Искусственный интеллект и искусство
Нейросети в искусстве: что нужно знать про AI-ART

Почему нейронные сети сейчас на хайпе, какие проблемы видят художники в развитии искусственного интеллекта, где можно посмотреть на искусство алгоритмов? В этой статье мы собрали ответы на все вопросы для тех, кто только начинает знакомиться с этой занимательной областью на стыке искусства и новейших технологий. Нашими экспертами стали Елена Никоноле —медиахудожница и преподаватель, чьи области интересов —  гибридное искусство и искусственный интеллект, а также участники выставки Experimental Music and Art Expo 2021, которая была показана в Образовательном центре ММОМА в Москве, – Mediengruppe Bitnik (Швейцария) и Сергей Костырко (Россия).

Виктор Тимофеев

Влияние нейронных сетей сопоставимо с появлением электричества и Интернета. Как и другие general profile technology, эта технология универсальна и трансформирует общество на разных уровнях. Алгоритмы Google, Facebook, Spotify и многих других платформ на основе нашей активности в Сети пытаются предсказать, что бы мы хотели увидеть, и предлагают нам это.

Один из самых популярных примеров того, как работает искусственный интеллект в искусстве (Artificial Intelligence Art, или просто AI-Art), – когда на основе анализа большого массива данных (или Big Data) машина создает новые песни популярных исполнителей, будь то Nirvana или Гражданская оборона. Как отмечает Елена Никоноле, чаще всего такие истории – пиар-акции, в которых участвуют крупные корпорации вроде Гугла или Яндекса. Роль искусственного интеллекта в таких проектах обычно преувеличена: его представляют как полноценного коллаборанта, хотя на самом деле, конечно, новые композиции записываются при большом участии профессиональных композиторов и исполнителей.

Совсем другой метод работы с алгоритмами и звуком предлагает, например, Сергей Костырко в проекте “Сыр с личинками”, который в этом году была представлена на EMA Expo. По словам художника, изначально работа готовилась в формате концертного выступления, где рой личинок служил генератором для управления модульным синтезатором. Для этого поведение личинок анализировалось в реальном времени с помощью микроскопа и алгоритма, позволяющего оценивать движение объектов на видеоизображении. Полученные данные о скорости и направлении движения конвертировались в сигналы, управляющие тем или иным модулем синтезатора. Но специально для EMA Expo этот подход был несколько переработан, что позволило представить работу в форме аудиовизуальной инсталляции, зрители которой могут наблюдать не только за изменением звука, но и за движением личинок.
 

ДОЛЖЕН ЛИ AI-ARTIST БЫТЬ АЙТИШНИКОМ?

Художники, работающие с алгоритмами, как правило, сами не пишут нейросети и не имеют специального образования в сфере IT, но им необходимо уметь писать, редактировать и понимать код. Многие проекты вообще делаются не художниками, например, этот Инстаграм-аккаунт, созданный при помощи нейронной сети: @Neutral_tp.

В первую очередь, художник, работающий с искусственным интеллектом, должен собрать представительный объем данных, на которых он обучает машину. Сейчас машинное обучение происходит в основном в облаке или на своём сервере с графическим процессором (GPU).

Возникший как попытка математически смоделировать, как работает мышление и обучение,, искусственный интеллект оказался способен на то, на что не способен разум человека. Он может обрабатывать такие объемы информации, которые мы даже не можем себе представить, и на основании этого выдать результаты, которые мы не можем объяснить. Неудивительно, что в работах художников технология нередко предстает как нечто сакральное. Так, зрители инсталляции Марио Клингемана «Apropriate Response» («Соответствующий ответ») ощущают себя, словно в церкви, перед лицом нейросети, которая выдает им не существующие, искусственно сгенерированные афоризмы.

Mario Klingeman Apropriate Reponse: 

ВСЕГДА ЛИ AI-ART – ЭТО РАБОТА С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ?

Елена Никоноле: Нет. Например, Кейт Кроуфорд и Владан Йолер в работе «Анатомия системы ИИ» не работали напрямую с искусственным интеллектом, а на примере колонки Amazon Echo исследовали, как работает современная система искусственного интеллекта, с точки зрения материальных и природных ресурсов (художники рассмотрели полный цикл жизни колонки вплоть до того, как она оказывается на свалке, отравляя окружающую среду).

НЕМНОГО ИМЁН

Mediengruppe Bitnik: Одним из пионеров, безусловно, является Линн Хершман Лисон, американская художница, которая исследует центральные вопросы о наших отношениях с технологиями в своей работе с 1980-х годов. Она очень рано экспериментировала с чат-ботами, и ее голос очень актуален в этой области. Адам Харви много лет работал над проблемами машинного восприятия, машинного обучения, данных, а также систем мониторинга и управления, которые генерируют эти поля. Дуэт художников Übermorgen является пионером движения Net.Art и кураторами онлайн-выставки «Следующее биеннале следует курировать с помощью машины» в музее Уитни, которая оставляет выставку самообучающейся машине.

Елена Никоноле: Я бы отсчитывала AI-Аrt от выставки Cybernetic Serendipity, которая прошла в 1968 году Институте современного искусства в Лондоне под кураторством Ясии Рейхардт. Эта выставка была посвящена различным формам искусства, созданного с помощью алгоритмов, и работы, связанные с искусственным интеллектом на ней тоже были.

Никоноле говорит о трех главных типах работы с искусственным интеллектом. Одни художники  экспериментируют с новой эстетикой, применяют нейронные сети как инструмент для работы с изображением и звуком. Другие критикуют технологии, третьи раскрывают их потенциал.

ЭКСПЕРИМЕНТЫ С ЭСТЕТИКОЙ

Сергей Костырко: Во время прослушивания музыкальных произведений или саунд-арт работ, в первую очередь, фокусируешься на звуке – из каких деталей он состоит, как меняется во времени, какие при этом взаимодействия происходят внутри, каким образом достигается объем, и т.д. Однако мне всегда интересно разобраться и с технической реализацией, и с концептуальной составляющей – это позволяет лучше понять работу.

Машинное обучение на протяжении долгих лет используется для разработки алгоритмических композиций, и многие художники даже не акцентируют на этом внимание. Это просто некоторый набор инструментов, позволяющий решать поставленные задачи. Но все же есть достаточно нестандартные подходы, которые хотелось бы упомянуть. Например, cellF – синтезатор, созданный австралийским художником Guy Ben-Ary на основе выращенной на плате (причем из своих же стволовых клеток) биологической нейронной сети. Эта нейронная сеть реагирует на внешние звуковые стимулы, управляя синтезом звука, вокруг чего была построена серия перформансов, где приглашенные музыканты импровизировали с таким вот биороботом. Или проект Dead Language Poetry, серия работ норвежского композитора и художника Espen Sommer Eide, в рамках которой он экспериментирует с искусственной нейронной сетью, обученной на аудиозаписях c речью носителей мертвых языков.
 

КРИТИКА НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Развитие алгоритмов и нейросетей связано с комплексом проблем – не только технических, но и этических. Поэтому одно из важных направлений работы художников – критика технологий, изучение их последствий и того, как алгоритмы меняют мир вокруг нас.

Сергей Костырко: Существует ряд проблем, связанных с этикой использования алгоритмов машинного обучения в ходе создания художественных произведений. В первую очередь, здесь поднимаются вопросы авторства: во многих случаях художники не разрабатывают свои собственные модели, а используют уже готовые, а для их обучения используются работы других авторов. Возникает резонный вопрос: кто является настоящим автором работ, созданных на основе таких моделей?

Mediengruppe Bitnik: Это большой вызов – отразить в искусстве критический подход к технологиям. Так нам удается не только воспроизводить эстетическую поверхность этих потрясающих технологий в наших проектах, но и говорить о структурах власти, которые лежат в их основе, об их предвзятости и тех общностях, темах и людях, которые оказались вне этих новых технологий. Какие отношения мы устанавливаем с этими устройствами? Что произойдет, если устройства будут взломаны, если данные, которые эти устройства собирают о нас, будут украдены и использованы против нас? Увеличится или уменьшится моя способность действовать, если я подключусь к искусственному интеллекту?

На выставке Experimental Music and Art Expo 2021 в Образовательном центре ММОМА в Москве можно было познакомиться с работой «Alexiety» Медиагруппы Битник.

Mediengruppe Bitnik: Работа Alexiety включает три песни, которые мы написали специально для устройств умного дома, таких как Amazon Echo и Google Home. Такие интеллектуальные персональные помощники обслуживают и контролируют устройства умного дома. При этом алгоритмы, по которым они работают, являются секретными и непрозрачными. В 2018 году мы работали с музыкантом и продюсером Лоу Джеком, чтобы понять, как мы можем взломать мир интеллектуальных персональных помощников. Написание песен было очевидным решением, потому что прослушивание музыки происходит в тех же комнатах, где находятся Google Home и Amazon Echos. Инсталляция позволяет посетителям наблюдать за тем, как устройства умного дома реагируют на песни. EP отражает чувства, которые мы испытываем к этим устройствам: от беззаботной симпатии до дискомфорта, который возникает от постоянного ощущения, что за тобой следят.
 

ПОТЕНЦИАЛ НЕЙРОСЕТЕЙ

Другое важное направление – развитие потенциала искуственного интеллекта, поскольку создатели нейросетей, как и любых других технологий, часто недоконца понимают их возможности. В качестве удачного примера Елена Никоноле назвала проект VFRAME Адама Харви в сотрудничестве с Сирийским архивом. (Сирийский архив – правозащитная организация с главным офисом в Берлине, собирающая в Сети данные о Сирийском конфликте, чтобы с их помощью раскрывать преступления). Харви хотел обучить машины распознавать на видео запрещенное вооружение. Однако выяснилось, что в открытом доступе слишком мало изображений запрещенных бомб, для того чтобы научить машину распознавать их. Тогда Харви на основе реальных изображений оружия сделал 3d-модели, раскрасил и сфотографировал с разных ракурсов, при разном освещении. Так удалось искусственно создать базу изображений для обучения ИИ.

В мире – это прежде всего Центр искусств и медиатехнологий в Карлсруэ и Музей современного искусства «Ars Electronica Center» в австрийском городе Линц.  (С недавних пор в нем появился раздел AI and life art, где объединены биоарт и работы с искусственным интеллектом). А в России – это прежде всего Электромузей, лаборатория LABORATORIA Art & Science Space, созданная Дарьей Пархоменко и с недавних пор обосновавшаяся в Западном крыле Новой Третьяковки.

Также с  проектом Data CTRL Centre Гёте-Института, который был показан на выставке Experimental Music and Art Expo 2021 в Образовательном центре ММОМА, можно будет познакомиться в сентябре и октябре 2021 в Нижнем Новгороде и Перми.