Может ли машина стать художницей

В фильме «Я, робот» герой Уилла Смита говорит андроиду: «Ты всего лишь машина, имитация жизни. Разве можешь ты взять чистый холст и превратить его в шедевр?» «А ты сам-то можешь, умник?» — невозмутимо отвечает андроид.

Поклонники идеи искусственного интеллекта верят, что со временем машины смогут превзойти человека не только в вычислениях и шахматах, но и в живописи или музыке. До этого, пожалуй, еще далеко, но эксперименты по обучению нейросетей рисованию уже проводят, и результаты выглядят как минимум интересно.

Фиолетовые шары

Чаще всего для создания изображений используют генеративно-состязательные нейросети (generative adversarial networks, GAN). Такая сеть состоит из генератора и дискриминатора. Дискриминатору показывают множество объектов определенного типа (например, изображения яблока), чтобы он начал отличать их от других объектов. Генератор создает изображение — дискриминатор решает, соответствует ли результат заданию. Генератор видоизменяет объект, пока дискриминатор не согласится, что получилось яблоко. Таким образом генератор и дискриминатор обучают друг друга, в результате чего, по задумке экспериментаторов, изображения должны выходить все более и более совершенными.

Есть и другие алгоритмы. Программа Deep Style способна менять изображение, превращая фотографии в живописные полотна разной стилистики. Загрузили селфи — получили свой портрет «кисти Ван Гога». Эту идею используют различные приложения вроде DeepArt или Prisma. UX-дизайнер Дэвид Френч пишет, что Deep Style может быть «умнее» и полезнее для художника, чем фотошоп.

Студент Калифорнийского университета Габриэль Го использовал алгоритм по типу того, что был разработан в Google DeepDream, для создания изображений, похожих на порнографические. Во всяком случае, их распознает как таковые система автоматического поиска NSFW (Not safe/suitable for work) — визуальных материалов «для взрослых».

В основе этой программы, код которой компания Yahoo выложила в открытый доступ, находится нейросеть. Она натренирована таким образом, чтобы по набору шаблонов определять, что конкретное изображение с большей или меньшей вероятностью носит порнографический характер.

Алгоритм, использованный Го, действует от обратного: нейросеть находит в предложенном изображении фрагменты, которые подходят под заданный шаблон, и создает изображение, максимально этому шаблону соответствующее. Студент взял самые разные фотографии — башни, дюны, вулкана, раковины, кораллового рифа, концертного зала — и превратил их в сюрреалистичные изображения человеческих гениталий.

Эксперименты с эротикой на этом не закончились. Робби Бэррэт, исследователь искусственного интеллекта из Стэнфордского университета, «скормил» нейросети коллекцию картин с обнаженными телами и получил на выходе изображения, которые продемонстрировал у себя в твиттере. Человек, не особенно разбирающийся в искусстве XX века, мог бы принять их за творения какого-нибудь художника-сюрреалиста. Сам Бэррэт полагает, что его AI-assisted art (дословно — «искусство, созданное искусственным интеллектом») больше всего напоминает картины Сола Левитта.

Иногда нейросеть заходит в тупик. «В этом случае генератор продолжает производить комки плоти, которые вполне успешно обманывают дискриминатор, так что в целом качество изображений перестает улучшаться», — рассказывает Бэррэт. Исследователь признается, что ему не по себе от того, как нейросеть рисует лица — «фиолетовые и желтые шары». Тем не менее он доволен своим экспериментом и даже надеется, что когда-нибудь в музеях появятся отдельные экспозиции, посвященные «искусственному искусству».

Позднее Бэррэт опубликовал новую подборку изображений, отметив, что они стали еще более реалистичными.

Новый Круг

«Развитие искусства неразрывно связано с техническим прогрессом. Импрессионизм возник благодаря научным открытиям в оптике. Изобретение электрических музыкальных инструментов привело к появлению рок-н-ролла. Технология создает и определяет холст, но мы решаем, что на него поместить», — пишет Френч.

