Mākslīgā un cilvēka intelekta mūžīgā cīņa ir ienākusi teritorijā, kas iepriekš bija pakļauta tikai cilvēkiem, - mākslas un radošuma teritorijā. Šī ir viena lieta, lai aprēķinātu visas iespējamās kombinācijas un algoritmus šahā vai atpazītu cilvēku no datubāzes, kurā ir miljoniem seju. Šī mašīna jau sen spēj un bieži vien ir daudz veiksmīgāka nekā jūs un es. Cita lieta ir radošums, kaut kā pilnīgi jauna radīšana, ko, kā ticēja visos iepriekšējos gadsimtos, varēja darīt tikai cilvēka ģēnijs. Tomēr šī joma vairs nedod atpūtu neironu tīklu izstrādātājiem.
Jaunākais Ahmeda Elgamāla komandas sasniegums Rutgeru universitātē Ņūdžersijā (kurā, starp citu, ir lieliska Nortona Dodžes padomju neoficiālās mākslas kolekcija) ir mākslas darbi, kas radīti, izmantojot divu veidu neironu tīklu kopīgus centienus. Pirmā tipa neironu tīkls spēj noteikt, kuram stilam un virzienam pieder konkrēts mākslas darbs. Viņa ir apmācīta to izdarīt, izmantojot datu bāzi, kurā ir 80 tūkstoši darbu no WikiArt resursa, kurā ir pārstāvēti vairāk nekā tūkstotis mākslinieku no 15. līdz 20. gadsimtam. Tajā ir aptuveni 13 tūkstoši impresionisma darbu, 2000 kubistu audeklu, 1000 agrīnās renesanses laika gleznu utt.
Otrā tipa neironu tīkls ģenerē dažus attēlus un parāda tos pirmajam neironu tīklam, kas apmācīts atpazīt mākslu. Pirmais tīkls vai nu tos atzīst par noteikta stila mākslu, vai ne. Ar izmēģinājumu un kļūdu palīdzību otrais tīkls iemācās radīt attēlus, kas ietilpst kategorijā “māksla” (atkal, pēc paša domām, nevis kāds cits, bet cits neironu tīkls).
Bet pat tas Elgamāla komandai nelikās pietiekami. Datora attēls noteiktā stilā ir jau atkārtotā atkārtojums. Jaunā stila radīšana bija galvenais mērķis. Mākslas teorētiķi uzskata, ka māksliniekam, kurš vēlas panākt izrāvienu savā jomā, ir jāpaļaujas uz pasaules radošo bagāžu un pēc tam jāpievieno kaut kas jauns. Darbā jāietver novitātes, pārsteiguma, sarežģītības, noslēpumainības un nenoteiktības ietekme, taču tie nedrīkst būt pārmērīgi, pretējā gadījumā jūs varat izraisīt antipātijas skatītājā. Tas ir aptuveni tas, ko programmētāji mēģināja iemācīt savam neironu tīklam - darīt kaut ko jaunu, kas nav pārāk krasi atšķirīgs no vecā.
Lai pārbaudītu skatītāja reakciju uz neironu tīklu radītiem attēliem, subjektu grupai tika lūgts salīdzināt tos ar abstraktu ekspresionistu darbiem no WikiArt datu bāzes un darbiem no 2016. gada Art Basel meses. Protams, cilvēkiem netika pateikts, kuru attēlu veido dators un kuru - cilvēks. Priekšmetiem tika lūgts, pirmkārt, pateikt, vai viņiem patīk attēls, otrkārt, noteikt, vai tajā ir kaut kas jauns, un, treškārt, un pats svarīgākais, izlemt, vai to ir izveidojusi mašīna vai cilvēks.
Pārbaudes rezultāti bija interesanti. Lielākā daļa bez problēmām varēja atšķirt abstrakto ekspresionistu darbu no datora. Bet ne visi varēja atšķirt Bāzeles gadatirgus darbu no neironu tīklu darba. Turklāt dažus no datorā izveidotajiem darbiem skatītāji novērtēja augstāk nekā Art Basel reālās gleznas. Viņi viņus uzskatīja par iedvesmojošākiem.
Tomēr neironu tīkla veidotāji nav sliecas interpretēt testa rezultātus tādā nozīmē, ka dators izrādījās talantīgāks nekā mākslinieks. Neskatoties uz to, neironu tīkla darbs ir veidots pēc algoritma, kas ņem vērā to, kas patīk skatītājam, un izraisa emocionālas reakcijas. Ar tikpat lieliem panākumiem mākslu varētu saukt par video ar kaķiem.
Marija Onučina
Reklāmas video: