Нейросети в искусстве

Нейросети в искусстве

Педагог кафедры кино и телевидения, факультета театра кино и телевидения

Казанского государственного института культуры Мальков М.Б.

Аннотация:

Развитие цифрового искусства происходит благодаря взаимодействию искусства с техническим прогрессом. На сегодняшний день понятие «цифровое искусство» сосуществует одновременно с такими понятиями, как «компьютерное искусство", «мультимедийное искусство», "медиаискусство" и "киберискусство". [1,2,3] И это еще одна проблема в области терминологии и определения особенностей цифрового творчества. Из них неполный список включает в себя виртуальность, интерактивность, гипертекстуальность, способность манипулировать материалом, размещать его во временном и пространственном пространстве. При этом в качестве примера можно привести совмещение разных форм цифровой культуры, среди которых исследователи называют интерактивную выставку или кино, видео или анимацию, музыкальную среду и другие виды. Однако на сегодняшний момент даже цифровое искусство претерпевает очередную революцию. И заключается она, как ни странно, в природе «цифры».

Как сообщает издание The New York Times, в 2017 году Илон Маск заявил о том, что ИИ – это угроза для всего человечества. Через два года после этого он заявил, что занимается разработкой системы Neuralink — имплантация компьютерных чипов в мозг людей. С одной стороны, Маск был прав: искусственный интеллект уже сейчас способен делать очень много – снимать видео, писать картины и тексты, а также создавать новых людей. С таким стремительным развитием ИИ угроза для разработчиков стала реальной. Спустя год после выпуска нейросети Codex, в августе 2021 года OpenAI выпустла нейросеть Codex, заменив программистов.

Нью-йоркский аукцион Christie’s 5 октября пополнился еще одной работой, созданной искусственным интеллектом. По оценке в $7000$9000, ее стоимость составила 432 000. Ценовой диапазон соответствовал мастеру «первой величины»: на аукционе серии принтов Энди Уорхола, который состоялся в Нью-Йорке, был продан за 780 000 долларов. Создатели работы - трое молодых людей, которые, по их словам, занимаются «демократизацией» искусственного интеллекта через искусство. Впрочем, назвать из создателями не совсем верно, поскольку саму программу написал совершенно другой человек.

По их словам, код был создан 19-летним Робби Барратом, который начал экспериментировать с ИИ. Загрузив в программу несколько тысяч фотографий из Интернета, чтобы научить ее рисовать, он поделился своим кодом с другими пользователями на GitHub. До сих пор нейросеть находится в открытом доступе. Однако, исследователи ИИ обманываются, думая, что сети GAN более сложные и автономные, чем они есть на самом деле.

ИИ чаще всего используется для распознавания образов: на входе подается неструктурированная информация (например, изображения, звук или текст), а на выходе мы хотим получить некий семантический вывод. Если же речь идет об изображении, а оно может быть представлено в виде информации о находящемся на нем объекте, то данные, полученные с него, могут также использоваться и в качестве генератора новых данных, — такие сети называются генеративными.

Идея и развитие таких сетей может быть настолько мощной технологией, что возможно сможет стать одним из векторов развития машинного обучения. Благодаря ему сети знают, копируют основные визуальные шаблоны, но они совершенно не имеют представления, как они могут сочетаться друг с другом. При этом на выходе получаются изображения, в которых границы и фигуры совмещаются друг в друге. Специалисты компании Google предложили для этой эстетики специальное название, по аналогии со старинной историей искусства - Ганизм (GANism).

По мнению сообщества искусствоведов и художников, развитие технологий может вызвать проблемы с авторскими правами. Такие дискуссии в искусстве идут 1957 года, когда, была написана самая первая песня “в цифре”— это небольшая зарисовка The Silver Scales, созданная инженером Bell Labs Ньюманом Гутманом.

Первым в этом ряду можно назвать великого авангардиста Яниса Ксенакиса. Развивались технологии — в девяностые годы появились алгоритмы для генерации джазовых соло и целого ряда аранжировок. В настоящее время развитие нейросетей привело к тому, что созданная компьютером музыка стала одним из перспективных направлений: различные инструментальные композиции «для бега» или «для отдыха» уже существуют в стриминговых сервисах.

Впрочем, что картины, что музыка – алгоритмы и способы работы ИИ одинаковы. И на первый взгляд может показаться что мотивы у сторонников ИИ – лень (как у всех классиков и первопроходцев), но на деле - мы живем в мире победившего капитализма, где основной целью любой деятельности является извлечение прибыли. Объем музыкального рынка огромен, и ему еще есть куда расти, если потребителям предложат что-то принципиально новое. Но чтобы завоевать рынок, надо сначала выпустить товар, вложившись в его разработку, а для этого нужно вложить в него деньги.

