CC BY
722
Библиографический список
1. Статья 1225. Охраняемые результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации // Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18.12.2006 № 230-ФЗ (в действующей редакции). Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Федеральный институт промышленной собственности. Госуслуги. URL: https://www.fips.ru/to-applicants/ (дата обращения: 04.02.2021).
3. Что такое RDB. URL: https://academyopen.ru/journal/667 (дата обращения: 05.02.2021).
4. Как построить маркетинговую платформу по модели RDB. URL: https://endylab.ru/blog/rdb (дата обращения: 14.02.2021).
5. Wordstat Yandex. URL: https://wordstat.yandex.ru/ (дата обращения: 19.02.2021).
6. Google Trends. URL: https://trends.google.ru/trends/?geo=RU (дата обращения: 24.02.2021). © Карандеев Д. Ю., Карандеева И. Ю., 2021
УДК 7.036:004.8
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ СОВРЕМЕННОГО ИСКУССТВА
Морковкин Егор Андреевич,
студент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
Новичихина Алёна Александровна,
студент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
Замулин Иван Сергеевич,
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой программного обеспечения вычислительной техники
и автоматизированных систем Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова (г. Абакан)
В настоящее время в различных источниках всё чаще поднимается вопрос о влиянии цифровизации и компьютерных технологий на современное общество. Многие сферы современной индустрии, так или иначе, связаны с использованием технических возможностей. Это влияние не обошло стороной и современное искусство. Невообразимое прежде применение машин для создания произведений искусства становится реальностью и набирает популярность. На сегодняшний день стало возможным обучение искусственного интеллекта художественным практикам. Речь идёт как об упрощении процесса создания образцов для широкой публики, применении в целях реставрации, реновации, так и о принципиально новых путях и возможностях для профессиональных художников и дизайнеров. В статье рассмотрены инновационные технологии искусственного интеллекта, позволяющие самостоятельно создавать художественные образы, а также описана реализация восстановления недописанной картины XVIII века посредством одной из них.
Ключевые слова: искусственный интеллект, искусство, AI Art, цифровое искусство.
АКТШС1АЬ INTELLIGENCE AS A TOOL OF MODERN ART
Morkovkin Yegor Andreevich,
student
Novichikhina Alyona Aleksandrovna,
student
Zamulin Ivan Sergeevich,
PhD in Physics and Mathematics, Associate Professor, Head of Computer Technology Software and Automated Systems Department
Katanov Khakass State University (Abakan).
Currently, cultural scientists, philosophers and sociologists are increasingly writing about the impact of mass communication and artificial intelligence on modern society. This influence has not spared modern art. Many types of modern art are essentially based on the use of new computer technologies, including the capabili-
ties of artificial intelligence. First of all, we are talking about simplifying the process of creating works of art and about fundamentally new ways and opportunities that have become available to professional artists and people in the technical sphere. The article discusses new artificial intelligence technologies that allow you to create artistic images yourself, and also describes the implementation of restoring an unfinished picture of the XVIII century through one of them.
Key words: artificial intelligence, art, AI Art, digital art
Значительную роль в жизни современного человека играют технологии. Они охватили практически каждую сферу нашей жизнедеятельности. При этом наряду с использованием технологий как вспомогательного средства для решения задач отмечаются тенденции автономного решения задач посредством технологий. В XXI веке учёные и инженеры активно занимаются развитием сферы искусственного интеллекта для выполнения различных задач. По мнению людей, для машин есть область, в которую технологиям путь закрыт, - это искусство. Однако уже стала распространяться информация об искусственном интеллекте, который может быть обучен художественным практикам [5].
В нейронных сетях впечатляет именно поле для применения: от окна в мир в условиях без интернета до формирования гардероба, мебели или создания прототипов для вдохновения. Конечно, это лишь первые проблески применения нейронных сетей в сфере искусства, но уже сейчас можно увидеть, какие красивые вещи генерируют AI-художники с помощью нейронных сетей, например, CLIP или ruDall-E и им подобных [1; 2].
Всё это наводит на мысль о том, что сгенерированная модель весом в пару гигабайтов может использоваться практически в любом визуальном контексте - она содержит в себе образы, шаблоны, картинки, элементы и способна их сочетать между собой, синтезируя новое.
В настоящее время эта тема очень актуальна, так как цифровые технологии уже заняли своё место в творческой деятельности, такой, как музыка, архитектура, дизайн. Без использования цифровой обработки и компьютерных эффектов в современном кино бывает не обойтись. Можно даже сказать, что компьютер сегодня способен полностью или частично заменить музыкальный инструмент, холст, кисть. И здесь возникает вопрос: может ли искусственный интеллект выступить в качестве самостоятельного автора, а не только инструмента художника? По мнению авторов, именно сейчас искусственный интеллект и художник являются соавторами в области искусства, дополняя друг друга в тех сферах и «навыках», которые у них наиболее сильны.
Обратимся к определению основных понятий.
Искусственный интеллект - это разработанная технология, которая позволяет компьютеру учиться на своём опыте, решать проблемы и распознавать шаблоны. Эта технология приближена к человеческому мышлению [3].
Искусство - это обобщающая категория эстетики, искусствознания и художественной практики. Это понимание реальности: процесс и итог выражения внутреннего и наружного (по отношению к автору) мира [7].
При этом искусственному интеллекту трудно совместить своё существование с искусством, так как машина не способна
чувствовать и понимать мир вокруг себя. И поэтому для обучения искусству машин вывели отдельный термин - Artificial Intelligence Art.
Artificial Intelligence Art (AI Art) - это компьютерный алгоритм, который анализирует стили художественных работ, их цветовую палитру и форму, а затем, на своём опыте, создаёт новые работы. Визуально они довольно схожи с работами, написанными художниками [3].
Рассмотрим существующие методы работы с изображениями с помощью искусственного интеллекта. Одной из первых в данной области стала нейронная передача стиля (NST). Она является самой простой и популярной формой использования искусственного интеллекта в творческой работе. В основе модели лежит стилизация изображений и сверхточные нейронные сети (CNN). Сейчас она применяется во многих популярных мобильных приложениях, таких как DeepArt и Prisma. В основе лежит принцип работы, при котором на входе модели есть два изображения - стандартный стиль и оригинал. При высоком стилегиро-вании алгоритм оптимизирует параметры таким образом, чтобы результат преобразования шаблона и оригинала был максимальным в промежуточных слоях CNN, отвечающих за метаизображение. Коэффициент укладки можно регулировать. Технология даёт возможность успешно имитировать стиль Ван Гога или Моне, только используя библиотеку шаблонов. Каждый шаблон соответствует набору параметров заранее обученной нейронной сети. При помощи технологии можно создавать образы персонажей в рекламе и продвигать товар. Но в случае использования таких технологий неизбежно возникает вопрос об авторских правах. Искусственный
интеллект может решить эту проблему только путём добавления «случайных шумов» к изображению, что на самом деле означает, что искусственный интеллект, по существу, воспроизводит оригинал, добавляя некоторые штрихи или изменяя стиль рисунка.
Далее рассмотрим метод GAN (Generative Adversarial Network). Он заключается в использовании двух нейронных сетей, одна из которых создает псевдослучайные изображения из выбранного набора распределений, а вторая (CNN discriminator) определяет вероятность изображения на основе обучающего набора. CNN является бинарным классификатором и пытается ответить на вопрос: «Создана ли работа человеком?». Если ответ отрицательный, пример помечается как неудачный. Сеть обучается с использованием размеченного набора поддельных и созданных человеком изображений. Обе нейронные сети соединены в замкнутый контур. Другими словами, суть технологии заключается в том, что одна нейронная сеть генерирует изображение с помощью библиотеки шаблонов, а вторая нейронная сеть проверяет это изображение на его сходство с шаблонами [4]. Так что и этот метод подвергается проверке на оригинальность, потому что написанная картина будет неким симбиозом эскиза автора и шаблонов искусственного интеллекта.
В дизайнерской среде популярна студия Артемия Лебедева. Студия занимается спектром дизайнерских услуг: автоматизация дизайна, графический дизайн, создание сайтов, городской дизайн, архитектура, дизайн среды, системы навигации, промышленный дизайн, проектирование интерфейсов, создание шрифтов и паттернов, книгоиздание [6]. Также студия предлагает также услуги экспресс-дизайна: за сумму, мень-
шую установленного стандарта, клиенты могут получить логотип и айдентику компании. Готовые работы поначалу вызывали резонанс в обществе, но позже Артемий Лебедев рассказал, что данной услугой в их студии занимается искусственный интеллект по имени Николай Иронов. За всё это время он реализовал более 20 успешных коммерческих проектов. На данный момент услуга стала называться «Иронов» и пользуется спросом. Бот открывает необычные приёмы в дизайне и добавляет новый технический взгляд.
По краткому описанию технология ruDALL-E создает яркие и красочные изображения на самые различные темы и сюжеты. Модель может понимать широкий спектр понятий и генерировать совершенно новые изображения и объекты, которых никогда не было в реальности [2].
Глобальная идея заключается в обучении трансформера автомобиля-авторегистратора моделировать токены текста и изображения единым потоком информации. Но использование пикселей непосредственно в качестве признака изображений потребует слишком большого количества памяти, особенно для изображений с большим разрешением.
Последнюю и наиболее современную технологию по использованию искусственного интеллекта в искусстве представляет собой CAN (Creative Adversarial Networks). В ней используется тот же принцип, что и GAN, только одна деталь делает её уникальной. Дискриминатор имеет много классов, которые соответствуют своему стилю: импрессионисты, сюрреалисты и так далее. Таким образом, стилизованные изображения остаются на выходе генератора. Иными словами, искусственный интеллект уже создаёт но-
вую картину поверх готовой работы, которая основана на исходных данных.
Технологии искусственного интеллекта также используются при создании скульптур. В основном искусственный интеллект используется либо для построения макета GAN, либо непосредственно в разработке трёхмерной модели. При использовании GAN искусственный интеллект просто переводит чертёж в трёхмерную форму. В качестве ещё одного примера можно привести технологию DIO Бэна Снелла, но подробная информация о ней находится в закрытом доступе. Обучающий набор этой программы состоит из 1 000 классических скульптур. По словам художника, его главной целью не было сделать DIO человечной, поэтому скульптуры DIO являются собирательными образами других работ, а не чем-то, что можно называть абсолютно новой идеей.
Интерес к этому вопросу возник на основе данных подходов, и он был вызван тем, что можно найти применение такому подходу ещё. В мире есть множество недо-писанных картин, и сложно даже понять, как бы могло выглядеть целое произведение. Но возможно, например, дообучить модели картинами конкретного художника (или взять в выборку конкретный период), а затем уже эти картины использовать как вдохновение, основу для «дорисовывания» картин.
За основу для работы нейронной сети был взят известный портрет Джорджа Вашингтона 1796 года, так и оставшийся не-дописанным Гилбертом Стюартом. Несмотря на незавершённость, он попал на все купюры номиналом в 1 доллар США. С помощью нейронной сети ruDALl-E были сделаны попытки «дорисовать» картину. Были загружены другие работы Г. Стюарта
для обучения нейросети стилю художника, импортированы нужные библиотеки и указаны параметры областей картины. В результате изображение было «достроено» нейронной сетью. Причём на выходе получили не одну версию, а четыре. Нейронная сеть может реализовать и больше, но по техническим характеристикам этого сделать не получается. Результат хоть и не идеален, но уже вполне применим как способ генерации потенциально возможных работ автора. Он представлен на рисунке ниже.
Таким образом, рассмотрев использование искусственного интеллекта в различных сферах искусства и применив одну из технологий дорисовки изображения на
практике, можно прийти к выводу, что для технологий нейронных сетей всё только впереди. Подобных примеров ещё мало, рамки расширяются постепенно, но художникам стоит присмотреться к возможностям такой технологии. Новая эра уже наступила и для этапа творчества. Не стоит бояться конкуренции с искусственным интеллектом и активно вступать в сотрудничество для расширения возможностей. Основным автором останется человек, поскольку генерация идей принадлежит ему, а вот воплощение работ при помощи искусственного интеллекта может повысить ценность как самой работы, так и стоящей за ней идеи.
/
Картина до и после обработки нейронной сетью
Библиографический список
1. OpenAI. URL: https://openai.com/blog/clip/ (дата обращения: 17.02.2021).
2. ruDALL-E. URL: https://rudalle.ru/ (дата обращения: 17.02.2021).
3. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. URL: http://www.raai.Org/library/tolk/aivoc.h1ml#L208 (дата обращения: 15.02.2021).
4. Горбачева А. Г. Искусственный интеллект и современное искусство: новые возможности и вызовы // Человек^. 2018. № 13. С. 145-154.
5. Степаненко А., Каменщиков С., Суетин Н. Искусственный интеллект в современном искусстве. URL: https://sk.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-sovremennom-iskusstve/ (дата обращения: 15.01.2021).
6. Студия Артемия Лебедева. URL: https://www.artlebedev.ru/studio (дата обращения: 15.02.2021).
7. Фасмер М. Р. Искусство / Этимологический словарь русского языка. М.: Прогресс, 1964-1973.
© Морковкин Е. А., Новичихина А. А., Замулин И. С., 2021
