Машинный интеллект догоняет человеческий по всем направлениям. Уже утратил актуальность знаменитый тест Тьюринга: люди теперь не всегда могут определить, с кем ведут диалог — с живым собеседником или с программой.

Мы боимся, что роботы оставят нас без работы — но ведь творчество навсегда останется прерогативой человека? Разве это не уникальное наше преимущество — креативность, способность творить, благодаря которой люди и только люди могут быть писателями, художниками и композиторами?

Как бы не так! Машины уже штурмуют Парнас. Словно прилежные школьники, нейронные сети обучаются на художественных произведениях человека. Они улавливают общую структуру и паттерны в музыке, живописи и поэзии, а затем генерируют новые арт-объекты на основе усвоенных знаний. Но действительно ли их творения — искусство? И кто тогда автор — нейросеть в голове робота или нейросеть в голове программиста?

Чтобы оценить творческий потенциал искусственного разума, придумали тест Lovelace, названный в честь математика и первого программиста Ады Лавлейс. Чтобы пройти этот тест, машина должна самостоятельно создать оригинальное произведение, обладающее художественной ценностью, новизной и способное удивлять даже самого разработчика. Вот только эти свойства невозможно оценить по строгой шкале, поэтому вокруг машинного креатива кипят споры, подобно тому как сто лет назад спорили, считать ли модернистские эксперименты искусством. А пока вопрос о том, стоит ли машинное искусство внимания публики, придется решать самой публике. Предлагаем на ваш суд семь произведений искусственного интеллекта, претендующих называться искусством.

1. Нейропоэт, Neurona и «Нейронная оборона»

Чем стихи робота отличаются от стихов Егора Летова и Курта Кобейна?

В 2016 году Алексей Тихонов и Иван Ямщиков из «Яндекса» в свободное от основной работы время научили искусственный интеллект писать стихи. Свой проект они назвали «нейропоэт». Стихи писала нейросеть, обученная на большом массиве уже существующих стихотворений известных поэтов.

Нейропоэт, подобно писателю Владимиру Сорокину, может научиться писать в стилистике любого заданного автора. Разработчики решили не мелочиться и сразу покусились на святое — в 2016 году нагенерировали серию стихотворений в стиле Егора Летова, уже десять лет как покинувшего бренный мир лидера группы «Гражданская оборона». Затем Иван Ямщиков написал к ним музыку и в своей домашней студии вместе с Алексеем Тихоновым записал 13 песен. Альбом под названием «404» группы «Нейронная оборона» можно послушать онлайн с помощью сервиса «Яндекс.Музыка».

Вот отрывок из типичной песни «Нейронной обороны» под названием «Заново мир»:

«Ты меня не отпустишь в свой собственный век,

А в глазах у тебя апельсиновый снег,

И не будет в помине озлобленных птиц,

И опять ничего кроме будничных лиц.

О-o, цветы полевые в кустах, как в бутылке,

О-o, мне тоже не хочется думать о смерти».

А вот строки Егора Летова из песни «Моя оборона»:

«Пластмассовый мир победил.

Ликует картонный набат.

Кому нужен ломтик июльского неба?

О-о, моя оборона…

Солнечный зайчик незрячего мира.

О-о, моя оборона…

Траурный мячик стеклянного глаза,

Траурный зайчик нелепого мира».

 

 

В 2017 году Алексей Тихонов масштабировал нейропоэта — научил нейросеть генерировать стихотворные английские тексты. В качестве образца была взята поэзия Курта Кобейна, лидера группы Nirvana. Иван Ямщиков снова написал музыку, коллеги нашли в Нью-Йорке подходящего певца — Роба Кэрролла и записали с ним четыре песни, а на одну сняли клип. Все как положено — безнадежный скрежет электрогитары, надрывно-хриплый голос, лирика-крик в стиле бунтарских 90-х — даже непонятно, как такое можно сочинить, не взлохматив спутанные волосы и не надев что-нибудь мешковатое. Так появился альбом исполнителя Neurona; его тоже можно послушать в интернете.

Иван Ямщиков, научный сотрудник Института Макса Планка в Лейпциге, AI-евангелист ABBYY, сооснователь Creaited Labs:

— Моя любимая строчка из «Нейроны» — совершенно неожиданная: The God who’s always welcome to Iraq («Бог, которому всегда рады в Ираке»). Будь Кобейн жив, он бы мог написать что-то столь же провокационное.