ИИ позволил сделать музыку более красивой, а также придать ей более приятный вид. При этом в настоящем цифровом музыкальном искусстве есть такие качества (как нелинейность, открытость, равновесность, диссипация, индетерминантность), которые характерны и синергетике. Именно этому научному направлению, возникшему в середине 1970-х гг. и названному отказом от представления о мире как построенном из элементарных частиц – кирпичиков вещества – в пользу картины мира как совокупности взаимосвязанных нелинейных процессов, принадлежит эта фраза. [4]

Основное правило – это чтобы компьютер мог сразу генерировать звук, а не какие-то абстрактные ноты, которые мало кто поймет, и к которым нужен еще исполнитель. Людям нравится классическая музыка и они больше всего будут впечатлены, если ИИ будет генерировать ее на основе произведений великих композиторов прошлого века.

Конечно, множество музыкальных компаний, которые занимаются производством и распространением музыки А вот если честно, то, что они производят, музыкой назвать трудно. Некоторые выбрали другой путь – ведь то, что они делают, музыка приятная, но без вовлечения, чтобы не отвлекать от основной деятельности, фоновая музыка для работы и отдыха.

По мнению сотрудника западной компании Narrative Science, в 2030 году 90% новостей будут написаны ИИ. Многие издания для написания новостных заметок уже генерируют материалы через нейросети. Для этого используют передовую модель на сетях GPT-3, а это инструмент, который умеет генерировать текст. Причём настолько точно копирует человека, что OpenAI держит ее в закрытом доступе. На данный момент создатели проекта опасаются, что их разработку могут использовать для распространения дезинформации.

Еще GPT-3 отлично показал себя в создании новостных заголовков. На основе сценариев, которые написаны нейросетями, уже снимаются короткие фильмы. С одной стороны – забавно и необычно, с другой – неординарно. На видеохостинге YouTube существует целый канал Calamity Ai, где студенты калифорнийской киношколы выкладывают короткометражки по сценариям, написанными нейросетью.

Но вернёмся к искусству в целом и посмотрим, что же происходит на самом деле? Ведь это, как мы уже рассмотрели, бизнес индустрия.

На канале Ютуб недавно появилось несколько интересных видео. В одном из них в сцене из «Терминатора» на Шварценеггера с помощью нейроимплантации лица Сталлоне, в другом – в отрывке из «Матрицы» заменили Киану Ривза (Брюса Ли) на Брюса Ли (Киану Ривз) в легендарной боевой сцене с Морфеусом. Есть видеоматериал, где Джек Николсон сменил на Джима Керри в фильме «Silence».

Этот способ уже появился на вооружении западных кинокомпаний («Мандалорец» 2 сезон). А это целый клондайк. С помощью этой технологии можно пользоваться любым пользователем с более-менее мощным компьютером. Но частным лицам на этом точно не заработаешь, так как авторские права охраняются студиями.

Именно поэтому на съемочной площадке все чаще появляются не актеры и даже не режиссер, а программисты. Как только нужно будет снять фильм, а точнее «сделать», сценарий сгенерирует ИИ, даже участие людей не требуется. Постояли пару статистов актёров из драмкружка на площадке, а потом им приклеили лица нужных известных актеров, изменили голоса посредством опять-же нейросетей и очередная картина готова.

Сможет ли робот заменить человека на работе или в быту, а также вытеснит ли искусственный интеллект человека. А если и есть какие-то сомнения в том, что это не так, то они развеются, как только вы увидите все своими глазами.

На самом деле нейросеть – это всего лишь продвинутый “электронный попугай”, который выучил фразы и даже может сложить из них предложения, но не понимает смысл. И никакого “интеллекта”, который бы мог анализировать свои действия и делать выводы о них, у нее нет, поэтому творческому человеку она не конкурент.

Любое искусство несет некоторое послание о том, что автор музыки вложил в нее свои чувства и настроения. Нейросеть не знает о том, что это такое, она лишь умеет воспроизводить эмоции, которые были заложены в произведении, на которой она училась. С другой стороны, нейросеть может помочь автору!

Библиография

1.     Деникин А.А. Постцифровая эстетика в арт-практиках цифрового искусства [Электронный ресурс] // Обсерватория культуры. 2017. Т. 14, № 1. URL: https://doi.org/10.25281/20723156-2017-14-1-36-45 (дата обращения 01.12.2020).

2.     Ерохин С.В. Цифровое компьютерное искусство. СанктПетербург : Алетейя, 2011. 188 с.

3.     Пол К. Цифровое искусство. Москва : Ад Маргинем Пресс, 2003 – 2015. 342 с.

4.     Аршинов В.И. Синергетика [Электронный ресурс] // Новая философская энциклопедия. URL:

https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASHa66 330a063a538e5cc6ca6 (дата обращения: 01.12.2020).