Czy kreatywność zarezerwowana jest wyłącznie dla ludzi? Czy do tworzenia sztuki potrzebna jest świadomość? Co wyróżnia artystę od twórcy? – te pytania, choć mogły pojawić się w umysłach myślicieli różnych czasów, dziś nie pozostają już abstrakcyjnymi dywagacjami. W XXI wiek wkroczył nowy, niezwykły twórca, wymykający się istniejącym definicjom i wykraczający poza znane schematy. Zawojowawszy świat przemysłu, zagrzawszy miejsce w wielu domach i mieszkaniach, sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w kolejnej dziedzinie życia. Zadanie jest jednak wyjątkowe: należy wystrzegać się odtwarzania na rzecz tworzenia.
AI wspierające tworzenie sztuki
Wpływ sztucznej inteligencji na proces powstawania dzieła może być różny. Niektóre algorytmy tworzą sztukę bez dalszej ingerencji człowieka, inne – są jedynie wsparciem dla artysty. Takim wsparciem był dla Pindara Van Armana stworzony przez niego CloudPainter. Artysta przez kilkanaście lat uczył robota malować tak, by przygotowane przez niego obrazy wiernie naśladowały styl autora. CloudPainter działa w oparciu o zbiór reguł, uruchamiających się w zależności od aktualnego wyglądu obrazu. W celu ich sformułowania, Van Arman musiał przeanalizować swój styl malowania i dotrzeć do informacji, dlaczego w danym momencie podejmował daną decyzję. Efektem prac było stworzenie robota wyręczającego jego autora w malowaniu tła dla obrazów (oraz istotne zwiększenie się świadomości artysty na temat źródeł własnego stylu). Van Arman rozłożył na czynniki pierwsze swój zmysł artystyczny i w kooperacji z maszyną tworzy dziś niezwykłe dzieła, sklejające w spójną całość precyzyjne ruchy robota oraz duszę autora.
Sztuczna inteligencja może również pomagać odzyskać wenę twórczą. Znany jest przypadek, w którym artysta (Roman Lipski) namalował 9 wersji tego samego obrazu i wykorzystał algorytm do wygenerowania kolejnych obrazów z zachowaniem charakterystycznego dla siebie stylu. Dzięki przeanalizowaniu wyników i wykorzystaniu części rozwiązań podsuniętych przez sztuczną inteligencję, przełamał on blokadę, odkrywając nowe kierunki dla swoich dzieł. AI poszło tu o krok dalej niż w samo odtwarzanie stylu autora – stworzone obrazy, choć spójne stylowo z otrzymanymi próbkami, były równocześnie przesunięte w stronę abstrakcji i sam Lipski miał wrażenie, że patrzy na dzieła namalowane przez siebie z przyszłości.
Więcej przykładów rozwiązań opartych o AI, wspierających artystów w ich pracy, można znaleźć tutaj.
Powyższe sytuacje stanowią źródło pytań o rolę, jaką sztuczna inteligencja odegrała w powstawaniu dzieł. Czy fakt nauczenia się stylu malowania przez robota wystarcza, aby nazwać go artystą? Kto jest autorem nowopowstałych dzieł Lipskiego? Czy sztuczna inteligencja wykazała się kreatywnością?
Sztuczne dzieła warte tysiące dolarów
Widoczny powyżej obraz na pierwszy rzut oka wygląda na niedokończony – postać jest jak gdyby rozmyta, pozbawiona wyraźnych rysów twarzy, tło zaś zawiera niewypełnione farbą pola. Zagadkowy wydaje się być również podpis autora w postaci matematycznej formuły:
Przyjrzenie się powyższej formule może pomóc w interpretacji pochodzenia obrazu – mamy tu do czynienia z funkcją kosztu min-max, stosowaną w sieciach GAN (Generative Adversarial Networks), zdolnych do generowania obrazów. To właśnie tego typu sieć neuronowa jest autorką obrazu Portrait of Edmond Belamy. Stworzona została cała seria obrazów, przedstawiająca (fikcyjnego) Edmonda oraz członków jego rodziny.
