Положительные отзывы таких журналов как New York Times и The Atlantic в сочетании с многочисленными выставками познакомили мир с восходящей звездой в сфере искусства: машиной. Это также привело к обсуждению постоянно растущего списка философских вопросов, связанных с использованием компьютеров для создания произведений искусства.
В этом материале мы дадим практическую оценку искусству ИИ через призму истории искусств. Мы попробуем показать, что большинство философских проблем, связанных с современным искусственным интеллектом, уже упоминались в связи с генеративным искусством конца 1950-х годов. Другими словами, хоть искусство ИИ привело к появлению новых произведений, с исторической точки зрения это не такое революционное явление, каким кажется. Функция искусства ИИ заключается не столько в «создании изображений», сколько в его критическом потенциале на фоне широкого распространения технологии искусственного интеллекта.
Прошлое — компьютерное искусство
Художники стали использовать в работе компьютеры еще в конце 1950-х годов, когда группа инженеров в лаборатории Макса Бенсе при Штутгартском университете начала экспериментировать с компьютерной графикой. Такие художники как Фридер Нейк, Георг Нис, Манфред Мор, Вера Молнар и другие изучали использование вычислительных машин, плоттеров и алгоритмов для создания визуально привлекательных произведений. Как вспоминает Фридер Нейк, то, что начиналось как проверка нового оборудования в лаборатории Макса Бенсе, быстро стало арт-движением, а сам Бенсе обеспечил для него теоретическую основу как логическую противоположность фашизму. В прямом смысле «рассчитанная» эстетика компьютерного искусства, по словам Бенсе, намеренно избегает обращения к эмоциям, что делает его невосприимчивым к политическому злоупотреблению.
Хотя между экспериментами Нейка с плоттером и работами таких современных ИИ-художников как Хелена Сарин прошло полвека, они во многом схожи. Другими словами, искусство ИИ становится более интересным, если обратиться к ранним примерам компьютерного искусства. Можно сказать, что раннее компьютерное искусство обеспечивает нас недостающей теорией для понимания современного искусства ИИ.
Но почему в качестве ориентира выбирают раннее компьютерное искусство, а не кинематограф или, к примеру, фотографию, как предложил Аарон Герцман? На первый взгляд, развитие искусства ИИ схоже с историческим развитием фотографии и кинематографа: оба начинались как простые «технические демонстрации». Вспомните знаменитое «Прибытие поезда», которое якобы заставляло зрителей в ужасе покидать театр. Фото и кино пережили фазу подражания более традиционным медиа (живопись и театр), и в конце концов стали самостоятельными художественными нишами. Более того, и фотография, и кино имеют долгую историю как отправные точки теоретического осмысления машинного искусства. Наконец, в фотографии и кино уже давно решен вопрос авторства, о чем мы подробно расскажем ниже: владелец или оператор машины является собственником созданной с ее помощью работы.
Так что искусству ИИ есть чему поучиться у кино и фотографии, несмотря на то, что компьютерное искусство в этом плане более приближено к искусству ИИ. Как и современные ИИ-художники, первые компьютерные художники имели дело с множеством изображений. Ранние компьютерные художники рассматривали рабочий процесс как создание генеративной эстетики. Фридер Нейк рассказывает об этой идее в интервью 2010 года:
Позиция Нейка проста: в компьютерном искусстве нет шедевров, потому что компьютерное искусство — это не создание отдельных произведений. Речь идет о создании системных конструкций, а также о красоте и согласованности этих конструкций. Другими словами, именно метод, а не предмет должен подвергаться эстетической оценке.
И если за пятьдесят лет инструменты для создания таких систем изменились, то идея «генеративной эстетики» осталась неизменной.
Одно из первых художественных применений машинного обучения — программа DeepDream Александра Мордвинцева (2015). Она представляет собой систему визуального преобразования, основанную на визуализации элементов. Хотя DeepDream в основном использовалась совместно с ImageNet/ILSVRC-2012, и в основном генерировала собак, как система она не ограничивается каким-либо конкретным набором данных. То есть DeepDream можно использовать для поиска чего угодно где угодно. Ошибки DeepDream могут являться результатом того, что система полностью не использует свой потенциал. Она не анализирует различные наборы данных и представляет элементы системы как полные работы, не задумываясь об их генеративной природе. Эта проблема присуща не только искусству ИИ, но искусству в целом. Под давлением рынка от нее никуда не деться, что было вновь продемонстрировано использованием DeepDream в качестве машины для создания модных узоров.
Если рассмотреть некоторые популярные работы в жанре искусства ИИ, например, работы Анны Ридлер, Софии Креспо, Мемо Аткен, Марио Клингенманна, Джина Когана и других, то можно заметить, что они тоже представляют собой набор элементов: латентные пространства генеративной сети, до краев заполненные изображениями. С технической точки зрения можно сказать, что как ранняя компьютерная графика, так и современное искусство ИИ работают с распределениями вероятностей и изучением этих распределений.
Это не означает, что искусство ИИ не внесло ничего нового в историю искусства. Это говорит о том, что основополагающие философские вопросы искусства ИИ — это исторические вопросы, присущие искусству в целом, а не искусству в данный момент времени. Но чем определяется этот момент? И какие конкретно ответы современное искусство ИИ дает на эти вопросы?
Где мы находимся сейчас?
Золотая лихорадка в сфере искусства ИИ?
Недавно было высказано предположение, что золотая лихорадка в сфере искусственного интеллекта наконец-то наступила. Несмотря на медийную шумиху вокруг ИИ вообще и нейросетевого искусства в частности, присутствие искусства ИИ в устоявшемся мире искусства минимально. На данный момент — это локальная игра с небольшим количеством главных героев, которые создают множество эстетических элементов. Это не обязательно плохо. В конце концов, сама идея современного искусства когда-то подразумевала независимость от крупных институтов и рынка. Этот факт частенько упускается из виду в популярных описаниях состояния современного искусства ИИ.
Аукционы
Идея «золотой лихорадки» связана в основном с тем, что работы под брендом «искусство ИИ» недавно были куплены коллекционерами. Наиболее яркий пример: французский коллектив Obvious на аукционе Christie’s продал посредственный образец латентного пространства генеративной сети с портрета Робби Баррата в позолоченной раме за ошеломительную сумму в $432500. Предыдущая версия была продана частному коллекционеру за $10000 несколькими неделями ранее. Это вызвало огромный резонанс в зарождающемся арт-сообществе. Но ни безусловно оправданное возмущение по поводу продажи, ни цена и количество проданных произведений искусства ИИ, не свидетельствуют о «золотой лихорадке». Пока что покупка подобных произведений в основном является рекламным трюком. Christie’s получил бесплатный пиар, ценность которого куда выше итоговой стоимости проданной работы.
Галерея Chelsea представила выставку Ахмеда Элгаммала «Безликие портреты, передающие время» и тем самым заняла нишу представителя искусства пре-авангарда, что отметил владелец галереи Филипп Хёрле-Гугенхайм:
Некоторые видят угрозу в развитии искусства ИИ. В своем кабинете Хёрле-Гугенхайм показал мне комментарий к посту Instagram про выставку, где пользователь возмущался присутствием произведений машинного искусства в галерее: «Какой позор для художественной галереи… вместо того, чтобы поддерживать людей, дарящих свое яркое видение мира». Учитывая общие опасения по поводу того, что роботы берут на себя человеческую работу, понятно, что некоторые воспринимают искусственный интеллект как канарейку в угольной шахте. Хёрле-Гугенхайму по душе критика, ведь она демонстрирует интерес к выставке.
Выставки
В то же время выставки произведений искусства ИИ до сих пор были коммерческими проектами, где используется или просто упоминается машинное обучение в широком смысле. Недавний пример — выставка AI: More Than Human в Барбикане в Лондоне, которая удачно сочетает в себе технические демо-версии, декоративные элементы и произведения искусства ИИ.
Не лишним будет еще раз обратиться к истории компьютерного искусства, чтобы разобраться в эклектичности жанра. Одна из первых выставок технологического искусства, выставка Cybernetic Serendipity в Лондоне (1968), вышла за рамки, продемонстрировав «технологию всего». Как и на выставке в Барбикане, организаторы утверждали, что «открыли» использование технологий в искусстве, несмотря на гораздо более ранние примеры (выставки в Загребе годом ранее и в Штутгарте в 1965 году). Но в конце концов, такие выставки, как выставка программного обеспечения Джека Бернхэма в Еврейском музее в Нью-Йорке (1970), стали фокусироваться на конкретных вопросах, возникающих в результате использования технологии, а не на степени новизны.
К тому же исторически технические демонстрации и произведения искусства меняют свою принадлежность задним числом. В 1990-х годах в разгар так называемой второй волны медиа-искусства в рамках недолгого помешательства на искусстве ИИ, демонстрации технологий были частью многих выставок. Наиболее известный пример — Evolved Virtual Creatures (1994) Карла Сима. Одновременно с этим художники Криста Соммерер и Лоран Миньонно публиковали статьи о своих работах в технических журналах и выступали на таких технических конференциях, как SIGGRAPH.
Таким образом, размытый характер выставок искусства ИИ, сочетание произведений искусства и технических демонстраций, могут рассматриваться как побочные эффекты медленного освоения определенной технологии. Тем не менее, это освоение уже началось, однако, как показывают недавние работы известных художников, оно не всегда проходит под брендом искусства ИИ.
Доказывает ли феномен искусства ИИ, что машины могут быть художниками?
В дискуссиях, разразившихся после скандала с Christie’s, очень скоро возник вопрос об авторстве машинных работ, который с радостью подхватили СМИ и организаторы выставок. И действительно, мысль о том, что машины могут быть художниками, а то даже и заменят их, как это произойдет с другими профессиями, слишком заманчива, чтобы ее не обсуждать: в конце концов, создание искусства часто считается самым человеческим из всех видов деятельности. Как показывает выставка Барбикан, почти такой же популярной, как вопрос, могут ли машины быть художниками, является обратная ему идея — ИИ, наконец, расскажет нам, что делает нас людьми. Исторически вопрос об авторстве всегда был популярным способом осмысления искусства, созданного с помощью компьютеров.
Фридер Нейк предлагает общую критику такого хода мысли в отношении компьютерного искусства 1960-х годов. Подобное легко могло бы быть сказано и об искусстве ИИ:
Прогресс в мире изображений сегодня такой же, как и в мире модной одежды и автомобилей […] Мне кажется, что «компьютерное искусство» — не что иное, как одна из последних таких мод, появляющихся случайно и некоторое время процветающих, служащих предметом для поверхностных «философских» рассуждений, основанных на предрассудках и неправильном понимании, а также на эйфорической переоценке, и исчезающих в никуда, оставляя место следующей моде. […] Такие вопросы, как «может ли компьютер быть креативным/художником», не должны рассматриваться как серьезные вопросы, точка. В свете проблем, с которыми мы сталкиваемся в конце 20-го века, эти вопросы неуместны.
Если мы назовём «случайностью», определяющей искусство ИИ, открытие GAN или развитие DeepDream, то оставшаяся часть этого отрывка кажется очень подходящей.
Наконец, заглянув еще глубже в прошлое, мы можем утверждать, что вопрос о машинах-художниках так же стар, как и о компьютерах. Алан Тьюринг в своей знаменитой работе 1950 года «Вычислительная техника и интеллект» пишет о проблеме машинного творчества:
Я считаю, что представление о том, что от машин не приходится ждать сюрпризов, связано с заблуждением, которому особенно подвержены философы и математики. Предполагается, что как только факт предстает перед разумом, все последствия этого факта возникают в уме одновременно с ним. Это очень полезное предположение при многих обстоятельствах, но слишком легко забыть, что оно неверно. Естественным следствием такого представления является идея о том, что нет ничего особенного в простом расчете следствий на основе имеющихся данных и общих принципов.
Иными словами, по мнению Тьюринга, вопрос о том, могут ли машины быть креативными, основан на ложном представлении о том, что креативность не связана с продумыванием следствий. Перефразируя Адорно, мы можем сказать, что, с точки зрения Тьюринга, художники следуют интуитивной логике, интуитивному процессу, который, тем не менее, как и любой рациональный процесс, ограничен правилами. Таким образом, способность машин творить — не исключение, а норма, и вопрос, могут ли машины быть креативными, возникает от ошибочного представления о творчестве.
Именно потому, что оно ошибочно, вопрос об авторстве почти никогда не ставится самими художниками ИИ. Там, где он возникает, как в скандале с аукционом Christie’s, он является прагматическим результатом технологического привлечения искусства ИИ и его (ИИ) осмысления культуры открытого доступа: медиа-арт и компьютерное искусство традиционно не используют открытый код/ данные и поэтому не сталкиваются с подобными проблемами.
Можно ли назвать искусство ИИ настоящим (современным) искусством?
С вопросом о признании в мире искусства тесно связан вопрос о критическом восприятии. В обзоре шоу Барбикан Джонатан Джонс написал в Guardian о пьесе Марио Клингемана «Обучение по кругу»:
Это одно из самых скучных произведений искусства, с которым я когда-либо знакомился. Лица мутантов не выглядят осмысленными и сколько-нибудь значительными. За ними явно не больше «интеллекта», чем в ксероксе, который случайно производит «интересные» деградации.
Если вы смотрели интервью с Фридером Нейком выше, это мнение звучит пугающе похоже на девиз «Мне это не нравится!» конца 1960-х годов. Одна из причин, это, конечно, различие систем и произведений искусства: работа Клингемана, безусловно, представляет собой нечто большее, чем просто набор изображений, которые можно оценивать по отдельности. Тем не менее критика Джонса (особенно в аналогии с копиром) указывает на одну конкретную проблему искусства ИИ: его миметичность.
Мимесис — это эстетическая концепция, столь же старая, как и сама философская эстетика. Она описывает эстетический процесс как создание артефактов, которые в определенной степени имитируют реальность. Современное искусство, как известно, пыталось освободиться от мимесиса, сначала экспериментируя с абстрактными образами, а затем полностью избавляясь от изображений (как, например, в концептуальном искусстве). Современное искусство неизобразительно и никогда не имело ничего общего с созданием образов. Хотя это может показаться совершенно неверным развитием, особенно тем, кто восхищается совершенным мастерством искусства с высокой степенью подражательности (как, например, в работе Гюстава Кайботта ниже), на самом деле это не что иное, как искусство, которое в полной мере осознает, что оно является частью быстро меняющегося после долгого 19-ого века мира.
В противоположность этому проблема искусства ИИ заключается в том, что оно миметично по своей сути. В конце концов, все знания нейронной сети о мире происходят из данных, которые она обрабатывает. «Миметика» здесь не означает, что, подобно неабстрактной фотографии, искусство ИИ обязательно должно создавать произведения, которые могут быть однозначно сопоставлены с реальным миром. Однако оно ограничено набором обрабатываемых им данных. Новизна появляется только в пределах этого диапазона. Приведем конкретный пример: GAN, обученная живописи Ван Гога, безусловно, продуцирует интересные вариации ван-гогоподобных образов, но никогда не создаст изображение, которое, скажем, осмысляет художественно-исторический контекст эстетики Ван Гога (импрессионизм). Нейронная сеть никогда не сможет дистанцироваться от данных, с которыми она работает, поскольку эти данные представляют собой весь ее мир, а не просто одно из подмножеств мира, как для наблюдателя-человека.
Вот почему «эффект новизны» от художественных демонстраций результатов машинного обучения часто проходит так быстро. Как сказал Зак Липтон о MuseNet: «он неинтересен в том самом ключе, что и типичное “мы обучали сеть долгой краткосрочной памяти генерировать то и то”. Я не думаю, что здесь есть что-то, что заинтересует музыканта». Оказывается, чистый мимесис впечатляет, но не имеет постоянной эстетической ценности. Он обеспечивает немедленное удовлетворение от легкости распознавания подобия, но это быстро проходит. Другими словами, совершенно подражательное искусство ИИ быстро превращается в китч.