По его словам, пока работать с нейронными сетями умеет небольшое количество людей, причем в основном инженеры и программисты: тем, у кого иной склад ума, нейросети представляются слишком сложными. Однако Френч уверен, что ничего такого уж сложного в нейросетях нет и со временем люди научатся использовать их для творчества.

Этот процесс уже идет. Отдельные художники экспериментируют с машинными алгоритмами, а компания Google даже придумала для создаваемых нейросетями картин особый термин — инцепционизм. В Сан-Франциско работает организация Gray Area Foundation for the Arts: ее заявленная цель — находить и изучать технические изобретения, которые можно использовать в работе художников. С 2015-го организация проводит ежегодный фестиваль, на котором помимо прочего выставляли и продавали картины, созданные с помощью нейросетей.

Денис Ширяев, инженер и автор телеграм-канала о технологиях, отмечает, что уже сейчас эксперименты с GAN — прототипы конкретных потенциально успешных продуктов. «К примеру, не так давно на Reddit был большой скандал с DeepFake — нейронной сетью, которая меняла головы актрисам в порносценах. Мне кажется, это уже не эксперимент. Это ниша и конкретное доказательство того, что в 2022 году будут целые сервисы, где можно будет заказать такое нейронное порно. Или нейронная сеть, которая генерирует изображения в зависимости от текстового описания. Это же фантастика, потенциальный способ визуализировать любимые книги, посты в интернете — да что угодно. Таких примеров очень много, поскольку новые алгоритмы выходят буквально каждый день.

Компания Nvidia создала алгоритм, способный дорисовывать целые куски изображения, которые потерялись или были повреждены. Причем дорисовка идет с учетом контекста снимка: если „потерялся“ глаз на фото, то нейронная сеть его дорисует. В свое время я ради интереса разворачивал в одном сообществе, где собирают черно-белые фотографии, нейронку, которая „красила“ эти снимки в цвета. Тоже интересная ниша и работает уже сейчас.

«Дорисовка идет с учетом контекста снимка: если „потерялся“ глаз на фото, то нейронная сеть его дорисует».

Но самый любимый пример — это алгоритмы от Google, которые работают на похожих принципах и уже активно используются в сервисах вроде Google Photo. Вы делаете снимок человека за забором-рабицей, а алгоритм сам удаляет забор, дорисовывая куски фотографии. Или, к примеру, снимаете вы при низком уровне освещения, а алгоритм определяет шум на фото и дорисовывает вместо шума саму фотографию. Настоящая магия».

Но сможет ли нейросеть рисовать без человеческого руководства? «Тут вопрос в том, что вообще считать искусством, — говорит художница Сюзана Камара. — При определенных усилиях можно научить рисовать кого угодно, даже обезьяну. Научиться переносить изображение из жизни на холст легко. Вопрос в том, что художник вкладывает в изображение. Машина, безусловно, может красиво рисовать, но без человека это изображение останется бессмысленной картинкой».

«На мой взгляд, все, что привлекает внимание, — вполне искусство, — возражает Ширяев. — В свободное время я развлекаюсь с нейронными сетями, которые генерируют текст на основе песен Михаила Круга. Мне кажется, если нейронная сеть сгенерировала текст, другая нейронная сеть написала под эти слова музыку, третья спела, четвертая нарисовала обложку и все это кто-то увидел и послушал, то это уже искусство, причем самобытное. Машинное обучение — такая же кисть, инструмент на digital-холсте. Если хочется так самовыражаться — пожалуйста, никто не против».

Снова ослиный хвост

О том, что люди готовы платить за картины, нарисованные нейросетью, говорит история австралийского студента Криса Родли. Используя алгоритм DeepArt.io, он «скрестил» изображения динозавров с цветочными принтами. Выложив то, что получилось, в твиттер, Родли был немало удивлен, когда ему пришло множество сообщений с предложением продать копии его цветочных динозавров.

