CC BY
0
УДК 7.036 001: 10.14529/БЗЬ240207
ХУДОЖНИК И НЕЙРОСЕТЬ: КОНФЛИКТ, ДИАЛОГ, СОТРУДНИЧЕСТВО?
А. А. Дружинина
Российский государственный художественно-промышленный университет имени С. Г. Строганова, г. Москва, Российская Федерация
Цель статьи состоит в исследовании сложных отношений между миром искусства и стремительно развивающимся искусственным интеллектом, который за относительно короткое время успел прочно закрепиться во многих сферах, даже таких консервативных, как музейное дело и арт-рынок. В статье рассмотрены некоторые из наиболее заметных примеров произведений, созданных с использованием нейронных сетей, а также способы, с помощью которых художник взаимодействует с этими алгоритмами. В дополнение к расширению творческих границ рассмотрены не менее значимые процессы сохранения и восстановления культурного наследия, в которых искусственный интеллект играет важную роль: цифровая реставрация и цифровая аутентификация. Также представлены примеры творческой синергии искусственного интеллекта и робототехники.
Помимо этого, в статье, несмотря на освещение положительного вклада технологии в творческие процессы, поднимаются вопросы относительно степени влияния искусственного интеллекта и поиска баланса между человеческим и машинным вкладом в произведение. Актуальность исследования того, как искусственный интеллект воздействует на профессиональную художественную среду, требует внимательного рассмотрения и постоянного диалога, что поможет в построении крепких симбиотических отношений.
Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, цифровое искусство, цифровая реставрация, цифровая аутентификация, роботизированное искусство, NFT-арт, искусство на блок-чейне.
Введение
Художники всегда проявляли особенный интерес к новым технологиям, прежде всего рассматривая их возможности для творческих экспериментов. Идея применения различных видов медиа, не предназначенных для художественных целей, не нова: уже в 1950-е гг. Бен Лапоски представил минималистичные «Электронные абстракции», созданные с применением осциллографа [1, с. 13], а в 1960-х гг. инженеры Майкл Нолл и Кен Ноултон проводили первые эксперименты с генеративной графикой. Современные цифровые технологии, в том числе и искусственный интеллект, подвиды которого мы рассмотрим в данной статье, не стали исключением. Более того, произведения, созданные при помощи искусственного интеллекта, можно отнести к представителям «искусственного искусства» (artificial art) - процесса создания художественных произведений, в котором не всегда предполагается участие человека [2].
Однако активные исследования творческого потенциала современных технологий не только привели к новым визуальным решениям, но и подняли ряд острых вопросов, которые вызвали ожесточенные споры и конфликты.
Один из таких - вопрос авторства: кого в итоге считать автором произведения и кому принадлежат права собственности, ведь запрос (так называемый «промт») формулирует человек и результат тоже отбирает человек, а весь остальной процесс остается за нейросетью. Наиболее ожесточенно этот вопрос стал обсуждаться после весьма
резонансного случая, произошедшего в 2022 г. на конкурсе начинающих цифровых художников в штате Колорадо. Высшую награду получила работа Джейсона Аллена «Пространственный театр оперы» (рис. 1), которая была выполнена с помощью нейросети Midjourney и увеличена в размерах с помощью другой - Gigapixel. Это событие вызвало яростную реакцию со стороны сообщества художников, которые обвинили г-на Аллена в обмане, а членов жюри в некомпетентности [3].
Рис. 1. Джейсон Аллен «Пространственный театр оперы», 2022
Fig. 1. Jason Allen "Théâtre D'opéra Spatial", 2022
Другой, не менее животрепещущий вопрос -это согласие на использование данных для непосредственного обучения нейросетей. Например, Midjourney была обучена на десятках тысяч изображений, созданных художниками и размещенных в сети Интернет [4], после чего нейросеть может повторить стиль любого художника в считанные минуты. В старых версиях нейросети даже были
видны водяные знаки с подписями разных авторов [5]. Это вызвало всплеск недовольства, вылившийся в протестные акции художников по всему миру. Одна из таких акций получила широкое освещение в прессе: художники, выставлявшие работы на известной платформе Artstation, стали массово удалять свои портфолио и призывали не только бойкотировать работы, сделанные с применением искусственного интеллекта, но и вовсе запретить обучение алгоритмов на работах художников [6].
События, вызвавшие общественный резонанс, породили в художественной среде опасения, что нейросети смогут вытеснить труд людей-художников, и это, в свою очередь, приведет к потере не только рабочих мест, но и вообще какой бы то ни было эмоциональной связи с произведениями искусства. Но следует заметить, что подобное в человеческой истории случалось не раз: с началом промышленной революции многие профессии были автоматизированы и видоизменены или вообще исчезли. Углубляясь в историю цифровизации, можно вспомнить о процессе внедрения в повседневную жизнь человека автоматизированных ткацких станков, который вызвал серию бунтов и актов вандализма (движение луддитов) [7, с. 34], а также появление репортажной фотосъемки, лишившей работы, в том числе, многих художников-графиков, ведь до этого немногочисленные книжные и газетные иллюстрации изготавливались в технике гравюры [8]. Комплексно оценивая развитие технического прогресса, мы вряд ли будем отрицать пользу всех нововведений. Даже если не углубляться в историю, многие современные программы и плагины предназначены для упрощения человеческого труда, нацелены на расширение именно творческих возможностей и избавление от рутинной работы.
Неоспоримым фактом является то, что для преодоления сложившегося конфликта необходима включенность в процесс не только профессиональных сообществ, но и самих компаний-разработчиков, а также оперативное правовое регулирование на государственном уровне.
Обзор литературы
Роль искусственного интеллекта в творческом процессе человека пока не получила достаточного освещения в научной литературе ввиду новизны явления.
Общие историко-культурные сведения о становлении цифровизации представлены в «Краткой истории цифровизации» М. Буркхарда.
Аналитическая часть работы опирается на труды докторов философии МГУ А. С. Мигунова и С. В. Ерохина, исследующих проблематику использования цифровых компьютерных технологий в искусстве, критический научный труд заведующего кафедрой новых медиа факультета изящных искусств в Белграде Деяна Грба [9], а также ряд авторитетных цифровых изданий: журнал, посвященный компьютерным и цифровым технологиям
The Verge, официальные отчеты, размещенные на сайте аукционного дома Sotheby's, а также цифровое издание газеты The New York Times.
Методы исследования
В рамках статьи были применены типологически-системный, историко-культурный и истори-ко-социальный методы исследования.
Результаты и дискуссия
Несмотря на все существующие противоречия, мы видим множество художников, которые наладили с нейросетями плодотворное сотрудничество. Давайте рассмотрим творчество некоторых из них.
В числе первых - Робби Баррат (Robbie Barrat, род.1999) [10] - художник, значимая фигура в среде цифрового искусства, который прославился нестандартным подходом к работе с искусственным интеллектом. Стоит упомянуть, что история известности Баррата началась со скандала, разгоревшегося после продажи «Портрета Эдмонда Белами» (рис. 2) на аукционе Christie's в 2018 г. за рекордные 432,5 тысячи долларов [11]. Дело в том, что портрет был полностью создан нейросетью под творческим надзором арт-группы Obvious, но на основе открытого кода, написанного Барра-том. Уже тогда были подняты актуальные на сегодняшний день вопросы.
y т ÜV'M * {„[v4 -"w]
Рис. 2. Obvious «Портрета Эдмонда Белами», 2018 Fig. 2. Obvious "Edmond de Belamy", 2018
NFT-технология дала художнику возможность превратить творчество в источник дохода. «Отчеканив» (от англ. mint «чеканка») несколько своих работ [12], Баррат быстро стал одним из самых продаваемых авторов, и сохраняет этот статус до сих пор [13]. Тем не менее, в начале 2021 г. он заявил о том, что больше не заинтересован в NFT из-за «...экологических и спекулятивных аспектов этого пространства» [14].
Другим видным представителем данного направления является Рефик Анадол (Refik Anadol, р. 1985) - выдающийся медиахудожник современности. Он известен своими инсталляциями, глубоко погружающими зрителя в мир, сочетающий в себе искусство, научные и технологические достижения, касающиеся области искусственного интеллекта и машинного обучения [15]. Его масштабные произведения исследуют гибридные отношения между архитектурой, пространством и медиаискусством, стирая границы между цифровыми и физическими объектами [16]. Например, художественная составляющая серии захватывающих иммерсивных инсталляций или, как называет их сам автор, «информационных скульптур», «Машинные галлюцинации» (2016 - н. вр.) создается нейросетью в режиме реального времени, основываясь на анализе различных данных, полученных от объектов природы, архитектуры, космоса и пр. Зритель становится свидетелем «размышления» машины, причудливо преобразующей большие объемы данных в «галлюцинации».
Эти проекты имеют свое цифровое продолжение и реализованы как NFT: помимо цифровых двойников самих инсталляций на аукционах представлены и другие произведения, созданные ИИ на основе тех же данных. На сайте студии их называют «иммерсивными NFT» [17]. В 2021 г. на аукционе Sotheby's был представлен проект «Машинные галлюцинации - Космос: Метавсе-ленная» (Machine Hallucinations - Space: Metaverse). Проект такого рода был представлен аукционным домом впервые [18].