Вышеупомянутые громкие случаи сделок с искусством ИИ попадают в эту категорию. Произведения Ахмеда Эльгаммаля даже выставлены в «продуманных до мелочей рамах», чтобы, как утверждает Херле-Гуггенхайм, «укрепить связь с колыбелью европейского искусства». Obvious сделали то же самое. Они продали то, что фактически представляет собой глючные версии исторического портрета, стиля живописи, который не был частью современного искусства в течение многих десятилетий, за исключением нарочно исторического оформления портретов, как в работе Кехинде Уайли, пишущей «классические европейские» портреты людей неевропеоидной расы, которые никогда не появятся в наборе данных «европейский портрет».
Художники, использующие ИИ, конечно, осознали это, и потому часто специально работают в миметических пределах нейронных сетей. Например, совершенно абстрактные картины Елены Сарин, использовавшей GAN, показывают, что некоторые художники хорошо знают об этой импликации прошлого в выбранной ими технологии. У этого понимания есть история в самом компьютерном искусстве: например, Аарон, рисовальный робот Гарольда Коэна и объект многолетнего исследования чистой имитации стиля, является наиболее ярким примером работы на грани подражательной способности машин.
В работе Хелены Сарин мы также находим одно потенциальное лекарство от миметической болезни: «ручное» лечение наборов данных. Как указывалось ранее, если DeepDream — будущий китч, то это так, потому что он не использовался в полной мере, то есть за пределами ImageNet/ILSVRC-2012. Чем интереснее/качественнее наборы данных, тем интереснее/сложнее искусство. Faces будут порождать лица, ImageNet будет производить собак, но небольшие, заданные пользователем наборы данных (в сочетании с правильным выбором техник) приведут к интересным результатам — это действительно (почти) все, что сегодня известно о данных, как сама говорила Сарин.
Будущее — значительный потенциал искусственного интеллекта
Прогноз: как только GANы станут следующими фильтрами для Photoshop, проблема миметики, ожидаемая при взгляде на работу Дэвида Бау и других, исчезнет. По крайней мере, она перестанет быть предметом эстетических исследований искусственного интеллекта, так же как искусство, имеющее доступ в Интернет, больше не считается NetArt.
Напротив, художники, наконец, осознают значительный потенциал искусства ИИ и будут использовать его, чтобы критиковать сами произведения, как другие прикладные технологии из реального мира. В конце концов, сила технологически информированного искусства, как это описывает Уолтер Бенджамин в книге «Автор как продюсер», заключается в том, что оно может состоять в производственных отношениях, активно формируя способ использования определенной технологии, а не просто оставляя в скобках эстетический комментарий. Это будущее искусства ИИ уже наступило: одна из самых важных статей о лицах, сгенерированных GAN, «Как распознать поддельные изображения, сгенерированные ИИ», была написана Кайлом Макдональдом, художником, работающим со средствами машинного обучения.
Другими словами, искусство ИИ будет движущей силой инноваций, но, прямо как предположил Фридер Нейк пятьдесят лет назад, движущей силой не столько эстетических инноваций, сколько инноваций в критике. Точно так же, как абстракция — это критика реализма в живописи, искусство ИИ станет средством для критики «реалистического» ИИ, то есть основанного на том предположении, что он является настоящим деятелем в реальном мире (например, ImageNet проблематично считать достоверным и исчерпывающим образцом реального мира).
Заключение
Наступили захватывающие времена, как для науки, так и для искусства. Мы, однако, не находимся на пике художественной революции. Художники еще меньше рискуют быть замененными машинами в ближайшее время. Часто упускается из виду, что (нетривиальное) искусство развивается во многом так же, как наука — опираясь на историю изобретений и открытий, иногда предпринимая поэтапные шаги, иногда подвергая сомнению и опрокидывая парадигмы. Время покажет, станет ли искусство ИИ когда-нибудь революцией, которая поставит вопрос о самом способе производства искусства, но, исходя из истории современного искусства в целом и из истории компьютерного искусства в частности, это кажется сомнительным. Гораздо более вероятным является продолжение процесса, который мы уже наблюдаем сегодня: постепенное уверенное «оздоровление» искусства ИИ современным искусством. Другими словами, средства машинного обучения станут еще одним набором инструментов. А с этим исчезнут и философские спекуляции.
Автор: Фабиан Офферт
По материалам The Gradient
Переводили: Светлана Писковатскова и Анастасия Заостровцева
Редактировал: Илья Силаев
