Când linia dintre mașină și artist devine neclară„Portretul cu probleme neuronale 153552770” al lui Mario Klingemann a fost creat folosind o rețea generativă adversară. Mario Klingemann, Autorul a oferit

Odată cu AI care devine încorporată în mai multe aspecte ale vieții noastre de zi cu zi, de la scris la conducere, este firesc ca și artiștii să înceapă să experimenteze cu inteligența artificială.

De fapt, Christie's se va vinde prima sa piesă de artă AI la sfârșitul acestei luni – o față neclară intitulată „Portretul lui Edmond Belamy”.

Piesa vândută la Christie's face parte dintr-un nou val de artă AI creat prin învățarea automată. Artiștii din Paris Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel și Gauthier Vernier au introdus mii de portrete într-un algoritm, „învățându-l” estetica exemplelor trecute de portrete. Algoritmul a creat apoi „Portretul lui Edmond Belamy”.

Pictura „nu este produsul unei minți umane”, Christie’s notat în previzualizarea acestuia. „A fost creat de inteligența artificială, un algoritm definit de [o] formulă algebrică.”


innerself abonare grafică


Dacă inteligența artificială este folosită pentru a crea imagini, produsul final poate fi considerat într-adevăr artă? Ar trebui să existe un prag de influență asupra produsului final pe care un artist trebuie să-l dețină?

În calitate de director al laboratorul de artă și inteligență artificială de la Universitatea Rutgers, m-am luptat cu aceste întrebări – în special, punctul în care artistul ar trebui să cedeze credit mașinii.

Mașinile se înscriu la clasa de artă

În ultimii 50 de ani, mai mulți artiști au scris programe de calculator pentru a genera artă – ceea ce eu numesc „artă algoritmică”. Este necesar ca artistul să scrie cod detaliat având în vedere un rezultat vizual real.

Unul dintre cei mai timpurii practicanți ai acestei forme este Harold Cohen, care a scris programul AARON pentru a produce desene care urmau un set de reguli pe care le crease Cohen.

Dar arta AI care a apărut în ultimii doi ani încorporează tehnologia de învățare automată.

Artiștii creează algoritmi nu pentru a urma un set de reguli, ci pentru a „învăța” o anumită estetică analizând mii de imagini. Algoritmul încearcă apoi să genereze imagini noi în conformitate cu estetica pe care a învățat-o.

Pentru început, artistul alege o colecție de imagini pentru a alimenta algoritmul, un pas pe care îl numesc „pre-curare”.

În scopul acestui exemplu, să presupunem că artistul alege portrete tradiționale din ultimii 500 de ani.

Majoritatea operelor de artă AI care au apărut în ultimii ani au folosit o clasă de algoritmi numită „rețele adversare generative.” Introduși pentru prima dată de informaticianul Ian Goodfellow în 2014, acești algoritmi sunt numiți „adversari” deoarece au două părți: una generează imagini aleatorii; celălalt a fost învățat, prin intermediul intrării, cum să judece aceste imagini și să considere care se aliniază cel mai bine cu intrarea.

Așadar, portretele din ultimii 500 de ani sunt introduse într-un algoritm AI generativ care încearcă să imite aceste intrări. Algoritmii revin apoi cu o serie de imagini de ieșire, iar artistul trebuie să le cerceteze și să le selecteze pe cele pe care dorește să le folosească, un pas pe care îl numesc „post-curare”.

Deci există un element de creativitate: artistul este foarte implicat în pre- și post-curatorie. Artistul ar putea, de asemenea, să modifice algoritmul după cum este necesar pentru a genera rezultatele dorite.

Când linia dintre mașină și artist devine neclarăLa crearea artei AI, mâna artistului este implicată în selectarea imaginilor de intrare, ajustând algoritmul și apoi alegând dintre cele care au fost generate. Ahmed Elgammal, Autorul a oferit

Serendipitate sau defecțiune?

Algoritmul generativ poate produce imagini care surprind chiar si artistul care prezida procesul.

De exemplu, o rețea adversară generativă alimentată cu portrete ar putea ajunge să producă o serie de fețe deformate.

Ce ar trebui să facem din asta?

Psihologul Daniel E. Berlyne a studiat psihologia esteticii de câteva decenii. El a descoperit că noutatea, surpriza, complexitatea, ambiguitatea și excentricitatea tind să fie cei mai puternici stimuli în operele de artă.

Când linia dintre mașină și artist devine neclarăAtunci când este alimentat cu portrete din ultimele cinci secole, un model generativ AI poate scuipa fețe deformate. Ahmed Elgammal, Autorul a oferit

Portretele generate din rețeaua generativă adversară – cu toate fețele deformate – sunt cu siguranță inedite, surprinzătoare și bizare.

Ele evocă, de asemenea, celebrele portrete deformate ale pictorului figurativ britanic Francis Bacon, cum ar fi „Trei studii pentru un portret al Henriettei Moraes”.

Când linia dintre mașină și artist devine neclară„Trei studii pentru portretul Henriettei Moraes”, Francis Bacon, 1963. MoMA

Dar ceva lipsește din fețele deformate, făcute de mașini: intenția.

Deși intenția lui Bacon a fost de a-și face fețele deformate, fețele deformate pe care le vedem în exemplul artei AI nu sunt neapărat scopul artistului și nici al mașinii. Ceea ce ne uităm sunt cazuri în care mașina nu a reușit să imite în mod corespunzător o față umană și, în schimb, a scuipat niște deformări surprinzătoare.

Cu toate acestea, acesta este exact genul de imagine care Christie's se licita.

O formă de artă conceptuală

Indică acest rezultat cu adevărat o lipsă de intenție?

Aș susține că intenția constă în proces, chiar dacă nu apare în imaginea finală.

De exemplu, pentru a crea „Caderea Casei Usher”, artista Anna Ridler a luat fotografii dintr-o versiune de film din 1929 a nuvelei Edgar Allen Poe „Căderea Casei Usher”. Ea a făcut desene cu cerneală din cadrele statice și le-a introdus într-un model generativ, care a produs o serie de imagini noi pe care apoi le-a aranjat într-un scurtmetraj.

Un alt exemplu este lui Mario Klingemann „Fiul măcelarului,” un portret nud care a fost generat prin alimentarea imaginilor algoritmului cu figurine și imagini de pornografie.

Când linia dintre mașină și artist devine neclarăÎn stânga: O fotografie din „Căderea Casei Usher” de Anna Ridler. În dreapta: „Fiul măcelarului” de Mario Klingmann.

Folosesc aceste două exemple pentru a arăta cum artiștii se pot juca cu adevărat cu aceste instrumente AI în mai multe moduri. Deși imaginile finale ar fi putut surprinde artiștii, ele nu au apărut din senin: a existat un proces în spatele lor și a existat cu siguranță un element de intenție.

Cu toate acestea, mulți sunt sceptici față de arta AI. Criticul de artă, câștigător al Premiului Pulitzer, Jerry Saltz a spus că găsește arta produsă de artistul AI plictisitoare și plictisitoare, inclusiv „Fiul măcelarului”.

Poate că sunt corecte în unele cazuri. În portretele deformate, de exemplu, ați putea argumenta că imaginile rezultate nu sunt chiar atât de interesante: sunt într-adevăr doar imitații – cu o întorsătură – de intrări pre-curate.

Dar nu este vorba doar de imaginea finală. Este vorba despre procesul creativ – unul care implică un artist și o mașină care colaborează pentru a explora noi forme vizuale în moduri revoluționare.

Din acest motiv, nu am nicio îndoială că așa este arta conceptuală, o formă care datează din anii 1960, în care ideea din spatele lucrării și a procesului este mai importantă decât rezultatul.

Cât despre „Fiul măcelarului”, una dintre piesele pe care Saltz le-a batjocorit ca fiind plictisitoare?

A câștigat recent Premiul Lumen, un premiu dedicat artei create cu tehnologie.

Oricât de mult ar putea critica unii critici, se pare că arta AI este aici pentru a rămâne.Conversaţie

Despre autor

Ahmed Elgammal, profesor de viziune computerizată, Universitatea Rutgers

Acest articol este republicat de la Conversaţie sub licență Creative Commons. Citeste Articol original.

Cărți conexe

at InnerSelf Market și Amazon