Новости о том, что искусственный интеллект записал музыкальный альбом, сочинил стихотворение или нарисовал картину, в последние годы появляются в сети довольно часто. Но до сих пор никто из виртуальных творцов не получил такого признания, как алгоритм Generative Adversarial Networks, созданный группой французских разработчиков. Полотно, авторство которого принадлежит компьютеру, ушло с престижного аукциона Christieʼs в Нью-Йорке за рекордные 432 тысячи долларов.
По словам разработчиков из компании Obvious, после проведения ряда исследований и тестов они пришли к выводу, что алгоритмы ИИ способны подражать творчеству человека. Было решено создать самообучающуюся программу, а затем научить её рисовать. Результатом их труда стала генеративно-состязательная сеть (Generative adversarial network, сокращённо GAN), состоящая из двух модулей: генератора и дискриминатора. Первый отвечает за создание новых изображений, а второй пытается определить различия между портретом, созданным человеком, и тем, что нарисовал сам алгоритм.
Для того, чтобы расширить кругозор ИИ, разработчики «показывали» ему множество различных картин, включая изображения природы и обнажённой натуры, портреты и натюрморты. В итоге команда пришла к выводу, что алгоритму лучше всего даются именно портреты.
Подпись «автора»
Проданная почти за полмиллиона долларов картина называется «Портрет Эдмонда Белами». На ней изображён мужчина в строгой одежде, предположительно адвокат или священник — известно, что это персонаж вымышленной семьи по фамилии Белами. Изначально разработчики планировали выручить за работу виртуального живописца от 7 до 10 тысяч долларов, но итоговая сумма почти в 45 раз превысила первоначальную ставку.
Другие картины, изображающие остальное семейство Эдмонда, на аукцион пока не выставлялись.
Стоимость работы Эдмона де Белами превысила начальную оценку в 40 раз.
Торги на аукционе Christie’s в Нью-Йорке длились чуть менее семи минут, в течение которых покупатель соревновался против потенциальных клиентов из Франции (дистанционно, онлайн), двух представителей бизнесменов (они были на связи по телефону) и одного человека в помещении.
Когда молот упал, ставки достигли 350 тысяч долларов. Со всеми сборами стоимость составила 432 тысячи долларов. Для сравнения: печать Энди Уорхола, которая висела напротив, продали за 75 тысяч долларов. Работу Роя Лихтенштейна продали за 87 тысяч долларов. Обе цены включают сборы.
Мы хотели бы поблагодарить сообщество AI, особенно тех, кто был пионером в использовании этой новой технологии, в том числе Яна Гудфеллоу, создателя алгоритма GAN, и художника Робби Баррата, который оказал большое влияние на нас.
Мы благодарны Christie’s за открытие этого диалога в арт-сообществе и рады быть частью этого глобального разговора о влиянии этой новой технологии на создание искусства.
Работа, которая изначально была оценена в 7-10 тысяч долларов, стала результатом сотрудничества французского трио из студента отделения машинного обучения и двух выпускников бизнес-школы. Ни один из них не обладал опытом в искусстве. В портрете не использовали каких-либо красок: это работа алгоритма, который учился подражать наборам изображений, охватывающих период с 14-го по 20-е век.
Аукцион стал испытанием для Christie на предмет интереса рынка к искусству от искусственного интеллекта. Но самый «сильный» ответ после анонса аукциона пришёл от других художников, которые работают с ИИ. Многие из них говорили, что портрет неоригинальный. Они отмечали, что генеративно-состязательную сеть — технологию, использованная при создании портрета — применяли в искусстве с 2015 года. Например, так делали художники Марио Клингеманн, Анна Ридлер и Робби Баррат.
Алгоритм состоит из двух частей. С одной стороны-генератор, с другой дискриминатор. Мы накормили систему набором данных из 15 тысяч портретов, написанных с 14 по 20 век.
Генератор создаёт новый образ на основе набора, затем дискриминатор пытается определить разницу между изображением, созданным человеком, и изображением, созданным генератором. Цель состоит в том, чтобы одурачить дискриминатор, чтобы он думал, что новые изображения — это реальные портреты.
Картины и скульптуры от ИИ уже продают на аукционах и выставляют в галереях, но кому принадлежат авторские права на них — машине или её создателю-человеку — до сих пор неясно.
Чем занимается ИИ в искусстве
В июне 2019 года в Эрмитаже прошла выставка «Искусственный интеллект и диалог культур», в ней участвовало 14 художников из 10 стран. Среди экспонатов — цифровые пейзажи от итальянского художника Давиде Квайолы и установка, генерирующая образы и формы, от Егора Крафта из России.
Экспонаты выставки — не первый пример использования ИИ для создания чего-то художественного: камерный оркестр, например, сыграл написанные нейросетью «Яндекса» мелодии, суперкомпьютер Iamus создал мелодию в духе классической музыки.
Разработчик из Массачусетского технологического института обучил программу делать объёмные фигуры из двухмерного видео, а разработанное творческим дуэтом Descriptiv приложение моделирует цифровые формы для 3D-печати.
СМИ между тем рассуждают, можно ли считать искусство роботов искусством, а аукционные дома организуют продажу произведений ИИ.
Собрали несколько таких работ и узнали, кому принадлежат права на них и есть ли по этому поводу общая точка зрения.
Как организована работа ИИ
Один из способов реализации искусственного интеллекта — нейросеть. В таком принципе организации скрывается присущее биологическим системам свойство — обучаемость.
Состоит нейронная сеть, аналогично мозгу, из соединённых между собой «нейронов»: обрабатывающих данные матриц и электрических сигналов между ними. Вместе они способны выполнять сложные задачи, например, обеспечивать работу голосовых помощников и поиск по картинкам.
В основном художники используют два типа нейронных сетей: генеративно-состязательную (Generative Adversarial Network, GAN) и креативно-состязательную (Creative Adversarial Network, CAN).
GAN представляет собой комбинацию двух нейросетей, «художника» и «критика»: первая постоянно создаёт новые образы на основе загруженной информации, а вторая находит различия между созданным и загруженным изображениями. Цель в том, чтобы заставить сеть думать, что новые изображения — реальные портреты.
CAN отличается только особенностями работы «критика», который соотносит сгенерированные изображения с имеющимися в базе характерными чертами отдельных направлений и художников. В этом случае получаются не просто работы, непохожие на загруженные, — ИИ вырабатывает собственный «стиль».
Загрузка...