GAN składa się z dwóch części – generatora oraz dyskryminatora. Rolą generatora jest wygenerowanie obrazu spoza zbioru treningowego, jednak możliwie najbardziej do niego pasującego, a dyskryminator ma za zadanie stwierdzić, że obraz z generatora został sztucznie stworzony. W trakcie uczenia generator przygotowuje coraz to lepsze obrazy (trudniejsze do odróżnienia od obrazów ze zbioru treningowego przez dyskryminator), zaś dyskryminator coraz lepiej odróżnia obrazy prawdziwe od fałszywych. Efektem takiego uczenia jest otrzymanie generatora, z pomocą którego można uzyskać obrazy dobrze naśladujące te, które zostały podane na wejście algorytmu.
Czy obraz przedstawiający Edmonda faktycznie nie różni się od obrazów, na których sieć się uczyła? Jeden z autorów eksperymentu tłumaczy, że zniekształcenia obecne na obrazie spowodowane są tym, że w trakcie uczenia dyskryminator zwraca uwagę na obecność takich cech, jak twarz czy ramiona (a nie skupia się na szczegółach), przez co zdecydowanie łatwiej go oszukać niż ludzkie oko. Jako ludzie jesteśmy również mocno wyczuleni na przedstawienie sylwetki człowieka, a w szczególności sposobu zaprezentowania twarzy na obrazie, co czyni portrety trudnymi do skutecznego generowania przez sztuczną inteligencję. Cel autorów został jednak osiągnięty: udało im się wykazać, że algorytmy są w stanie naśladować rzeczywistość.
Obraz w 2018 roku został wystawiony na aukcji i sprzedany za zawrotną kwotę 432500$. Było to pierwsze dzieło stworzone przez sztuczną inteligencję i sprzedane podczas aukcji. Czy w najbliższych latach będziemy obserwowali wzrost popularności w ten sposób wygenerowanych dzieł? Co sprawiło, że obraz osiągnął tak wysoką cenę?
Artysta (?)
Próba odpowiedzenia na pytanie, kto stoi za dziełem wytworzonym przez sztuczną inteligencję, okazuje się być wymagającym zadaniem. Rozpoczynając rozważania, warto odnieść się do konceptu, jakim jest kreatywność. Przed pojawieniem się AI, termin ten stosowany był w odniesieniu do człowieka; można śmiało wysnuć tezę, że kreatywność jest jednym z tych aspektów, który wyróżnia ludzi spośród innych stworzeń. Obserwując dzisiejszą rzeczywistość, należałoby jednak zastanowić się, czy kreatywność nie zaczyna cechować również sztucznej inteligencji.
Projektując maszynę zdolną do myślenia, celem jej twórcy jest uzyskanie efektu możliwie najlepiej oddającego ludzkie zachowanie. Jakość wyuczonego systemu można zmierzyć, przeprowadzając test Turinga. W czasie testu zadaniem maszyny jest przekonanie sędziego, że jest ona człowiekiem (w teście biorą udział trzy strony: sędzia, maszyna i człowiek. Jeśli sędzia pod koniec testu nie jest w stanie stwierdzić, która ze stron jest człowiekiem, uznaje się, że maszyna przeszła test – jest tak samo ludzka jak człowiek). Skoro w ten sposób mierzy się poziom ludzkości maszyny, zaś kreatywność jest aspektem charakteryzującym człowieka, czy oznacza to, że sztucznej inteligencji również można ją przypisywać?
Kreatywność można określić jako zdolność do stworzenia czegoś nowego, oryginalnego, równocześnie niosącego z sobą wartość. Można ją realizować nie tylko w sztuce, ale również na poziomie życia codziennego – kreatywnym może być sposób wyrażania emocji, łączenia ze sobą przypraw podczas gotowania, ułatwiania sobie codziennych czynności. Ponieważ jest to czynnik typowo ludzki, każdy człowiek jest kreatywny – można jednak zauważyć, że nie każdy w tym samym stopniu. Podobnie, starając się ocenić kreatywność danej idei, zamiast zadawać pytanie, czy jest ona kreatywna, lepszym może się okazać pytanie, w jakim stopniu i w jaki sposób.
Jednak nie tylko tworzenie czegoś od zera można nazwać kreatywnym; jako koncept trudny do zamknięcia w szczelnych ramach, kreatywność może się przejawiać również poprzez niecodzienne połączenie istniejących już rozwiązań, dalszą eksplorację tego, co poznane, w celu dojścia do nieoczekiwanych efektów. Należy jednak w tym miejscu odróżnić wykonywanie powtarzalnych czynności od kreatywnych poszukiwań; zwykła czynność, jaką jest chociażby pokrojenie warzyw na sałatkę, może być powtarzalna i niekreatywna (pocięcie rzodkiewki na plastry tak samo jak co tydzień) jak również nosić znamiona kreatywności (wycięcie pierwszy raz wzorków w warzywie). Ten przykład ilustruje jednak kolejny aspekt dotyczący omawianego konceptu – charakteryzująca kreatywność nowość jest paradygmatem relatywnym.
Co to oznacza w praktyce? Wymyślenie czegoś, co jest nowe dla autora, jednak wcześniej już zaobserwowane, niekoniecznie ujmuje kreatywności powstałej idei. Z tego powodu wyróżnia się kreatywność psychologiczną oraz historyczną, w zależności od tego, czy pomysł jest nowy dla jego twórcy, czy też nowatorski wobec wszystkich wymyślonych już konceptów.
Kreatywne idee są inspirujące dla innych; aby tak się jednak stało, ich twórcy muszą podzielić się nimi ze światem. Ta perspektywa skupia się raczej na efekcie niż na procesie, który do tego efektu doprowadził. Dzieło skłania do refleksji, prowokuje dialog, otwiera dyskusję. Dochodzi tutaj do interakcji odbiorcy i idei, która może doprowadzić do powstania kolejnych konceptów. W tym kontekście łatwo można przypisać kreatywność sztucznej inteligencji – stworzone przez nią dzieła stanowią wartość dodaną dla wytworów ludzkiej kultury, skłaniają odbiorców do przemyśleń – zarówno z perspektywy emocji związanych z estetyką, jak również oczekiwań wobec pojawienia się niecodziennego twórcy w dziedzinie dotychczas zarezerwowanej dla ludzi.
Czy można jednak być kreatywnym przez przypadek? Problematyczną kwestią sztuki tworzonej przez sztuczną inteligencję jest niemożność przypisania do niej celowości. Oryginalność, złożoność, ekscentryczność, stanowiące silne bodźce podczas odbioru sztuki, choć zdecydowanie obecne w dziełach stworzonych przez sztuczną inteligencję, nie są w stanie zasłonić braku intencji AI do stworzenia dzieła. Odnosząc się do przykładu portretu Edmonda Belamy’ego można wskazać, że rozmycie i zniekształcenia były i są środkami świadomie stosowanymi przez artystów (np. w dziełach Francisa Bacona Three Studies for a Portrait of Henrietta Moraes czy w obrazach Glenna Browna). Należy tutaj jednak podkreślić celowość zastosowania tych zabiegów; w przypadku sztucznej inteligencji efekt taki jest raczej konsekwencją nieudanej próby odwzorowania postaci człowieka, błędem algorytmu. Nie oznacza to jednak, że cała sztuka tworzona przez AI powstaje przez przypadek. Obserwując ten proces z nieco dalszej perspektywy, zakładając współpracę między człowiekiem i maszyną w tworzeniu dzieła, można odnaleźć celowość w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do eksploracji nieznanych wcześniej form. Taka kreacja wpisuje się w nurt sztuki konceptualnej, eksponującej sam proces twórczy.
Jeśli uznamy, że autorem jest wyłącznie algorytm, zaś sztuką można nazwać jedynie wytwory świadomie skonstruowane w celu przekazania informacji od twórcy do odbiorcy, sztucznej inteligencji nie będziemy mogli nazwać artystą. Co ciekawe, wiąże się to również z jednym z zastrzeżeń dotyczącym testu Turinga – dopóki maszyna nie jest w stanie samodzielnie, świadomie stworzyć dzieła sztuki, nie można uznać, że myśli. Bez względu jednak na rozterki związane z możliwością nazywania AI artystą, wciąż można doszukiwać się przejawów kreatywności w jego wytworach, przejawiających się poprzez łączenie istniejących idei w niecodzienny sposób, eksplorację znanych już konceptów, wreszcie tworzenie zupełnie nowych, nieobserwowanych wcześniej struktur.
AI nie tylko może, ale i potrafi
Eksplorując temat zastosowania sztucznej inteligencji w malarstwie, warto zwrócić uwagę na AICAN (Artificial Intelligence Creative Adversarial Network) – program, który “przeszedł kurs malarstwa” i na tej podstawie wykształcił własny, nowoczesny styl. Prace tego AI pokazywane były na wielu wystawach, a jedna z nich – St. George Killing the Dragon – została sprzedana na aukcji za 16000$.
Stojący za AICAN algorytm – Creative Adversarial Network – to sieć bazująca na koncepcji GAN. Autorzy projektu zdawali sobie sprawę, że widza można przyciągnąć za pomocą nietuzinkowych dzieł, w związku z czym z jednej strony uczyli sieć tak, by była jak najlepiej zaznajomiona z historycznymi dziełami sztuki, a z drugiej nie naśladowała żadnego istniejącego stylu. Starali się jednocześnie, by nie przesadzić z osobliwością nowopowstałych tworów. W efekcie sieć generuje przede wszystkim abstrakcyjne formy (co można uzasadnić “kursem malarstwa”, któremu została poddana w procesie uczenia – abstrakcja jest nurtem stosunkowo nowym, szczególnie modnym w XX wieku). AICAN potrafi także nazywać stworzone przez siebie obrazy.
Ważnym aspektem projektu było sprawdzenie, jak ludzie reagują na sztukę wygenerowaną przez algorytm. Podczas jednej z wystaw sztuki współczesnej przeprowadzono swego rodzaju test Turinga, w którym zwiedzającym prezentowane były różne dzieła z wystawy. Zadaniem było określenie, kto jest autorem obrazu – człowiek czy maszyna. Okazało się, że obrazy AICAN przemawiały do publiczności – aż w 75% przypadków respondenci uznali, że obrazy namalował artysta-człowiek, a oglądający czuli się zainspirowani przez oglądane dzieła.
Sztuczna inteligencja okazała się być pomocna w przywróceniu pierwotnego wyglądu obrazu Rembrandta Straż nocna. XVII-wieczne dzieło zostało przycięte w 1715 roku, ponieważ nie mieściło się w ratuszowej galerii. Ucięte fragmenty później zaginęły.
Na szczęście zachowała się kopia pełnej wersji obrazu, namalowana przez Gerrita Lundensa. W końcu, po ponad 300 latach od uszkodzenia, sztucznej inteligencji udało się zrekonstruować obraz. W procesie zostały wykorzystane trzy sieci neuronowe: celem pierwszej było znalezienie wspólnych szczegółów pomiędzy oryginałem i kopią, drugiej – delikatne przekształcenie kopii tak, by nałożone na siebie obrazy idealnie się pokrywały, wreszcie trzecia sieć miała za zadanie zrekonstruować ucięte fragmenty. Sieć uczona była na parach fragmentów obrazu w taki sposób, by ostatecznie być w stanie “przenieść” styl Rembrandta na kopię Lundensa. Proces zakończył się sukcesem, a zrekonstruowane fragmenty można było przez 3 miesiące podziwiać na żywo podczas wystawy czasowej, a obecnie – na stronie internetowej muzeum. Więcej informacji na temat renowacji znaleźć można tutaj.
Koncepcja GAN i jej pochodne dominują w dziedzinie obrazów generowanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dzieła te – przynajmniej z perspektywy niewprawnego widza – nie zapoczątkowały jednak zupełnie nowej estetyki; nawet AICAN, choć nowatorski, zbudował swój styl na istniejących w historii nurtach malarstwa. Inaczej jest w przypadku algorytmu Google Deep Dream. Generowane przez niego obrazy zupełnie odbiegają od znanych dotąd koncepcji, wprowadzając odbiorcę w świat psychodelicznych snów. Algorytm ten został zaprojektowany, by wspomagać naukowców w zrozumieniu działania konwolucyjnych sieci neuronowych poprzez generowanie obrazków przedstawiających obraz wejściowy z perspektywy poszczególnych warstw sieci, tzn. wzmacniając kształty, na które zwraca uwagę dana warstwa. Odbywa się to poprzez zwiększanie aktywacji w tej warstwie, a następnie aplikowanie zmian do wejściowego obrazka, który to proces można wielokrotnie powtarzać. Efekty możliwe do uzyskania na obrazach z użyciem tego algorytmu mogą być odbierane jako nowy nurt w sztuce.
Poniższy film przedstawia przykładowe efekty zastosowania Deep Dream na obrazach Van Gogha:
Sztuka w wykonaniu Deep Dream uległa dalszej ewolucji – Google stworzyło narzędzie Deep Style, potrafiące przenieść styl jednego obrazu na drugi. Przykładowe efekty takiego zabiegu można zobaczyć poniżej:
Nie tylko malarstwo
Inną dziedziną sztuki, w której sztuczna inteligencja może zabłysnąć, jest poezja. Stworzenie prostego bota do generacji utworów nie jest trudnym zadaniem – wystarczy zebrać bazę istniejących utworów, a następnie losować z nich wersy i składać w całość. Ostatni etap jest najbardziej skomplikowany – AI musi zdecydować, czy złożony utwór jest wartościowy i zrozumiały dla ludzi. Przykładem bota realizującego podobny schemat jest poem.exe, publikujący wpisy w serwisach Twitter i Tumblr:
every night the same
in utter simplicity
no sunburn— poem.exe 🐀 (@poem_exe) May 15, 2022
Generowanie tego typu utworów jest relatywnie proste w porównaniu z generowaniem prozy – nie trzeba zwracać uwagi na formy wyrazów czy modelować odległych od siebie zależności i utrzymywać spójności tekstu. Gdy odbiorca poczuje się zainspirowany przez utwór, może sam znaleźć głębię w przypadkowo ułożonych wersach.
Nie oznacza to jednak, że nie istnieją książki napisane przez sztuczną inteligencję. Pierwsza z nich – 1 The Road – została opublikowana w 2018 roku. W celu jej powstania Ross Goodwin przejechał trasę z Nowego Yorku do Nowego Orleanu i przekazywał zbierane po drodze informacje: obraz mijanych obiektów z kamery, konwersacje z wnętrza samochodu oraz lokalizację do wytrenowanej na trzech różnych korpusach językowych sieci LSTM. Książka rozpoczyna się zdaniem: It was nine seventeen in the morning, and the house was heavy. i często przedstawia aktualny czas bądź lokalizację. Uzyskany efekt daleki był od książki napisanej przez człowieka, dawał jednak nadzieję, że wraz z dalszym rozwojem AI w przyszłości możliwe będzie napisanie sensownego długiego utworu przez maszynę.
W 2020 roku OpenAI przedstawiło model GPT-3. Jest to ogromna sieć neuronowa oparta o architekturę transformacyjną, zdolna do generowania tekstu. Nie minęło wiele czasu, zanim zaczęły pojawiać się pierwsze książki napisane przez sieć. Szczególnie ciekawym przykładem jest komiks The AI-Made Comic Book #TAIMCB 1 – pozycja w całości napisana i zilustrowana przez sztuczną inteligencję.
Zanim jednak GPT-3 zrewolucjonizowała dziedzinę przetwarzania języka naturalnego, premierę miał pierwszy film napisany przez AI – Sunspring. Scenariusz napisała sieć LSTM o imieniu Benjamin (za którą ponownie stał Ross Goodwin), zaś reżyserią zajął się człowiek – Oscar Sharp. Więcej na temat eksperymentu można przeczytać tutaj, zaś efekty dostępne są w serwisie Youtube:
Odtwarzanie brakujących fragmentów dzieła przez sztuczną inteligencję miało miejsce również w muzyce. W 2021 roku AI, bazując na szkicach Beethovena, dokończyło jego dziesiątą symfonię. Proces uczenia przypominał ten, któremu poddawani byli XVIII-wieczni uczniowie – a więc zaczynał się od Bacha, Haydna, Mozarta. Dopiero w kolejnym kroku maszyna uczyła się kompozycji Beethovena. W trakcie generowania symfonii, jeden model komponował, a drugi rozpisywał kompozycję na orkiestrę. Symfonię można odtworzyć poniżej:
Między artystą i formą artystyczną
Ciekawym zjawiskiem, łączącym w sobie aspekt bycia artystą oraz formą artystyczną, jest Ai-Da, czyli humanoidalny robot. Ai-Da potrafi malować obrazy, a także pisać i recytować własną poezję. Wyposażony w model językowy robot jest w stanie wygenerować 20 000 słów w przeciągu 10 sekund.
Ai-Dę zobaczyć można poniżej:
Refik Anadol wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia wyjątkowych instalacji i wystaw, zapraszając uczestnika do wzięcia udziału w niezwykłych estetycznych przeżyciach. Przykładowe dzieła z jego kolekcji obejmują wizualizacje połączeń między elementami zbiorów danych czy tworzenie instalacji akompaniujących orkiestrze, w których algorytm reaguje na muzykę w formie świetlnych wizualizacji. Warto zapoznać się z Ted talkiem, w którym Refik prezentuje część swoich pomysłów:
Czy artyści mogą zostać zastąpieni przez sztuczną inteligencję?
Sztuczna inteligencja, choć zdolna do generowania coraz bardziej kreatywnych dzieł, które czasami trudno odróżnić od ludzkich wytworów, w tej chwili nie jest zdolna zastąpić artysty w samym procesie tworzenia dzieła sztuki. Można spekulować, czy uczenie się maszyny odbiega od uczenia się przez człowieka, czy tworzenie nowych konceptów na podstawie posiadanej wiedzy nie jest wspólne dla twórców ludzkich i maszynowych, jednak brak intencji maszyny do tworzenia sztuki zdaje się przesądzać o tym, że sztuczna inteligencja tylko naśladuje artystów, nie będąc jednym z nich. Obrazy malowane przez AI zapewne będą coraz częściej spotykane podczas aukcji, muzyka czy nawet literatura pochodzenia maszynowego mogą powoli zacząć wchodzić do mainstreamu, jednak dopóki nie ma mowy o świadomości, trudno mówić o artyście.
Źródła
- Kurt, D.E. (2018). Artistic Creativity in Artificial Intelligence.
- https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx
- https://www.americanscientist.org/article/ai-is-blurring-the-definition-of-artist
- https://www.artnews.com/art-news/news/rembrandt-ai-restoration-1234596736/
- https://builtin.com/artificial-intelligence/AI-art
- https://www.dailyartmagazine.com/ai-in-the-art/
- https://deepdreamgenerator.com/
- https://singularityhub.com/2018/10/25/ai-wrote-a-road-trip-novel-is-it-a-good-read/#sm.00069qmis10ebdl7uan103cdtwnog
- https://lifearchitect.ai/books-by-ai/
- https://arstechnica.com/gaming/2021/05/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/
- https://www.sciencefocus.com/news/ai-beethovens-symphony/
- https://www.voicemag.uk/news/10209/robot-artist-will-perform-artificially-generated-poetry-at-dante-celebration
- https://refikanadol.com/
Wspominałem o tym podczas rozmowy i tu: https://www.youtube.com/watch?v=4MKAf6YX_7M
jest piosenka z Eurowizji z 2019 roku stworzona przez sztuczną inteligencję na podstawie innych piosenek.