Котики и нейросети

Что ждет искусство с развитием искусственного интеллекта? Останутся ли творцы, если в искусство придут машины?

Собственно, ответы на эти вопросы можно было получить из лекции Ивана Дрокина «Машинное обучение и искусство: первые шаги», организованной в рамках Фестиваля науки «Кстати» в Челябинске.

Иван Дрокин – один из основателей и Сhief Data Scientist команды «BrainGarden» (Санкт-Петербург). Наверняка, те, чья профессиональная деятельность связана со сферой программирования, знают о нем и о разработках «БрайнГарден». Для гуманитария же лекция была весьма захватывающей по своей новизне.

Команда «BrainGarden» интерсна тем, что именно она разработала технологию создания художественных произведений на основе глубоких нейронных сетей.

Лекция Ивана Дрокина сопровождала нейро-арт выставку, на которой были представлены картины, выполненные искусственным интеллектом. То есть, робот проекта «Artificial Art» совмещал фото реальных людей со стилевыми особенностями известны художников: Дали, Ван Гога, Пикассо и других. Затем работы распечатали на постерах или холстах и представили публике.

CR_SMSFJ69w (1)

Нейросети скоро будут повсюду и даже быстрее, чем мы думаем.  Даже  в искусстве. Иван Дрокин показал  на примере поэзии, прозы, живописи и музыки как работает машинное обучение.

Самое простое – это текст. Мы знаем множество генераторов текста, которые могут составить из ранее загруженных наборов слов нечто новое (существует масса приложений такого плана в соцсетях). Иван решил проэкспериментировать с текстами Владимира Ильича Ленина (видимо, накануне для рождения вождя). В программу загружается массив текстов и далее программа выдает новый продукт, копируя стиль автора. В принципе, если вчитаться в результат, смысл можно уловить. Аналогичные эксперименты провели с текстами Уильяма Шекспира и лайт-версией поэзии – стишками-пирожками. По очевидным причинам с «пирожками» получалось успешнее всего — отличить авторский «пирожок» от машинного было практически невозможно.

IMG_20170420_181344

С музыкой принцип действия тот же. Мы хотим создать «второго Баха», «кормим» машину его концертами (четырехчасового концерта вполне достаточно) и получаем результат. Конечно, тот, кто хорошо знаком с творчеством Баха, сразу почувствует разницу – многие звуки, которые пишет нейросеть, человеком-пианистом не воспроизводятся. Но, по словам Ивана, когда проводили эксперимент и давали слушать малоизвестные произведения Баха и созданную машинную копию, многие путались и не могли отличить оригинал от того, что написала нейросеть.

Раз искусственный интеллект развивается так стремительно, что же будет с творцами? А ничего не будет. Они останутся. Не исчезли же художники из-за появления графических редакторов и «рисовалок на планшетах». Просто у творцов появляются новые инструменты для творчества, для развития. В этом-то и главное отличие машины от человека, у машины нет стремления к саморазвитию — она действует по алгоритму, написанному человеком.

Зритель из зала задает вопрос, мол, а как же показатели теста Тьюринга? По результатам последних экспериментов — 50\50, что в общем-то не радует. Не вдаваясь в вопросы о деградации человечества, в целом, Иван Дрокин на простом примере показал суть теста Тьюринга.

Помещаем в запертую комнату человека. Даем ему три листочка: на первом — полностью текст на русском языке, на втором — на китайском, на третьем — смешанный русско-китайский текст.

Путем сопоставлений слов из текстов на листочках человек сможет составить элементарные предложения на китайском. Пройдет ли он тест Тьюринга? — Да! Выучил ли он китайский? — Нет.

Живопись — еще один вид искусства, в котором применили машинные сети. Как уже выше упоминался принцип — в программу загружаем массив изображений и получаем результат. На мой взгляд, особенно удачно машина копирует картины Ван Гога. На примере котиков (все любят котиков!) Иван показал собственно процесс создания картины, где в алгоритме мы задаем желаемые цвета для различных элементов и машина нам выдает требуемое.

Изображение справа — нейросетевой котик.

IMG_20170420_182407.jpg

И еще несколько картин.

Кого можно считать автором таких картин — человек, который написал программу, или тот, кто работает на ней и создает новые арты?  И можно ли компьютер считать автором произведений? Ответы на вопросы плавно перетекают из  юридической плоскости в философскую. На самом деле на них нет ответа. Пока.

 

Реклама

2 Comments

Add yours →

  1. На данном этапе развития нейронные сети пока что ничего особенного не могут. Там просто идет анализ творчества писателя/музыканта/художника с целью определения наиболее часто употребляемых приемов. Кстати, тут одну из нейронных сетей выпустили попастись в какую-то соцсеть. Через сутки она уже предлагала «сжечь ниггеров и жидов». 🙂
    В общем, до полной самостоятельности искусственному интеллекту еще очень далеко.

    Нравится 1 человек

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s

Очевидное, но недоступное

Навожу порядок в голове.

Крыжовка. Железнодорожник

мы любим нашу Крыжовку и делаем все, чтобы у нее было будущее

The Happy Moose

Личный блог о Канаде

Coffee-Klatsch

Restaurants review by Kristina Janchauskas

xadventure

photos travel sport activities

getenglish

английский язык

readmylabios

...Читай по губам

БЛОГ АЛЕКСЕЯ БАСЫЛАЕВА

МИР МОИМИ ГЛАЗАМИ

Артем Коваленко

Пишу о том, как я управляю своей жизнью как компанией

%d такие блоггеры, как: