CC BY
134
А.А. РЯБОВА
Кандидат технических наук, доцент Доцент кафедры информационных технологий и правового регулирования управления филиала ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова», г. Пятигорск
Е.П. СУПРУНОВА
Студент 3-го курса направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии», филиал ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова», г. Пятигорск
И3 - ИСКУСНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
В статье приведены конкретные примеры внедрения искусственного интеллекта в различные сферы искусства. В ходе исследования искусственный интеллект был рассмотрен как подражатель, как сотрудник и как создатель.
Сделан вывод о том, что искусственный интеллект способен создавать собственные произведения искусства, отражены проблемы, с которыми может столкнуться человечество с внедрением искусственного интеллекта в повседневную жизнь.
Искусственный интеллект, искусство, алгоритм, нейронные сети, машинное обучение. Тематический рубрикатор е-ЬШгагу: 28.23.01.
Введение. Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого мышления в машинах, которые запрограммированы думать, как люди, и имитировать их действия. Термин может быть также применён к любой машине, которая проявляет черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем.
Искусственный интеллект пока ещё не завладел миром, однако он стремительно проникает в нашу жизнь, влияя на то, как мы живём, работаем и развлекаемся, начиная с голосовых личных помощников, таких как Siri и Alexa, и заканчивая более фундаментальными технологиями, такими как поведенческие алгоритмы, внушительный поиск и транспортные средства с автономным приводом, обладающие мощными прогнозирующими возможностями. Сегодня существует множество примеров применений искусственного интеллекта.
Gmail и Google Docs используют ИИ для чтения того, что вы печатаете, а затем рекомендуют, что печатать дальше с помощью технологии Smart Compose. Facebook использует ИИ, чтобы определить, кто на ваших фотографиях, а затем рекомендует, кого пометить.
Система технологий «умный» дом представляет собой систему, позволяющую объединить все коммуникации и поставить их под управление искусственного интеллекта, программируемого и настраиваемого под все потребности и пожелания человека [5].
Оператор связи и провайдер цифровых услуг МТС разработал алгоритм, который анализирует стиль общения абонента, и на основании его потребностей формирует персональное тарифное предложение при оптимальных затратах.
В «Яндексе» машинное обучение (в том числе и нейросети) используется повсеместно: оно помогает лучше понимать смысл поисковых запросов пользователей, строить оптимальные маршруты в «Навигаторе», с высочайшей точностью прогнозировать погоду и многое другое. Технология «Диско» (от слова discovery), которая встроена в «Яндекс.Радио», помогает находить новую интересную для пользователя музыку и подсказывать песни, которые будут созвучны его настроению [7].
Сегодня бренды начинают использовать коммерчески доступную технологию для интеллектуальной идентификации и сегментирования аудитории, создания рекламных объявлений, тестирования вариантов, повышения производительности и оптимизации расходов - автоматически, в реальном времени и масштабе. Например, в 2018 г. Lexus выпустил то, что он назвал первой рекламой, созданной искусственным интеллектом.
Программное обеспечение искусственного интеллекта Cogito, построенное на основе результатов поведенческих исследований лаборатории Human Dynamics Lab Массачусетского технологического института, анализирует эмоциональное состояние клиентов и мгновенно пересылает соответствующую информацию сотрудникам контакт-центра, что помогает им лучше сопереживать клиентам.
Платформа Netflix предоставляет высокоточные прогностические технологии, основанные на реакции клиентов на фильмы. Она анализирует миллиарды записей, чтобы предложить фильмы, которые вам могут понравиться, основываясь на ваших предыдущих реакциях и выборе фильмов. Эта технология с каждым годом становится все умнее и умнее по мере роста набора данных.
Автопилотируемые автомобили используют ИИ для обнаружения препятствий и безопасного и эффективного вождения.
Таким образом, на сегодняшний день искусственный интеллект уже проник в самые разные сферы -от кулинарии до изобразительного искусства, танца, театра и кино, медицины. Это служит хорошим толчком для дальнейшего его развития.
Как искусственный интеллект меняет лицо искусства. По мере того как искусственный интеллект становится распространённым в повседневной жизни, индустрия искусства становится всё более созвучной творческому и рыночному потенциалу произведений искусства, созданных искусственным интеллектом. Идея принимается с волнением и трепетом. В то время как некоторые полагают, что мы находимся на ранней стадии следующего крупного художественного движения, другие менее уверены, что машины могут получить доступ к творчеству, как
люди. Независимо от этого с искусством, созданным не человеком, а машиной, приходит поток вопросов и неизведанных территорий, касающихся авторства, права собственности на произведение и того, важнее ли процесс, чем готовый продукт.
Искусственный интеллект как подражатель. Мы начали использовать ИИ для создания искусства, сначала научив его понимать и копировать наше собственное искусство. Техника называется передачей стиля и использует глубокие нейронные сети для воспроизведения, воссоздания и смешивания стилей художественных работ. Он идентифицирует и объединяет стилистические элементы одного изображения и применяет их к другому. Никакого художественного или кодового опыта не требуется.
Применяется ли это к картинам, фотографии, видео или музыке, концепция одна и та же: выберите произведение искусства, стиль которого вы хотите воссоздать, затем позвольте алгоритму применить этот стиль к другому изображению. Или выберите несколько стилей искусства и позвольте ИИ созда-
вать мэш-апы (от англ. mash-up - смешивать, толочь, взбивать - это композиция, которая получена из двух (или более) других, совершенно самостоятельных оригинальных композиций), которые постепенно объединяют стили.
В приведённом ниже примере от Google ИИ (рис. 1) вы можете увидеть четыре оригинальных произведения искусства, которые расположены в каждом углу. Сетка изображений между этими углами представляет собой степени наложения одного изображения на другое и применения полученного стиля к новой фотографии. Центральное изображение является результатом равного сочетания всех четырёх частей.
Другой формой имитации, аналогичной передаче стиля, является перевод из оригинального изображения в изображение, не менее правдоподобное, чем оно само (рис. 2). То есть можно убедительно изменить внешний вид фотографии или видео, имея возможность редактировать контекст изображения, например, время суток, время года или погоду.
Рис. 1. Модель передачи стиля Google ИИ. Четыре оригинальных произведения искусства (по одному в каждом углу) объединяются в новое изображение
Input winter image Al-generated summer image
Рис. 2. Переводчик изображения в изображение от Nvidia
Есть даже некоторые ошеломляющие результаты передачи стиля, которые начинают восприниматься как оригинальное искусство сами по себе, например, пользователь vic8760 социально-новостного сайта Reddit объединил неоклассический портрет Наполеона и картину Высокого Возрождения на сцене толпы (рис. 3).
Перенос стиля также может применяться к видео и музыке. Что касается последней, здесь требуются музыкальные жанры с более математическими, предсказуемыми композиторами. Иоганн Себастьян Бах и математический рок являются хорошими примерами музыки, которая последовательно структурирована и следует шаблонам, что делает её достаточно воспроизводимой ИИ.
Искусственный интеллект как сотрудник. Следующим шагом после подражания является развитие отношений сотрудничества между человеком и ИИ.
Вместо уклонения от возможности того, что машинный интеллект лишает исполнителей самовыражения, некоторые музыканты, такие как поп-
артистка Taryn Southern (Тэрин Саузерн), ищут способы использования ИИ. Тэрин использовала платформу ИИ с открытым исходным кодом под названием Amper (рис. 4), чтобы помочь в создании своего дебютного альбома «I AM AI» [1]. Amper - простой пример превращения подражания в сотрудничество. Это онлайн-приложение позволяет пользователю выбирать инструменты, ритмы, стили и темпы для «совместной» генерации новой музыки. Таким образом, композитор может создать желаемую песню без спорных соавторов.
NSynth Super - ещё один пример того, как ИИ может генерировать новую музыку и звуки, с которыми может работать музыкант [6]. Это программа, которая использует нейронную сеть, чтобы понять характеристики звуков, а затем создавать совершенно новые тоны, используя акустические качества оригинальных звуков. Например, вы можете получить звук, который одновременно частично является фаготом, а частично - электрической гитарой.
Рис. 3. Наполеон Бонапарт А2 от Reddit User vic8760
Рис. 4. Amper
С помощью круговых шкал музыканты могут выбирать исходные звуки, которые они хотят исследовать, а затем перемещаться по новым звукам, которые объединяют акустические качества четырёх исходных звуков, проводя пальцем по сенсорному экрану (рис. 5).
Художники также начинают более активно влиять на результаты создаваемых работ с помощью алгоритмов машинного обучения, изменяя свои отношения с ИИ, чтобы быть скорее партнёром по идеям, а не просто инструментом для создания новых инструментов.
Mario Klingemann (Марио Клингеманн) называет себя «нейрографом», потому что он создает художественное программное обеспечение, вводя фотографии, видео и линейные рисунки в код, заимствованный из исследований машинного обучения (рис. 6).
Несколько лет назад альгорэйвы начали появляться по всему миру. Algorave можно охарактеризовать как типичную танцевальную дискотеку, но с боль-
шой проекцией написанного ди-джеем кода для создания музыки, под которую вы танцуете (рис. 7).
Таким образом, ИИ не просто сотрудничает, обрабатывая изображения и звуки с помощью математических уравнений. Он также может информировать и вдохновлять художников, которые хотят открыть для себя новые идеи, связи или паттерны в большом наборе данных.
Искусственный интеллект как создатель. Вот где мы действительно вступаем в неизвестность. Однако уже сейчас в музыкальной сфере программы на базе ИИ за несколько минут могут создавать вполне абсорбируемые (приемлемые) мелодии для нашей музыкальной индустрии, а также генерировать тексты песен, которые соответствуют определённой эмоциональной окраске. Музыка ИИ постепенно продвигается в известных музыкальных чартах, например, трек британского продюсера Алекса Да Кида «Not Easy» занял первое место в Топе 40 чартов Billboard Charts.
Рис. 5. Создание музыки с NSynth Super
Рис. 6. Портрет, созданный Марио Клингеманном с помощью ИИ
Рис. 7. Algorave
В литературной сфере в 2016 г. во время японского литературного конкурса Nikkei Hoshi Schinichi были перечислены 11 авторов-роботов из 1450 авторов, участвовавших в конкурсе. Роман под названием «День, когда компьютер пишет роман», 20% которого написано в соавторстве с ИИ, был очень хорошо принят жюри конкурса и был выбран после первого тура [3]. Команда, ответственная за этот проект, начала с написания основ, сюжета романа, прежде чем обучать алгоритму, предоставляя ему большое количество предложений, чтобы он мог создать историю. Единственной проблемой для членов жюри было описание персонажа. А уже 19 мая 2017 г. на китайском литературном рынке в книжные магазины поступил первый сборник стихов, написанных искусственным интеллектом - ИИ, разработанным Microsoft. Этот сборник под названием «Sunshine Misses Windows» публикуется издательством Cheers Publishing, базирующимся в Пекине, и включает в себя 139 оригинальных стихотворений, созданных искусственным интеллектом.
Если говорить о достижениях в сфере фотоискусства, компания Microsoft создала художника из ИИ под названием «Drawing bot». Бот может создавать изображения по письменным описаниям объекта. Этот бот также суммирует некоторые детали с изображениями, которые не были введены в текст, символизируя, что ИИ имеет немного собственного воображения. Это наводит на мысли о времени в ближайшем будущем, когда будет достаточно подать некоторые инструкции в приложении, например, «мне
нужна моя фотография, где я стою на Красной площади», и это будет сделано за считанные секунды.
Что касается сферы изобразительного искусства, то здесь ИИ тоже не отстаёт. Исследователи в Лаборатории искусства и искусственного интеллекта в Ратгерском университете в Нью-Джерси создали систему искусственного интеллекта для создания произведений искусства, которая не вовлекает человека-художника в творческий процесс, но вовлекает творческие продукты человека в процесс обучения [4]. Результатом их системы являются оригинальные художественные работы, которые они тестируют в «стиле Тьюринга» против человеческого искусства (рис. 8). Директор лаборатории Ахмед Эльгаммал объясняет: «Если мы научим машину искусству и художественным стилям и заставим её создавать новые образы, которые не следуют установленным стилям, что бы она генерировала? Будет ли это генерировать что-то эстетически привлекательное для людей? Это будет считаться «искусством»? Мы попросили наших людей оценить, насколько они находят произведения искусства, созданные нашим ИИ, преднамеренными, визуальными, коммуникативными и вдохновляющими. Цель состояла в том, чтобы судить, можно ли сгенерированные ИИ-изображения считать искусством. Мы предположили, что человеческие субъекты будут оценивать искусство, созданное художниками-людьми, выше, в наших масштабах. К нашему удивлению, результаты показали, что люди оценивали изображения, созданные ИИ, выше, чем изображения настоящих художников!»
Рис. 8. Люди-испытуемые в лаборатории искусственного интеллекта Ратгерса считали эти изображения, созданные искусственным интеллектом, похожими на настоящее искусство
Рис. 9. «Discrete figures» by Rhizomatiks x Elevenplay at Gray area
В сфере хореографии тоже есть примеры внедрения ИИ. Не так давно японская компания из Токио под названием Rhizomatiks, работающая в сотрудничестве с медиа-художником Кайлом Макдональдом, представила пьесу под названием «Дискретные фигуры» с ИИ-танцором, нейронной сетью, обученной генерировать свои собственные шаги (рис. 9). После захвата движения реальных танцоров, импровизирующих в клик-трек, сеть генерировала гуманоидную форму, которая на сцене проецировалась на экран [2].
Есть и другой пример: для финальной пьесы, исполненной в Токио, Нью-Йорке и других местах, танцовщица выступала рядом с компьютером, пытаясь не отставать от своего цифрового коллеги (и не всегда преуспевала).
Обсуждаемые вопросы. Таким образом, искусственный интеллект постепенно внедряется в нашу повседневную жизнь. Тем не менее технология всё ещё находится в зачаточном состоянии. То, что сегодня многие компании называют ИИ, не обязательно так. Любая часть программного обеспечения имеет ИИ благодаря алгоритму, который реагирует на основе заранее определённого многогранного ввода или поведения пользователя. Настоящая искусственно-интеллектуальная система — это система, которая может учиться самостоятельно.
Две основные точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез слабого и сильного искусственного интеллекта. Сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей. Сторонники сильного искусственного интеллекта, напротив, рассматривают его не просто как модель разума, а как сам разум, эквивалентный человеческому.
Если говорить о создании и внедрении сильного искусственного интеллекта, то уже на данном этапе развития ИИ возникает ряд вопросов: может ли компьютер мыслить и быть в сознании? Может ли ИИ «творить» как человек и создавать произведения искусства? Морально ли для людей пытаться построить интеллектуальную машину? Если бы мы создали такую машину, было бы её отключение эквивалентно убийству? Будем ли мы иметь обязаннос-
ти перед мыслящими компьютерами, перед роботами?
Нормально ли было бы заставлять их работать на нас? Более того, с внедрением ИИ могут появиться
следующие проблемы:
1) безработица. Поскольку мы изобрели способы автоматизации рабочих мест, мы могли бы предоставить людям возможность выполнять более сложные роли, переходя от физической работы, которая доминировала в доиндустриальном мире, к когнитивному труду, который характеризует стратегическую и административную работу в нашем глобализированном обществе;
2) неравенство. Как мы распределяем богатство, созданное машинами? Наша экономическая система основана на компенсации за вклад в экономику, часто оцениваемый с использованием почасовой оплаты труда. Большинство компаний по-прежнему зависят от почасовой работы, когда дело доходит до продуктов и услуг. Но используя искусственный интеллект, компания может резко сократить зависимость от человеческой рабочей силы, а это означает, что доходы будут идти на меньшее количество людей. Следовательно, люди, которые имеют право собственности на компании, управляемые ИИ, будут зарабатывать все деньги;
3) влияние машин на поведение человека. Искусственно интеллигентные боты становятся всё лучше и лучше, они моделируют человеческие разговоры и отношения. В 2015 г. бот по имени Юджин Густман впервые выиграл Turing Challenge. В этом испытании люди переписывались в чате с неизвестным объектом, а затем угадывали, общались они с человеком или с машиной. Юджин Густман обманул более половины людей, считавших, что они разговаривают с человеком. Это только начало эпохи, когда мы будем часто взаимодействовать с машинами, как будто они люди, будь то обслуживание клиентов или продажи. Хотя люди ограничены во внимании и доброте, которые они могут потратить на другого человека, искусственные боты могут направлять практически неограниченные ресурсы на построение отношений;
4) искусственная глупость. Знания появляются в процессе обучения, будь вы человек или машина. У систем ИИ обычно есть тренировочная фаза, на
которой они «учатся» определять правильные схемы и действовать в соответствии с их входными данными. После того как система полностью обучена, она может перейти к фазе тестирования, но этап обучения не может охватить все возможные примеры, с которыми система может иметь дело в реальном мире. Эти системы могут быть обмануты так, как не могли бы люди. Всё это ведёт к тому, что машина может «увидеть» вещи, которых нет. Если мы полагаемся на то, что ИИ приведёт нас в новый мир труда, безопасности и эффективности, мы должны позаботиться о том, чтобы машина работала так, как запланировано;
5) предвзятость ИИ. Хотя искусственный интеллект способен обрабатывать информацию с большей скоростью, нежели человек, он не всегда может быть честным и нейтральным. Google и её материнская компания Alphabet являются одними из лидеров в области искусственного интеллекта, о чём свидетельствует сервис Google Фото, где ИИ используется для идентификации людей, объектов и сцен. Однако программное обеспечение, используемое для прогнозирования будущих преступников, показало предвзятость по отношению к чернокожим. Мы не должны забывать, что системы ИИ созданы людьми, которые могут быть предвзятыми и осуждающими. Тем не менее, если использовать их правильно, для тех, кто стремится к социальному прогрессу, искусственный интеллект может стать катализатором позитивных изменений;
6) потеря контроля над сложной (сильной) интеллектуальной системой. Это ставит серьёзный вопрос об искусственном интеллекте: будет ли он когда-нибудь иметь преимущество над нами? Это то, что некоторые называют «сингулярностью»: момент, когда люди перестают быть самыми разумными существами на Земле;
7) права машины. Когда мы рассматриваем искусственный интеллект как сущность, которая может воспринимать, чувствовать и действовать, мы должны обдумать их правовой статус. Как мы определяем гуманное отношение к ИИ: будем ли мы учитывать страдания «чувствующих» машин;
8) предвзятость по отношению к ИИ как к создателю: должны ли мы разделять произведения искусства, созданные человеком и машиной, будут ли они считаться конкурентами?
И многие другие проблемы.
Заключение. В рамках темы статьи стоило бы задать вопрос: так может ли ИИ создавать оригинальные произведения искусства? Чтобы дать ответ, следует поднять вопрос субъективности и объективности искусства, который лежит в области философии эстетики и упирается в реальность универсалий. Проблема универсалий не решена и, по-видимому, не будет.
Вероятно, само искусство должно быть эстетичным. Возможно, универсальной красоты не существует, и она есть только в глазах смотрящего. Возмож-
но, она существует онтологически, но недостижима. Возможно, она проявляется только в практической реализации, как власть проявляет себя в момент исполнения власти. Концепций красоты очень много, единой теории эстетики на сегодняшний день не существует и не предвидится.
С другой стороны, эстетический реализм неизбежно подразумевает, что индивидуальное восприятие не имеет никакого значения. Например, картины будут лучше или хуже в зависимости от близости к идеалу.
Вероятно, искусственный интеллект сможет «творить» искусство. Но его результаты будут полностью ориентированы на то, что мы, люди, считаем искусством.
Здесь субъективность искусства подчёркивает одну очень банальную вещь: ИИ, как и человек, не контролирует зрительское восприятие. Он может поместить главную смысловую часть в самый центр и самым легкодостижимым образом, и зритель может даже её увидеть, но все равно может интерпретировать всё по-своему. Это не хорошо и не плохо, это просто механика. Это никак не отменяет объективные свойства работы: время написания, исторический контекст, авторство и всё, что художник успел при жизни о ней сказать.
Правда заключается в том, что нет никаких чётких границ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. AI music. The world's first ai-composed music album is here, and it sounds amazing. - URL: https://www.tarynsouthern. com/album (дата обращения: 19.03.2021).
2. «Discrete figures» by Rhizomatiks x Elevenplay at Gray area. - URL: https://www.youtube.com/watch? v =s_S3fomiXO0 (дата обращения: 23.03.2021).
3. Искусственный интеллект напишет свой роман. -Текст : электронный. - URL: https://777ru.livejour nal.com/364279.html (дата обращения: 22.03.2021).
4. Нейросеть научили создавать оригинальные произведения искусства. - Текст : электронный. -URL: https://yandex. ru/turbo/nplus 1.ru/s/news/2017 /07/05/creative-adversarial-network (дата обращения: 20.03.2021).
5. Рябова А.А. Интеллектуализация архитектуры информационных систем для управления технологическими процессами / А.А. Рябова. - Текст : непосредственный // Структурные преобразования экономики Северного Кавказа: точки роста и перспективы развития. - Пятигорск: Рекламно-информационное агентство на Кавминводах, 2016. - С. 654-661.
6. Создание музыки с NSynth Super. - Текст : электронный. - URL: https://vimeo.com/261618132 (дата обращения: 25.03.2021).
7. Технология «Диско»: как работает рекомендательная платформа «Яндекса». - Текст : электронный. - URL: https://3dnews.ru/916240 (дата обращения: 14.03.2021).
© Алина Анатольевна Рябова, 2021 © Екатерина Петровна Супрунова, 2021 © Частное образовательное учреждение высшего •ия «Таганрогский институт управления и экономики», 2021
