построить общие правила из примеров и уметь сравнивать. Теперь возьмите задачу, которая потребует решения глубоко теоретической математической задачи, которая применяется для улучшения реальности в долгосрочной перспективе. Чтобы сконцентрироваться на этой проблеме, вместо того чтобы подпитывать свою схему вознаграждения, потребуется другой уровень интеллекта. В конце концов, ИИ стремится создавать системы, которые решают все эти проблемы.

Хорошим способом определения ИИ может быть утверждение о том, что мы в настоящее время можем сделать. Сегодня, используя машинное обучение, нам удается воспроизвести простые человеческие задачи с помощью алгоритмов (набор инструкций, основанных на статистических методах и данных). Мы используем эти алгоритмы либо для оптимизации (путем выполнения сложных вычислений), либо для масштабирования (например, с помощью чат-ботов), даже если эти два понятия часто связаны друг с другом. Алгоритмы могут учиться, выявляя общие черты в данных, и быстрее, чем люди, анализируют их. Мы можем назвать это дополненным интеллектом. Довольно далеко от ИИ, который мы любим фантазировать, и идеи, которая находит отклик в стартапах, правительства и компании наводняют нас своим постоянным продвижением инноваций.

Работа в Очевидном предполагает тесную связь с ИИ и его возможностями.

Искусство: идеальная страна экспериментов

Мы решили исследовать эти допросы через искусство. Почему ? Искусство - это идеальная среда, которая позволяет экспериментировать с возможностями ИИ и лучше понимать, как все это работает. Вот четыре художественных особенности, которые мы определили как полезные в нашем исследовании.

«La Comtesse de Belamy», произведение искусства, созданное с использованием искусственного интеллекта

Искусство ощутимо: оно дает конкретные результаты.

Это доступно: большинство людей имеют сходство с каким-то видом искусства.

Искусство интерпретируемо: оно предлагает другой способ экспериментировать и ведет к дебатам, которые, по крайней мере, так же интересны, как ответы, которые вы можете получить в чисто научной области.

Искусство свободно, и оно не может быть ограничено нашим собственным творчеством, когда мы испытываем его.

Поэтому искусство казалось идеальным способом экспериментировать с творчеством, выраженным ИИ, а также его пределами.

Говоря об искусстве, мы рассматриваем все типы приложений, которые мы начинаем видеть вокруг нас. Музыка, созданная совместными усилиями человека и машины, стихи, сценарии, тексты песен, трейлеры и изображения, созданные алгоритмами. Все эти проекты имеют общую замену части творческого процесса. Каждый из них отличается по уровню вмешательства человека. Мы можем сказать, что, как только весь процесс будет автоматизирован, мы создадим машину, способную быть креативной, точно так же, как человек.

Копирование творчества

Давайте сосредоточимся на этом процессе творчества. Чтобы лучше понять это, нам нужно представить себя в качестве алгоритма, по которому его просят создать картинку с нуля. Этот пример распространяется на создание стихотворения, музыки или любого другого типа творчества.

Вы в темноте. Нет чувства зрения, слуха или осязания. Наиболее вероятный вывод следующий.

Теперь представьте, что вы получаете доступ к зрению. Это делается с использованием компьютерного зрения, которое позволяет машине анализировать изображение попиксельно и извлекать некоторые формы и цвета. Это лежит в основе процесса обучения, поскольку он дает алгоритму доступ к данным, которые мы бы усвоили как пищу.

Теперь нам показывают картинку. Исходя из этого ввода, наиболее вероятным выводом является то же самое изображение, поскольку оно представляет единственную ссылку, которую имеет алгоритм.

Теперь, если вы показываете более одного изображения для этого алгоритма. Он может начать изучать общие черты и, скорее всего, воспроизведет изображение, похожее на изображенное ниже.

Таким же образом Генеративные Состязательные Сети (GAN) анализируют десятки тысяч изображений, изучают их особенности и обучаются с целью создания новых изображений, которые неотличимы от исходного источника данных. Эти модели способны изгонять любое изображение, которое не является релевантным (то есть у которого нет общих черт с другими).

Они также воспроизводят понятие новизны. Даже при одинаковых входных данных алгоритм каждый раз будет отображать другой результат. Это отражает особенность человеческого творчества: мы никогда не создадим дважды одно и то же, поскольку невозможно попросить кого-то создать что-то дважды, одновременно. Понижение каждого фактора влияния будет меняться между этими двумя моментами.

Теперь давайте сделаем вещи интересными. Представьте, что вас попросили создать красивую картинку. Красота - субъективная ценность, и нет правильного или неправильного ответа на это. Но есть и статистически оптимальный. Можно было бы разместить метки (метаданные) на изображениях, которые служат входом (или пищей). Если вы можете сказать мне, какие изображения вам понравились больше всего, я могу подчеркнуть свои тренировки на этих фотографиях и создать изображение, которое будет ближе к ним.

Маркировка входных картинок с лайками и антипатиями

Мы сейчас вступаем в очень теоретическую область. Если вы попросите меня создать что-то полезное. Я должен был бы понять многие нюансы эффекта, который может произвести картина. Возвращение воспоминаний, прохождение через послание, смех отца или грусть. Мы можем представить, что сталкиваемся с такими трудностями с ярлыками, но нам нужно много очень специфических и огромное количество информации на этих фотографиях.

Пометка входных картинок эмоциями

Наконец, если вы попросите меня создать что-то, что отражает мою личность. Мне нужно было бы разработать и идентифицировать мои специфические черты характера и соотнести эти особенности с графическим содержанием, чтобы отразить его и получить ожидаемый эффект для зрителя. Мы очень далеки от того, чтобы сделать это.

GAN - не единственные модели, с которыми можно столкнуться с творчеством, но они привлекают внимание научного сообщества, поскольку они способны моделировать распределение многомерных данных.

Как видите, творчество можно разделить на этапы, которые становятся все более сложными. На данный момент мы не знаем обо всех шагах на пути, и мы еще менее способны воспроизвести их с помощью алгоритмов.

Тем не менее, мы можем создавать уникальные изображения, которые являются новыми и напоминают реальные. Это открытие, вероятно, откроет широкий спектр возможностей для бизнеса.

Что нас ждет в будущем ?

Чтобы попытаться предсказать последствия этих моделей, мы можем оглянуться назад на то, как появление фотографии повлияло на рынок искусства и общество.

Фотография автоматизировала процесс воспроизведения. Это оказало большое влияние на такие профессии, как писатель-художник, который практически исчез с поверхности земли. С другой стороны, увидели креативы нового поколения: художники-фотографы. Вам нужно только открыть свой Instagram, чтобы стать свидетелем всплеска творчества, к которому привела демократизация этого инструмента.

Самая старая фотография, которая все еще существует

Фотография также приняла нормы классического искусства и тем самым пробилась на арт-рынок.

Мы можем представить, что если ИИ преуспеет в том же, художники ИИ станут очень распространенными в ближайшем будущем. И они уже появляются по всему миру. В настоящее время управление этими инструментами требует редких и дорогостоящих навыков, но мы можем представить, что завтра эти навыки будут широко распространены среди населения, и что будут разработаны программные средства для облегчения доступа к ним.

Теперь, если вы спросите меня:

«Будет ли ИИ художником завтрашнего дня»,

Я хотел бы ответить:

«Является ли камера художником сегодня?».

Не то. ИИ - это новый инструмент, позволяющий максимизировать творческий потенциал людей. Тем не менее, впервые люди также имеют возможность максимизировать творческий потенциал своего инструмента.

Художественное произведение, которое мы создали, обучая GAN на ландшафтах

С ИИ части творческого процесса становятся автоматизированными. И эти части являются наименее сложными.

Появляются новые творческие задания, и вскоре у креативщиков появится новый инструмент - алгоритмический карандаш, кисть, барабанная панель, позволяющая им иметь в руках творческий аппарат и повышать эффективность.

Наука ищет истину, а не то, что мы хотим услышать. Именно приложения, которые мы используем из этих технологий, будут определять будущее. Эти заявления должны быть сделаны с доброй волей. Теперь, если мы ищем ответ на наивный вопрос:

«ИИ заменят людей?»

Образованным ответом будет то, что при правильном количестве доброй воли ИИ заменят людей сегодняшнего дня, чтобы позволить людям завтрашнего дня преуспеть, сделав их немного более похожими на художников, какими они хотят быть.

Очевидно, не так ли?