Подобных инструментов существует множество, от самых простых в использовании, как упомянутый DeepArt.io (этот алгоритм не требует от человека ни навыков рисования, ни навыков программирования — то есть применять его может кто угодно), до более сложных. Алгоритмы становятся все более совершенными, и на Западе начинается серьезная дискуссия о том, как все это повлияет на представления об искусстве.

«Искусство, в том числе современное, базируется на определенных принципах и ценностях. Одна из базовых характеристик — это новизна, которая создается человеком, — говорит художник и искусствовед Дарья Воронина. — Даже в избитый сюжет художник привносит свое видение. Создают ли что-то новое нейросети? Это философский вопрос. По факту — да, они создают новое произведение, но если глубоко рассматривать категории новизны и авторства, то здесь могут возникнуть сомнения».

По словам Ворониной, сейчас среди «мастеров первого порядка» — художников, активно влияющих на формирование современного арт-рынка, — нет тех, кто привлекал бы к своей работе нейросети. Хотя технологиями современные авторы пользуются активно: например, американский художник Ричард Принс использует в своей работе фотографии, найденные в чужих инстаграмах.

«Создают ли что-то новое нейросети? Это философский вопрос».

«Вполне возможно, что через некоторое время появится художник, который будет брать какие-то образы, складывать их [с помощью нейросети] и выйдет с этим на рынок. Но, опять-таки, главным будет мастер, а не компьютерная программа, — считает Дарья Воронина. — Главным все равно останется художник, который будет вычленять эти образы, с его точки зрения новаторские, и преподносить их публике.

Мир становится более техногенным, и искусство, безусловно, будет двигаться в эту сторону. Сейчас очень много художников работает в области видео-арта. Это, конечно, не нейросети, но и не классическое визуальное искусство. Некоторые художники используют программы, которые, например, хаотично склеивают кадры. То есть художники уже отдают часть творческой работы компьютеру, машине. И вполне вероятно, что часть художников может уйти в область машинного искусства.

Но это не значит, что рынок будет перекроен исключительно под такое искусство. Сегодня, если посмотреть на выставки современного искусства и аукционы, соблюдается баланс между „ручным трудом“ и цифровым искусством. Его доля, может быть, будет наращиваться, но говорить о том, что оно полностью вытеснит [традиционное искусство], наверное, не приходится».

В некотором смысле использование машинных технологий можно сравнить с животными-художниками — обезьянами или поросятами, которые «рисуют», вымазавшись в краске. Но хотя привлечение животных к созданию картин практикуют с начала XX века (благодаря одному такому полотну получило свое название объединение «Ослиный хвост», в которое входил Казимир Малевич), воспринимать подобные картины как полноценное творчество по меньшей мере наивно.

«Это как ярмарка рукоделия: там тоже могут дорого продаваться очень простые вещи, но люди не за ними туда приходят — это благотворительные продажи, — говорит Воронина. — Ни за одним животным не закреплено авторское право. Более того, ни у одной из картин, нарисованных животными, нет вторичных продаж».

Мастерская художника, зал суда

Кстати об авторских правах. Мысль, что машина и вообще кто-либо, кроме человека, может быть субъектом права, кажется абсурдной. Тем не менее фотографу Дэвиду Слэйтеру пришлось судиться с борцами за права животных из-за «обезьяньего селфи». Суд недавно поставил точку в этом деле, объявив владельцем снимка Слэйтера, однако этому предшествовали три года нервотрепки и тяжб, а мнения опрошенных Bird in Flight фотографов разделились.

Решению суда предшествовали три года нервотрепки и тяжб.

Куда более сложный юридический конфликт разворачивается между компанией MOVA, разработавшей технологию захвата движений лица для создания максимально реалистичных визуальных эффектов, и несколькими голливудскими студиями. Если коротко, MOVA считает, что некоторых киноперсонажей создала в большей степени ее технология, а не студийные художники.

По всей видимости, использование новых технологий в разных видах визуального искусства добавит головной боли не только художникам и специалистам арт-рынка, но и юристам.