2. День, когда компьютер пишет повесть

Сочинение цифрового фантаста вышло в финал литературного конкурса

В 2016 году в Японии искусственный интеллект прошел в финал литературного конкурса. Алгоритм, способный стать писателем, разработали ученые из Университета будущего в Хакодате.

Художественную повесть так и назвали: «День, когда компьютер пишет повесть». Готовое произведение исследователи отправили на литературный конкурс — Премию Хоси Синъити, названную в честь японского писателя-фантаста. В тот год было подано 1450 заявок, из них 11 произведений были по крайней мере частично написаны в соавторстве с искусственным интеллектом. Но в финал вышло произведение, целиком созданное цифровым автором.

Конечно, литературным трудом машины управляла команда людей. Хитоши Мацубара и его коллеги задали начальные параметры алгоритма, а затем позволили компьютеру самостоятельно сочинять повесть. «В тот день облака висели низко в пасмурном небе. Внутри, однако, температура и влажность были под контролем. Йоко лениво сидела на диване, проводя время за бессмысленными играми», — так начал повествование прошедший в финал нейрофантаст.

 

 

По правилам конкурса члены жюри читали присланные произведения вслепую, не зная, принимал ли искусственный интеллект участие в их написании. Любопытно, что работы от пишущих машин принимались на конкурс уже в течение нескольких лет — это Япония! По словам членов жюри, повесть приятно удивила своей структурой, но для победы недостаточно хорошо были проработаны персонажи.

Чего не хватает компьютеру, чтобы сочинять истории наравне с настоящими писателями? Насколько искусственный интеллект должен походить на человека, чтобы соперничать с ним в литературе? Вероятно, проблема с развитием характеров персонажей у цифрового автора говорит о пока неодолимом препятствии: компьютер не может увлекательно описать героев, потому что неспособен строить отношения с людьми. Он никогда не испытывал чувств, которые захватывают нас в книгах: не влюблялся в соседку по парте, не разочаровывался в идеалах юности, не преодолевал страх на войне, да и вообще не переживал никаких взлетов и падений, кроме скачков напряжения в сети. Зато робот-писатель никогда не теряет вдохновения и может гораздо более вольно обращаться с поворотами сюжета.

Никита Никитинский, специалист по машинному обучению и обработке естественного языка, глава R&D в IRELA:

— Машины-авторы не дотягивают до уровня живых писателей. Не будучи способными создавать что-то принципиально новое, они лишь эксплуатируют усвоенные паттерны. Но человек обучается схожим образом: мы воспринимаем множество чужих текстов, письменных и устных, и так учимся генерировать собственные.

3. Когнитивное платье от доктора Ватсона

Наряд для красной дорожки, реагирующий на комментарии в Твиттере

В 2016 году дизайнеры американского премиум-бренда Marchesa в коллаборации с суперкомпьютером IBM Watson создали платье для Met Gala — ежегодного бала Института костюма в нью-йоркском Метрополитен-музее. Темой мероприятия было сотрудничество человека и машин в моде. Наряд, в котором по красной дорожке прошла известная модель Каролина Куркова, дизайнеры назвали когнитивным платьем. При его создании машинный интеллект был включен в каждый этап творческого процесса.

Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, способный понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы. Он прославился победой в викторине Jeopardy («Своя игра»), потом как врач-диагност (и даже открыл новые важные для диагностики признаки), а еще был задействован в рамках исследовательского проекта IBM по анализу психологического влияния цвета и взаимосвязи между эмоциями и эстетикой изображения.

 

 

Дизайнеры марки Керен Крейг и Джорджина Чепмен вдохновлялись идеей, что от разного настроения ткань может менять цвет или даже светиться. Они выбрали пять ключевых человеческих эмоций, которые должно было транслировать их платье: радость, страсть, волнение, воодушевление и любопытство. Суперкомпьютеру показали более 150 изображений платьев Marchesa и более 100 фотографий с красной ковровой дорожки, чтобы он предложил цветовую палитру, характерную для марки и отвечающую выбранным эмоциям.

Выбор ткани также поручили искусственному интеллекту. На основе таких важных для кутюрье критериев, как вес ткани, прозрачность и пластичность, из 40 000 вариантов он отобрал 35 тканей, соответствующих идее наряда. Впрочем, окончательное решение осталось за дизайнерами.

В результате получилось воздушное платье c юбкой из множества слоев полупрозрачного тюля нежного серо-голубого цвета, украшенное вышивкой и объемными белыми цветами. Среди них были спрятаны светодиоды, мгновенно меняющие цвет в соответствии с настроением пользователей Твиттера, комментирующих мероприятие Met Gala. За это тоже отвечал Watson. Радость передавалась розовым светом, страсть — красным, волнение — голубым, любопытство — фиолетовым, воодушевление — желтым.

Когнитивное платье безусловно можно считать произведением современного искусства. После бала компания IBM подарила его Музею американских инноваций Генри Форда в штате Мичиган. Теперь его посетители могут увидеть, как платье в витрине меняет цвет, откликаясь на их эмоции.

Никита Никитинский, специалист по машинному обучению и обработке естественного языка, глава R&D в IRELA:

— Чтобы натренировать систему определять тон сообщений, специалисты «скормили» нейросети очень много примеров текстов, эмоциональная окраска которых известна. А потом сеть сама изучила взаимосвязи между характеристиками текстов и категориями эмоций.

4. Рождение абстрактной Венеры

Живопись нейросети оказалась человечнее полотен современных художников

Подражать чужому стилю искусственный интеллект умеет убедительно, но как насчет создания чего-то оригинального? Стилистически оригинальные картины рисует нейросеть, созданная в Лаборатории искусства и искусственного интеллекта Ратгерского Университета (США). Исследователи сообщили о своих открытиях в 2017 году на Международной конференции по компьютерному творчеству в Атланте. Они реализовали концепцию состязательных нейронных сетей, когда сотрудничают «генератор» и «дискриминатор»: одна из сетей рисовала картины, другая оценивала их. Первая нейросеть была обучена создавать картины в заданном стиле — к примеру, барокко, пуантилизма, рококо, фовизма или абстрактного импрессионизма. Вторая действовала как историк искусств, анализируя предложенную картину и определяя художника, жанр и стиль полотна. Затем исследователи модифицировали свою систему так, чтобы она генерировала изображения, которые не соответствовали бы ни одному из известных художественных стилей. Они назвали свой метод творческой состязательной сетью (англ. Creative Adversarial Networks, CAN). Для ее обучения ученые использовали 81 449 картин авторства 1 119 художников.

Получились картины с разными «сюжетами»: яркие пятна и полоски, цветные кляксы с подтеками, размытые черно-белые линии, контрастные контуры, флуоресцентные принты. На одной абстракции в приглушенных серо-бежевых тонах видится намек на пейзаж: вдалеке морской горизонт под сизыми тучами, нам ним темные штрихи — парящие чайки, ближе угадываются контуры террас старинной виллы, как бы смотрящей на море с утеса, а на переднем плане около солнечной стороны дома играют тени от низких фруктовых деревьев. Картину назвали «Рождение Венеры». Позже она была снята в американском сериале «Силиконовая долина» в роли первого шедевра искусственного интеллекта, проданного на аукционе.

 

 

Творения искусственного интеллекта были продемонстрированы фокус-группам — вместе с полотнами абстракционистов прошлого и нефигуративной живописью с ярмарки Art Basel 2016 года. Зрителями были обычные люди, среди которых не было ни художников, ни кураторов, ни арт-критиков, ни искусствоведов. Им было предложено определить, сотворена ли картина человеком или компьютером. Оказалось, что непрофессионалы не могут отличить картину, написанную художником, от изображения, сгенерированного нейросетью. Творчество признанных абстракционистов прошлого люди в 85% случаев верно сочли настоящими картинами. При этом респонденты отнесли 53% компьютерных изображений к числу нарисованных человеком, тогда как среди работ современных художников с ярмарки Art Basel этот показатель составил лишь 41%. Получается, творения искусственного интеллекта показались зрителям более похожими на человеческие, чем картины настоящих художников с ярмарки современного искусства.

Фокус-группа также оценила полотна по таким субъективным критериям, как преднамеренность, визуальная структурированность, коммуникативность, вдохновение. По всем этим показателям картины машинного интеллекта превзошли в глазах публики работы настоящих художников — как признанных абстракционистов, так и участников ярмарки.

Сгенерированные картины уже выставлялись на нескольких художественных выставках и сейчас продаются под брендом AICAN по цене от 500 до 25 000 долларов.

