Нейронные сети создают ни на что не похожее искусство
ARTinvestment.RU   07 июля 2017

И не все зрители смогли отличить искусство нейронных сетей от реальных произведений с ярмарки Art Basel

Вечный бой искусственного и человеческого интеллектов зашел на территорию, ранее подвластную только людям, — территорию искусства и творчества. Одно дело — просчитать все возможные комбинации и алгоритмы в шахматах или распознать человека по базе из миллионов лиц, это машина давно может, и зачастую успешнее нас с вами. Другое дело — акт творчества, создания чего-то принципиально нового, что, как считалось все минувшие века, под силу только человеческому гению. Однако и эта сфера уже не дает покоя разработчикам нейронных сетей.

Последнее достижение команды Ахмеда Эльгамаля из Ратгерского университета в Нью-Джерси (в котором, кстати, хранится великолепная коллекция советского неофициального искусства Нортона Доджа) — произведения искусства, созданные совместными усилиями нейронных сетей двух типов. Нейронная сеть первого типа умеет распознавать, к какому стилю и направлению относится то или иное произведение искусства. Она натренирована это делать по базе из 80 тысяч работ с ресурса WikiArt, в которой представлены более тысячи художников от XV до XX века. В ней около 13 тысяч произведений импрессионизма, 2 000 кубистических полотен, 1000 картин эпохи Раннего Ренессанса и т.п.

Нейронная сеть второго типа генерирует некие изображения и показывает их первой, натренированной к распознаванию искусства, нейронной сети. Первая сеть либо признает их искусством определенного стиля, либо нет. Методом проб и ошибок вторая сеть учится создавать изображения, подпадающие под категорию «искусство» (опять же по мнению не человека, а другой нейронной сети).

Но и этого команде Эльгамаля показалось мало. Компьютерное изображение в определенном стиле — это повторение уже пройденного. Создать новый стиль — вот что было конечной целью. Теоретики искусства считают, что художник, желающий совершить прорыв на своем поприще, должен опереться на мировой творческий багаж, а затем добавить к нему что-то новое. В работе должны присутствовать эффекты новизны, удивления, сложности, загадочности и неопределенности, но они не должны быть чрезмерными, иначе можно вызвать антипатию у зрителя. Примерно этому программисты и попытались научить свою нейронную сеть — делать нечто новое, не слишком резко отличающееся от старого.

Чтобы проверить реакцию зрителя на сгенерированные нейронными сетями изображения, группу испытуемых попросили сравнить их с произведениями абстрактных экспрессионистов из базы WikiArt и работами с ярмарки Art Basel 2016 года. Естественно, людям не сказали, какое изображение сделано компьютером, а какое — человеком. Испытуемых попросили, во-первых, сказать, нравится ли им изображение, во-вторых, определить, присутствует ли в нем что-то новое, и в-третьих и главных, решить, кем оно создано — машиной или человеком.

Результаты теста оказались интересными. Отличить работы абстрактных экспрессионистов от компьютерных большинство смогло без проблем. А вот работы с базельской ярмарки от работ нейронных сетей отличить смогли не все. Более того, некоторые произведения, созданные на компьютере, зрители оценили выше, чем настоящие картины с Art Basel. Они нашли их более вдохновляющими.

Впрочем, создатели нейронной сети не склонны интерпретировать итоги теста в том ключе, что компьютер оказался талантливей художников. Все же работа нейронной сети построена на алгоритме, учитывающем то, что нравится зрителю, вызывает эмоциональные реакции. С таким же успехом искусством можно бы было назвать видео с котиками.

Материал подготовила Мария Онучина, AI

Источники: technologyreview.com, artinvestment.ru

*Все эти изображения были созданы нейронными сетями