В начале 2022 г. художник анонсировал создание собственной Метавселенной Dataland [19] -«... масштабного междисциплинарного проекта, объединяющего ведущих мировых нейробиологов, архитекторов, пионеров в области искусственного интеллекта, а также инновационные компании, среди которых NVIDIA, Google, LG Displays, Epson и другие» [20]. Концептуальная основа Dataland подразумевает развитие мультисенсорно-сти внутри виртуального пространства Метавсе-ленной, но подробности проекта держатся в строжайшем секрете.
Говоря о машинном обучении, нельзя не упомянуть студию Ouchhh, базирующуюся в Стамбуле и получившую международное признание за новаторскую работу, объединяющую искусство, науку и технологии. Весной 2022 г. студия представила масштабную иммерсивную инсталляцию, визуальный ряд которой был сгенерирован генеративно-состязательной нейронной сетью (GAN), обученной на произведениях Винсента Ван Гога. Зритель погружается внутрь фантастического пространства картин художника, составленного из 12 миллионов частиц, имитирующих мазки кистью [21].
Еще один художник, один из пионеров нейронных сетей и машинного обучения, активно
использующий в своем творчестве код и алгоритмы, - Марио Клингеманн (Mario Klingemann, род. 1970), иногда также встречается под ником Квази-мондо (Quasimondo). В своей серии «Воспоминания о прохожих I», представленной на аукционе Sotheby's 6 марта 2019 г. в Лондоне [22], Клингеманн использовал алгоритм GAN для создания изображений лиц, которые в режиме реального времени создаются и причудливо объединяются с другими изображениями, создавая сюрреалистические композиции. Полученные работы бросают вызов нашему традиционному пониманию портретной живописи и побуждают задуматься о влиянии машин на формирование нашего представления о личности и памяти.
Еще одним знаковым проектом для Марио Клингеманна является создание ИИ-художника Ботто (Botto) [23], который создает произведения искусства, основываясь на обратной связи от сообщества - BottoDAO (DAO - сокр. decentralized autonomous organization, с англ. децентрализованная автономная организация). Botto еженедельно представляет на рассмотрение 350 работ, созданных алгоритмом с открытым исходным кодом, а члены сообщества выбирают лучшую из них, которая будет выпущена как токен и представлена на онлайн-аукционе. Марио Клингеманн отмечает, что Botto - это гибридное существо, наполовину ИИ и наполовину коллективный разум [24].
В контексте плодотворного сотрудничества рассматривает искусственный интеллект и китайско-канадская художница Соугвен Чанг (Sougwen Chung, р. 1985) [25]. Ее практика охватывает пер-форманс, инсталляцию и сам процесс рисования непосредственно, стремясь найти общие черты между человеком и машиной, а также раскрыть творческие возможности искусственного интеллекта. Основным фокусом внимания Чанг стало создание прототипа робота DOUG, способного имитировать движения руки художницы. Чанг устраивает живые выступления, на которых она пишет абстрактные полотна вместе с роботами [26].
С появлением нейронных сетей роботизированное искусство получает больше возможностей для экспериментов. Помимо Чанг, на сегодняшний день существует еще несколько популярных роботов-художников, среди них роборука Ai_Norn, собранная энтузиастами из Москвы [27], роборука Фрида, запрограммированная исследователями из Университета Карнеги-Меллона (Пенсильвания, США) [28], человекоподобный робот София, который не только рисует, но и ведет невероятно насыщенную социальную жизнь [29], а также человекоподобный робот AI-Da [30]. При помощи нейросетей роботы способны самостоятельно придумывать сюжеты и писать картины.
Не менее интересным является и другое направление, получившее активное развитие благодаря нейросетям - цифровая реставрация. Сего-
дня сфера IT активно используется в процессах восстановления и сохранения культурного наследия, о чем свидетельствуют следующие примеры.
Венский музей Бельведер в коллаборации с Google Arts & Culture при помощи нейросетей восстановил цветовое содержание «Факультетских картин» [31] Густава Климта (см. рис. 3), уничтоженных пожаром во время Второй мировой войны: от произведений сохранились лишь цветная репродукция «Медицины», черно -белые фотографии, а также некоторые эскизы и текстовые описания [32], на основе которых и была обучена нейронная сеть. Очень подробно процесс восстановления описан на онлайн-портале «Климт против Климта: Человек противоречий», который был создан в 2021 г. благодаря инициативам Google Arts & Culture [33]. Более того, на основе собранного материала была создана виртуальная галерея, которую может посетить любой пользователь сети Интернет. «Виртуальный посетитель» может не только участвовать в тематических турах, но и взаимодействовать со всеми изображениями и видеороликами [34].
Рис. 3. Восстановленные цвета «Факультетских картин»
Г. Климта, 2021 Fig. 3. Restored colors of Klimt's "Faculty Paintings", 2021
С участием искусственного интеллекта было реализовано несколько проектов, связанных с наследием Рембрандта. Обучение нейросетей на работах художника началось еще в 2016 г. совместно с Microsoft, после чего на 3Б-принтере была напечатана картина «Следующий Рембрандт» (Next Rembrandt) [35]. Для того чтобы реализовать эту задумку, с помощью искусственного интеллекта были проанализированы все доступные произведения Рембрандта, классифицированы более 400 лиц, и на основе этих данных нейросеть научилась создавать портреты в стиле Рембрандта. Для перехода в 3Б-измерение пришлось использовать 3D-сканы картин, с которых и были сняты карты высот для детального понимания рельефа. Печать производилась специальными УФ-чернилами на основе краски на специально изготовленном SD-принтере Canon, который был создан специально для восстановления картин [36]. Данный эксперимент проложил маршрут для дальнейших восстановительных работ.
В рамках проектов, связанных с исследованием возможностей применения искусственного ин-
теллекта в реставрационных целях, была также восстановлена картина Рембрандта «Ночной дозор» (1642 г.) (см. рис. 4), которая была произвольно обрезана с четырех сторон в 1715 г. при перемещении в новый зал. Оригинальные полосы, к большому сожалению, не сохранились. Но была найдена уменьшенная репродукция картины, выполненная Герритом Люнденсом (Gerrit Lundens, 1622 - 1686) приблизительно в период между 1642 и 1655 гг. [37]. Эти данные и были использованы при обучении нейронной сети, и утраченные части картины были полностью восстановлены [38]. Сейчас полноценная версия выставляется в «Галерее почета» в Рейксмузеуме в Амстердаме [39]. Также фонд «Наследие Рембрандта» выпустил коллекцию «Мета Рембрандт», состоящую из фрагментов «Ночного дозора», которая предлагала коллекционерам стать основателями виртуального музея в Метавселенной - все средства, вырученные от продажи, планируется направить на его создание. Представители фонда планируют представить в экспозиции около 306 работ мастера [40, с. 64].
Рис. 4. Совмещение живописного стиля Рембрандта
и Г. Люнденса при помощи нейросетей Fig. 4. Combining the styles of Rembrandt and Lundens using neural networks
В 2019 г. исследователи использовали искусственный интеллект для анализа рентгеновских снимков Гентского алтаря (1432 г.) братьев Ван Эйк. Панели Гентского алтаря расписаны с обеих сторон, поэтому стандартная процедура изучения рентгеновских снимков, используемая для реставрации, была затруднена [41].
Выводы
Как мы уже упоминали выше, нейросети с легкостью воссоздают стиль любого художника, что, с одной стороны, помогает восстанавливать культурное наследие, но с другой - может привести к неразберихе и даже к мошенничеству. Для предотвращения таких конфликтов существует еще одно, не менее интригующее применение искусственного интеллекта - аутентификация картин. Рынок оценки произведений часто сталкивается с проблемой атрибуции, особенно если работа или ее часть выполнена не самим художником, а кем-то из его мастерской. С помощью сверточ-ных нейронных сетей (CNN) можно реконструи-
ровать «стиль» автора [42]. Несомненно, эта технология крайне полезна. Она не только способна предотвратить подделку произведений искусства, но и может помогать в датировке и атрибуции [43].
В заключение следует сказать, что нейронные сети уже кардинальным образом изменили мир искусства и все существующие художественные практики, что привело к более глубоким дискуссиям о роли человека в акте творческого самовыражения. Более того, использование нейронных сетей выходит за рамки отдельных художественных начинаний и играет ключевую роль в сохранении богатого культурного наследия. Таким образом, союз искусства и технологий стал силой культурного возрождения, гарантируя, что наше культурное достояние сохранится для будущих поколений. Нейронные сети предлагают беспрецедентные возможности, но в конечном итоге они являются именно инструментами, используемыми человеком и его творческой волей. И именно благодаря симбиотическим отношениям мы выходим за границы известного. В каждом штрихе, каждом пикселе и каждой строке кода мы только подтверждаем бесконечную способность человеческого духа формировать наш мир, преодолевая ограничения времени и пространства.
Литература
1. Ерохин, С. В. Цифровое компьютерное искусство / С. В. Ерохин. -СПб. : Алетейя, 2011. -188 с.
2. Мигунов, А. С. Алгоритмическая эстетика : монография / А. С. Мигунов, С. В. Ерохин. -СПб. : Алетейя, 2010. - 280 с.
3. An, A. I. Generated Picture Won an Art Prize. Artists Aren't Happy / A. I. An // The New York Times. - URL: https://www.nytimes.com/2022/ 09/02/technology/ai-artificial-intelligence-artists.html (дата обращения: 30.09.2023).
4. The scary truth about AI copyright is nobody knows what will happen next // The Verge. - URL: https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data (дата обращения: 30.05.2023).
5. Artists Voice Concerns Over The Signatures In Viral LensaAI Portraits // ARTnews. - URL: https://www.artnews.com/art-news/news/signatures-lensa-ai-portraits-1234649633/ (дата обращения: 30.05.2023).
6. ArtStation is hiding images protesting AI art on the platform // The Verge. - URL: https://www.the verge.com/2022/12/23/23523864/artstation-removing-anti-ai-protest-artwork-censorship (дата обращения: 30.05.2023).
7. Буркхард, М. Краткая история цифровиза-ции: пер. с нем / М. Буркхард ; пер. с нем. Н. Андреева. - М. : Ад Маргинем Пресс : ABCdesign, 2021. - 184 с.
8. History of Periodical Illustration // NC State
University. - URL: https://clck.ru/3A5gBr (дата обращения: 30.05.2023).
9. Deep Else: A Critical Framework for AI Art/ Dejan Grba // NC State University. - URL: https://www.academia.edu/67610891/Deep_Else_A_C ritical_Framework_for_AI_Art (дата обращения: 30.09.2023).
10. Robbie Barrat, 2018-2020 // Avant Galerie. -URL: https://avant-galerie.com/en/robbie-barrat-2018-2022 (дата обращения: 23.05.2023).
11. Искусство искусственного интеллекта: кого считать автором в эпоху творчества нейросе-тей // НОЖ. - URL: https://knife.media/ai-art-main-question/ (дата обращения: 23.05.2023).
12. Robbie Barrat // Super Rare. - URL: https://superrare.com/videodrome (дата обращения: 25.05.2023).
13. Most Expensive Artworks // CryptoArt. - URL: https://cryptoart.io/ (дата обращения: 25.05.2023).
14. In 2018, Christie's Gave Away 300 Free NFTs. A Few People Who Didn't Throw Them Out Are Now Selling Them for Over $10,000 // Artnet. -URL: https://news.artnet.com/opinion/christies-nft-giveaway-1952860 (дата обращения: 25.05.2023).
15. Refik Anadol // Refik Anadol Blog. - URL: https://blog.refikanadol.com/aboutrefikanadol/ (дата обращения: 23.09.2023).
16. Refik Anadol // Refik Anadol. - URL: https://refikanadol.com/works/machine-hallucinations-space-metaverse/ (дата обращения: 03.10.2023).
17. Refik Anadol // Refik Anadol. - URL: https://refi kanadol.com/information/ (дата обращения: 03.10.2023).
18. Machine Hallucinations - Space: Metaverse // Sotheby's. - URL: https://www.sothebys. com/en/digital-catalogues/machine-hallucinations-space-metaverse (дата обращения: 03.07. 2023).
19. Dataland // Dataland. - URL: https://dataland.art/ (дата обращения: 30.04.2023).
20. Refik Anadol launches metaverse project with AV partners // AV Magazine. - URL: https://clck.ru/3A5gG7 (дата обращения: 30.04.2023).
21. AI Van Gogh /AI data paintinG_Immersive Experience // Ouchhh Studio. - URL: https://ouchhh.tv/AI-VAN-GOGH_IMMERSIVE-DATA-PAINTING (дата обращения: 03.07.2023).
22. Mario Klingemann | Memories of Passersby I // Sotheby's. - URL: https://goo.su/Z2dozzI (дата обращения: 24.05.2023).
23. Botto is a decentralized autonomous artist // Botto. - URL: https://www.botto.com/ (дата обращения: 24.05.2023).
24. Meet the man behind AI artist, Botto // Euronews. - URL: https://clck.ru/3A5gJA (дата обращения: 24.05.2023).
25. Sougwen Chung // Sougwen. - URL: https://sougwen.com/ (дата обращения: 24.05.2023).
26. Sougwen Chung: Human and machine col-
laboration // SuperRare. - URL: https://superrare.com/ magazine/2021/06/07/sougwen-chung-human-and-machine-collaboration/ (дата обращения: 24.05.2023).
27. A Robot That Learns To Paint. The Union of Human and Artificial Intelligence in Painting // AI_NORN. - URL: https://ainorn.art/ (дата обращения: 24.05.2023).
28. This Robot Can Paint. But Is It Art? // The New York Times. - URL: https://www.nytimes.com/ 2023/05/02/science/ai-creativity-paintbot.htmI (дата обращения: 24.05.2023).
29. Sophia // Hanson Robotics. - URL: https://www.hansonrobotics.com/sophia/ (дата обращения: 24.05.2023).
30. Ai-Da // Ai-Darobot. - URL: https://www.ai-darobot.com/ (дата обращения: 24.05.2023)
31. Google Arts & Culture And Belvedere Museum Trained An AI To Color Like Klimt // Jing Daily Culture. - URL: https://jingculturecrypto.com/ google-arts-and-culture-klimt-ai/ (дата обращения: 25.05.2023).
32. Klimt Foundation // Klimt Foundation. -URL: https://www.klimt-foundation.com/en/klimt-info/places/faculty-paintings-vienna-university/ (дата обращения: 25.05.2023).
33. The Stories Behind Klimt's Faculty Paintings // Google Arts & Culture. - URL: https://artsandculture.google.com/story/nwWxIZNv_3 ZAIA (дата обращения: 23.07.2023).
34. Klimt vs Klimt // Google Arts & Culture. -URL: https://artsandculture.google.com/pocketgallery/ kAUxTZBD8McZyQ (дата обращения: 23.07.2023).
35. The Next Rembrandt Project // The Next Rembrandt. - URL: https://www.nextrembrandt.com/ (дата обращения: 25.05.2023).
36. The Next Rembrandt: bringing the Old Master back to life // Medium. - URL: https://clck.ru/3A5gLR (дата обращения: 25.05.2023).
37. Artificial Intelligence in Artworks and Restoration: Contributing to the Art World // Artificial Paintings. - URL: https://artificialpaintings.com/ blog/2022/01/18/artificial-intelligence-in-artworks-and-restoration-contributing-to-the-art-world/ (дата обращения: 03.05.2023).
38. Rembrandt's The Night Watch painting restored by AI // BBC. - URL: https://www.bbc.com/ news/technology-57588270 (дата обращения: 25.05.2023).
39. Operation Night Watch. Closer than ever // Rijksmuseum. - URL: https://www.rijksmuseum. nl/en/whats-on/exhibitions/operation-night-watch (дата обращения: 25.05.2023).
40. Дружинина, А. А. Расширение концепции современного музея в интернет-пространстве с помощью технологий на базе блокчейна / А. А. Дружинина // Декоративное искусство и предметно-пространственная среда. Вестник РГХПУ им. С.Г. Строганова. - 2023. - № 2. Ч. 2. - С. 56-67.
41. (Art)ificial intelligence - Creation, destruction, restoration // Analytics India Magazine. - URL: https://analyticsindiamag.com/artificial-intelligence-creation-destruction-restoration/ (дата обращения: 25.05.2023).
42. The art of attribution and the attribution of art // The Critic. - URL: https://thecritic.co.uk/issues/ november-2019/the-art-of-attribution-and-the-attribution-of-art/ (дата обращения: 22.07.2023).
43. How AI Could Help Preserve Art // Datanami. - URL: https://towardsdatascience.com/how-ai-could-help-preserve-art-f40c8376781d (дата обращения: 23.05.2023).
Дружинина Александра Александровна - преподаватель кафедры истории искусств и гуманитарных наук, Российский государственный художественно--промышленный университет имени С. Г. Строганова (Москва), e-mail: prof.druzhinina.a@gmail.com. ORCID: 0000-0003-2351-7718
Поступила в редакцию 10 марта 2024 г.
DOI: 10.14529/ssh240207
ARTIST AND NEURAL NETWORK: CONFLICT, DIALOGUE OR COOPERATION?
A. A. Druzhinina
Russian State University of Design and Applied Arts, Moscow, Russian Federation
This article explores the complex relationship between the art world and artificial intelligence (AI), which in a short time has managed to firmly establish relations with many institutions, even such conservative ones as the museum business and the art market. This article looks into some of the most notable examples of works created using neural networks, and the ways in which the artist interacts with these algorithms. Besides the expanding creative boundaries, the roles of AI in the preservation, restoration, and authentication of cultural heritage are considered.
Examples of the creative synergy between AI and robotics are also presented. In addition, the article, while highlighting the contribution of technology to creative processes, raises questions about the extent of human artificial intelligence and determining the balance between human and machine contributions to creativity. The impact of AI on the world of professional art requires careful consideration and constant dialogue, which will help in building strong, mutually beneficial, relationships.
Keywords: neural networks, Al-art, artificial intelligence art, digital art, robotic art, digital restoration, NFT art, blockchain art, digital restoration, digital authentication.
References
1. Erokhin S.V. Tsifrovoe komp'yuternoe iskusstvo [Digital Art]. SPb.: Aleteyya, 2011. 188 s.
2. Migunov A.S., Erokhin S.V. Algoritmicheskaya estetika [Algorithmic Aesthetics]: monografiya. SPb.: Aleteyya, 2010. 280 s.
3. An A.I. Generated Picture Won an Art Prize. Artists Aren't Happy // The New York Times. URL: http s://www.nytimes.com/2022/09/02/technology/ai-artificial-intelligence-artists.html (data obrashcheniya: 30.09.2023).
4. The scary truth about AI copyright is nobody knows what will happen // The Verge. URL: http s://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data (data obrashcheniya: 30.09.2023).
5. Artists Voice Concerns Over The Signatures In Viral LensaAI Portraits // ARTnews. URL: https:// www.artnews.com/art-news/news/signatures-lensa-ai-portraits-1234649633/ (data obrashcheniya: 30.09.2023).
6. ArtStation is hiding images protesting AI art on the platform // The Verge. URL: http s://www.theverge.com/2022/12/23/23523864/artstation-removing-anti-ai-protest-artwork-censorship (data obrashcheniya: 30.09.2023).
7. Burkhardt M. Kratkaya istoriya tsifrovizatsii [A Short History of Digitalization]. M.: Ad Marginem Press, 2021. 184 s.
8. History of Periodical Illustration // NC State University. URL: https://clck.ru/3A5gBr (data obrashcheniya: 30.09.2023).
9. Deep Else: A Critical Framework for AI Art/ Dejan Grba // NC State University. URL: https://www. academia.edu/67610891/Deep_Else_A_Critical_Framework_for_AI_Art (data obrashcheniya: 30.09.2023).
10. Robbie Barrat, 2018-2020 // Avant Galerie. URL: https://avant-galerie.com/en/robbie-barrat-2018-2022 (data obrashcheniya: 25.05.2023).
11. Iskusstvo iskusstvennogo intellekta: kogo schitat' avtorom v epokhu tvorchestva neyrosetey [The Art of Artificial Intelligence: who should be Considered the Author in the Era of Neural Network Creativity] // KNIFE. URL: https://knife.media/ai-art-main-question/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
12. Robbie Barrat // Super Rare. URL: https://superrare.com/videodrome (data obrashcheniya: 25.05.2023).
13. Most Expensive Artworks // CryptoArt. URL: https://cryptoart.io/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
14. In 2018, Christie's Gave Away 300 Free NFTs. A Few People Who Didn't Throw Them Out Are Now Selling Them for Over $10,000 // Artnet. URL: https://news.artnet.com/opinion/christies-nft-giveaway-1952860 (data obrashcheniya: 25.05.2023).
15. Refik Anadol // Refik Anadol Blog. URL: https://blog.refikanadol.com/aboutrefikanadol/ (data obrashcheniya: 23.09.2023).
16. Refik Anadol // Refik Anadol. URL: https://refikanadol.com/works/machine-hallucinations-space-metaverse/ (data obrashcheniya: 23.09.2023).
17. Refik Anadol // Refik Anadol. URL: https://refikanadol.com/information/ (data obrashcheniya: 23.10.2023).
18. Machine Hallucinations - Space // Sotheby's. URL: https://www.sothebys.com/en/digital-catalogues/ machine-hallucinations-space-metaverse (data obrashcheniya: 23.10.2023).
19. Dataland // Dataland. URL: https://dataland.art/ (data obrashcheniya: 23.10.2023).
20. Refik Anadol launches metaverse project with AV partners // AV Magazine. URL: https://clck.ru/ 3A5gG7 (data obrashcheniya: 14.04.2023).
21. AI Van Gogh /AI data painting_Immersive Experience // Ouchhh Studio. URL: https://ouchhh.tv/AI-VAN-GOGH_IMMERSIVE-DATA-PAINTING (data obrashcheniya: 14.04.2023).
22. Mario Klingemann | Memories of Passersby // Sotheby's. URL: https://goo.su/Z2dozzI (data obrashcheniya: 25.05.2023).
23. Botto is a decentralized autonomous artist // Botto. URL: https://www.botto.com/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
24. Meet the man behind AI artist, Botto // Euronews. URL: https://clck.ru/3A5gJA (data obrashcheniya: 25.05.2023).
25. Sougwen Chung // Sougwen Chung. URL: https://sougwen.com/ (accessed 25.05.2023).
26. Sougwen Chung: Human and machine collaboration // SuperRare. URL: https://superrare.com/maga zine/2021/06/07/sougwen-chung-human-and-machine-collaboration/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
27. A Robot That Learns To Paint. The Union of Human and Artificial Intelligence in Painting // AI_NORN. URL: https://ainorn.art/ (data obrashcheniya: 24.05.2023).