Дарья Пархоменко, куратор, основатель Фонда LABORATORIA Art&Science, эксперт по современному искусству:

— Современное искусство предполагает осмысление окружающего мира художником, а не автоматическое воспроизводство предыдущего опыта. Но осмыслять созданные артефакты нейронные сети не могут, так что работы AICAN — это, по сути, предметы для дизайна помещений. Другое дело, что произведениями искусства могут являться сами эти системы искусственного интеллекта.

5. Скрябин бы порадовался

Музыку «Нейроскрябина» исполняет живой оркестр

Еще одним увлечением сотрудников «Яндекса» стало создание музыки с помощью нейросетей. У них получилась интеллектуальная машина, которая воспроизводит музыкальный стиль заданного композитора. Исследователи продемонстрировали результаты своих экспериментов на ежегодной IT-конференции «Яндекса» YaC в 2017 году. С помощью нейросети они сгенерировали композиции в стиле Александра Скрябина, прародителя светомузыки. На открытии конференции прозвучал небольшой концерт: музыку, написанную искусственным интеллектом, исполнил живой ансамбль Artnovi Band на скрипках и арфе, а на терменвоксе солировал Петр Термен, правнук изобретателя инструмента. Перформанс дополнялся визуальным оформлением: в соответствии с музыкой на экране двигались абстрактные рисунки, также созданные машинным интеллектом.

 

 

Как нейронная сеть пишет музыку? Она анализирует множество известных сочинений, обнаруживает особенности и закономерности в музыке того или иного стиля или определенного композитора и после этого создает нечто похожее. При этом нейросеть может действовать по-разному: как человек, генерировать отдельные ноты или целые аккорды с длительностями или выдавать музыку сразу в виде потока звуковых волн.

По мнению критиков, в музыке Скрябина чувствуются импульсивность, тревожность и даже намек на мистицизм. Терменвокс идеально подошел для исполнения сочинений искусственного композитора. Плавные протяжные звуки, словно плывущие в темноте, создавали ощущение погружения в фантастическую реальность. С ними поочередно контрастировали скрипки и арфа, добавляя музыке резкости и темпа. А на огромном темном экране множество светящихся точек выстраивалось в динамичные композиции, как будто танцует большой ансамбль комет или косяк электрических рыб участвует в параде.

Как оценивать созданные машиной произведения? Пока нет другого общепризнанного способа, кроме как обращаться к экспертам. Именно так поступили с музыкой «под Скрябина»: ее одобрила музыкант Мария Чернова, эксперт по творчеству композитора. Похоже, творения нейросети действительно продолжают идеи Скрябина, мечтавшего объединить в своем творчестве звуки, краски, запахи и движения.

Алексей Тихонов, эксперт по машинной генерации, ведущий аналитик системы «Яндекс.Дзен»:

— В искусстве нет метрик, само качество как характеристика музыки или поэзии — субъективно и контекстуально, поэтому мы ориентируемся на реакцию признанных критиков и сообщества. В случае со Скрябиным нам помогла Маша Чернова, в случае с «Нейронной обороной» было бурное и разнообразное обсуждение в сети.

6. Бог из машины

Искусственный интеллект вступает на опасную тропу акционизма

Вклад роботов в искусство не ограничивается картинами, музыкой, литературой и прочими традиционными жанрами. Современные художники используют нейросети самым разными способами, стремясь преодолеть границы между искусством, научными исследованиями, технологиями, поп-культурой и общественно-политической активностью — это формирующееся направление называют гибридным искусством.

Российская медиахудожница Елена Никоноле создала свой экспериментальный арт-проект, соединив технологии искусственного интеллекта и интернета вещей. Проект deus X mchn исследует коммуникацию между искусственным интеллектом и людьми в физическом пространстве и поднимает проблему безопасности интернета вещей.

Нейросеть, обученная на сакральных текстах, представляющих главные религии мира (для нее любой такой текст — набор цифр, в котором можно искать закономерности), анализировала их поэтические и грамматические структуры, а потом придумывала новые слова, состоящие из морфем русского языка, и складывала их в предложения, сохраняя поэтику религиозных сочинений. Получалось не очень осмысленно, но внушительно: «Мы пошлем из него то для них — восхвалять человека, поистине, он — вражебесное!» Затем нейронная сеть синтезировала речь, чтобы компьютер смог произнести сгенерированные тексты. На следующем этапе художница получала доступ к девайсам, подключенным к интернету, таким как камеры с динамиками, принтеры и медиа-серверы. Через эти устройства ничего не подозревающим обычным людям, занимающимся своими делами в разных местах города, неожиданно транслировался созданный текст.

Участников выбирал алгоритм поиска камер и принтеров, а Елена только удаляла из базы камеры, находящиеся в частных домах и квартирах, так как это противоречило ее этическим нормам. По ее словам, все эти устройства используют заводские пароли по умолчанию или вовсе не имеют пароля доступа, поэтому подключиться к ним не составляло труда. При этом художница даже не знает, к каким камерам алгоритм подключался и с какими людьми взаимодействовал — он работал в автоматическом режиме.

Документальное подтверждение эксперимента — видеоролик с записями с тех самых камер видеонаблюдения, установленных в магазинах, учебных аудиториях и зубных кабинетах. Фильм показывает, как люди реагируют, когда какой-нибудь привычно безучастный девайс прерывает свое молчание загадочными проповедями. Например, кассиры боязливо заглядывают в объектив, укоряют устройство в «придури», жалуются мастерам. Или преподаватель автошколы во время лекции пытается не обращать внимания на необычное явление: «А-а, это опять религиозную передачу дают… Значит, в данной ситуации вы имеете право проехать первым…».

Проект deus X mchn был показан в Москве на «Винзаводе» и в Музее ZKM в немецком городе Карлсруэ. Скоро его снова можно будет увидеть в рамках выставки Daemons in the Machine, посвященной осмыслению искусственного интеллекта в искусстве — она пройдет в октябре в Московском музее современного искусства.

Елена Никоноле, медиахудожник, популяризатор современного искусства:

— Меня давно интересовала концепция интернета вещей, и в какой-то момент возникла идея: если есть девайсы, подключенные к интернету, то через них можно напрямую обратиться к людям, минуя контекст музея или галереи.

7. Загадочный портрет несуществующего господина

Во сколько оценят картину, сгенерированную нейросетью?

«На портрете в позолоченной раме изображен дородный джентльмен, возможно, француз и — судя по темному сюртуку и простому белому воротнику — служитель церкви. Работа выглядит незавершенной: черты лица несколько расплывчаты, на холсте остаются пустые участки», — сообщается на сайте аукциона Christie's, где в конце октября впервые будет выставлена работа искусственного интеллекта.

Этикетка гласит, что на картине изображен человек по имени Эдмон де Белами, но подсказка о происхождении работы — подпись художника в правом нижнем углу. Она выглядит как математическая формула с множеством индексов и скобок — ведь картина была сгенерирована программой.

 

 

Эта картина входит в серию портретов вымышленной семьи Белами. Ее создатели — французский коллектив Obvious, объединяющий художников и исследователей, создавших и обучивших генеративную состязательную сеть на наборе данных из 15 000 портретов, написанных с XIV по XX века.

Изображение человека — крайне сложный жанр для искусственного интеллекта, поскольку люди гораздо тоньше машины чувствуют смысл каждой линии и детали в изображении нашего лица. Да и можно ли хорошо нарисовать лицо человека, не чувствуя и не понимая эмоций?

 

 

Зато при взгляде на эти картины эмоции появляются. Изображение Белами оставляет цепкое ощущение недосказанности. Несмотря на традиционную для старинных портретов темную цветовую гамму и типичную позу вполоборота, полотно не вполне соответствует классическим канонам. Картина выполнена так, словно ее начал рисовать живописец-консерватор, а закончил — импрессионист, да и тот бросил на пoлдoрoге, оставив нераскрашенные части холста. Лицо господина проработано не до конца, а глаза скрыты в глубокой тени. От портрета веет тайной.

По мнению организаторов аукциона, продажа с молотка «Портрета Эдмона де Белами» станет символом выхода «искусственного искусства» на мировую арт-сцену.

Елена Никоноле, медиахудожник, популяризатор современного искусства:

— Один лишь факт покупки не способен сделать ту или иную работу произведением искусства. Однако, на мой взгляд, произведением современного искусства может считаться сам проект Obvious: художники иронично поднимают вопрос авторства, помещая объект, созданный алгоритмом, в контекст рынка современного искусства.