28. This Robot Can Paint. But Is It Art? // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/ 2023/05/02/science/ai-creativity-paintbot.html (data obrashcheniya: 24.05.2023).
29. Sophia // Hanson Robotics. URL: https://www.hansonrobotics.com/sophia/ (data obrashcheniya: 24.05.2023).
30. Ai-Da //Ai-Darobot. URL: https://www.ai-darobot.com/ (data obrashcheniya: 24.05.2023).
31. Google Arts & Culture And Belvedere Museum Trained An AI To Color Like Klimt // Jing Daily Culture . URL: https://jingculturecrypto.com/google-arts-and-culture-klimt-ai/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
32. Klimt Foundation // Klimt Foundation. URL: https://www.klimt-foundation.com/en/klimt-info/places/ faculty-paintings-vienna-university/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
33. The Stories Behind Klimt's Faculty Paintings // Google Arts & Culture. URL: https://artsandculture. google.com/story/nwWxIZNv_3ZAIA (data obrashcheniya: 23.07.2023).
34. Klimt vs Klimt // Google Arts & Culture. URL: https://artsandculture.google.com/pocketgallery/ kAUxTZBD8McZyQ (data obrashcheniya: 23.07.2023).
35. The Next Rembrandt Project // The Next Rembrandt. URL: https://www.nextrembrandt.com/ (data obrashcheniya: 23.05.2023).
36. The Next Rembrandt: bringing the Old Master back to life // Medium. URL: https://medium.com/@DutchDigital/the-next-rembrandt-bringing-the-old-master-back-to-life-35dfb1653597 (data obrashcheniya: 25.05.2023).
37. Artificial Intelligence in Artworks and Restoration: Contributing to the Art World // Artificial Paintings. URL: https://artificialpaintings.com/blog/2022/01/18/artificial-intelligence-in-artworks-and-restoration-contributing-to-the-art-world/ (data obrashcheniya: 03.05.2023).
38. Rembrandt's The Night Watch painting restored by AI // BBC. URL: https://www.bbc.com/ news/technology-57588270 (data obrashcheniya: 25.05.2023).
39. Operation Night Watch. Closer than ever // Rijksmuseum. URL: https://www.rijksmuseum.nl/ en/whats-on/exhibitions/operation-night-watch (data obrashcheniya: 25.05.2023).
40. Druzhinina A.A. Rasshirenie kontseptsii sovremennogo muzeya v internet-prostranstve s pomoshch'yu tekhnologiy na baze blokcheyna [Expanding the Concept of a Modern Museum in the Internet Space Using Blockchain-Based Tecnologies] // Dekorativnoe iskusstvo i predmetno-prostranstvennaya sreda. Vestnik RGKhPUim. S.G. Stroganova. 2023. № 2. Ch. 2. S. 56-67.
41. (Art)ificial intelligence - Creation, destruction, restoration // Analytics India Magazine. URL: https:// analyticsindiamag.com/artificial-intelligence-creation-destruction-restoration/ (data obrashcheniya: 25.05.2023).
42. The art of attribution and the attribution of art // The Critic. URL: https://thecritic.co.uk/issues/ november-2019/the-art-of-attribution-and-the-attribution-of-art/ (data obrashcheniya: 22.07.2023).
43. How AI Could Help Preserve Art // Datanami. URL: https://towardsdatascience.com/how-ai-could-help-preserve-art-f40c8376781d (data obrashcheniya: 23.05.2023).
Aleksandra A. Druzhinina - Lecturer at the Department of History of Art and Humanities, Russian State University of Design and Applied Arts (Moscow), e-mail: prof.druzhinina.a@gmail.com
Received March 10, 2024
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
FOR CITATION
Дружинина, А. А. Художник и нейросеть: конфликт, диалог, сотрудничество? / А. А. Дружинина // Вестник ЮУрГУ. Серия «Социально-гуманитарные науки». - 2024. - Т. 24, № 2. - С. 58-65. Б01: 10.14529^^40207
Druzhinina A. A. Artist and neural network: conflict, dialogue or cooperation? Bulletin of the South Ural State University. Ser. Social Sciences and the Humanities, 2024, vol. 24, no. 2, pp. 58-65. (in Russ.). DOI: 10.14529/ssh240207
