Научить машину живописи: сможет ли искусственный интеллект создавать произведения искусства

Искусственный разум в попытках стать естественным посягнул на святое: на Леонардо нашего да Винчи. Новая нейросеть, которая в искусстве без году неделя, подкорректировала Мону Лизу, а заодно и другие классические полотна мировой живописи. А чего теряться? Не боги горшки обжигают.

Представленную публике в апреле нейросеть DALL-E 2 науськивали на самом деле на другое — создавать изображения по словесному описанию. И с этим, если честно, она справляется прекрасно.

В интернете можно найти примеры работ, названиями которых служат задания, поставленные пользователями перед нейросеткой: «Миска супа, которая на самом деле — портал в другое измерение», «Морская выдра в стиле картины «Девушка с жемчужной сережкой», «Собака в космическом шлеме из научной фантастики 1960 года», «Плюшевые медведи работают над ИИ-технологиями под водой», «Плюшевые медведи пришли в продуктовый магазин в Древнем Египте», «Автопортрет искусственного интеллекта»… Над тем, как это все должно выглядеть на холсте, художник, думается, поломал бы голову. Нейросети на генерацию каждого изображения понадобилось 30 секунд. И, в общем-то, получилось вполне достойно, а где-то даже с претензией на мысль.

Но вот классики пока оказались ей не по зубам. На просьбу дорисовать известные картины она, конечно, откликнулась, но вышло как-то кривовато. Джоконда, которая на известной картине явно сидит, облокотившись на подлокотник кресла, оказалась по прихоти сетки стоящей по щиколотку в реке. Девушку с жемчужной сережкой она разместила во вполне стильном интерьере, но приделала зачем-то к ее левому плечу правую руку.

Бурлакам на Волге понатыкали по ходу движения здоровенных каменюк (видимо, для большего трагизма). Картина «Опять двойка» пополнилась мешком с какими-то монстрами и двумя сюрными персонажами без лиц, причем юбка женской особи оказалась одновременно и штанами брата двоечника (того, что на велосипеде). Повезло разве что мишкам в сосновом лесу — им просто добавили деревьев. Но даже этот, явно положительный с точки зрения экологии, факт картину не улучшил. Как и во всех остальных случаях, композиция от доработки явно проиграла. Да и вся доработка, если приглядеться к галерее, каждый раз просто сводилась к расширению пространства картины.

Но, как говорится, еще не вечер. Нейросети сейчас стремительно умнеют, учиться они любят и делают это быстро. Не зря же говорят, что в свое время их создатели ориентировались на работу человеческого мозга. Разве что нейронами там называют единицы памяти и обработки данных, которые получают информацию, производят над ней нужные вычисления и передают по цепочке дальше. В итоге компьютер, мозги которого обогащены такой сетью, может не только запоминать, но и анализировать информацию. Ну, и делать выводы, естественно, предсказывая, распознавая, классифицируя…

Правда, для этого ему предварительно нужно «скормить» очень много однотипных данных. И в этом главное отличие от нашего живого мозга. Человеческому детенышу достаточно один раз показать кошку, чтобы он дальше опознавал ее в толпе любых других животных, как бы она ни выглядела. Нейросеть для этого должна переварить множество кошачьих изображений. И если среди них не окажется экземпляров без хвоста, шерсти и с вислыми ушами, кошку в них она не признает.

— Вот поэтому нейроны в нейросети — это просто красивое название, не имеющее практически ничего общего с нейронами головного мозга, — считает Лоран Акопян, замлабораторией интеллектуальных криптографических систем МФТИ. — Да и говорить надо по большому счету не о нейросетях, а о машинном обучении, к которому они сводятся. А машинное обучение — всего лишь один из методов искусственного интеллекта (ИИ), который является гораздо более широким понятием, так как существует огромное множество других научных подходов его реализации.

Машинное обучение может решать порядка пяти крупных групп задач, поэтому из-за ограниченности круга решаемых вопросов современный ИИ в среде профессионалов принято называть слабым. Но он является первой ласточкой, отправной точкой к созданию сильного искусственного интеллекта, главным отличием которого является выстраивание по-настоящему автономных систем. То есть ИИ, который может самостоятельно собрать данные, самостоятельно их обрабатывать и в этом плане совершенно не нуждается в человеке. Увидел, скажем, лес, и начал там все анализировать, выяснять, какие растения растут, какая живность водится, что там происходит вообще, а дальше начал анализировать все остальные леса…

Такому ИИ можно дать совершенно условное задание, и он его поймет, потому что сильный ИИ — это интеллект на уровне человеческого разума, который будет взаимодействовать с нами как равноправный член общества. Но пока до его создания еще очень и очень далеко, потому что для этого нужно не только всю математику менять, но и всю вычислительную технику.

Но значит ли это, что удел сегодняшних нейросетей — одна сплошная компиляция вместо истинного творчества, и не дождаться от них ни новых Джоконд, ни новых гениальных симфоний или поэм?

— А это смотря что мы понимаем под творчеством, — говорит Акопян. — Уже сейчас можно обучить машину живописи так, что она в итоге нарисует вам картину. Просто потому, что она обогащена соответствующими данными и может на базе этого создать что-то новое. Можно ли будет при соответствующем качестве считать созданное произведением искусства — всего лишь вопрос терминологии.

Согласился с айтишником и историк науки Сергей Александров:

— Несмотря на то что копий на эту тему сломано немало, пока аргументированных доказанных свидетельств того, что машина творит, нет. Да, она пишет картины, которые на фоне какого-нибудь авангардиста, клеящего банан к стене скотчем (два года назад это «произведение» было продано за 120 тысяч долларов), вполне себе очень даже ничего. Машины пишут музыку, которая, на мой вкус (при полном отсутствии у меня музыкального слуха), как бы сойдет. Но, наверное, крупный композитор по этому поводу сказал бы что-то другое.

С другой стороны, произведения живых людей тоже не каждому по нраву — как говорится, на вкус и цвет. Но при этом они тоже являются плодом накопленных до этого художником знаний...

Но не искусством единым живы сейчас нейросети. Они помогают в создании новых лекарств и ставят точные диагнозы, помогают инвестировать капиталы и прогнозируют ситуацию на рынке, обнаруживают аккаунты финансовых мошенников и ловят преступников, проектируют здания, ищут новые планеты, озвучивают и переводят тексты, создают кулинарные рецепты, управляют транспортом… В общем, трудятся не покладая электронных рук.

Ну и гадости генерируют тоже. То голову к чужому телу на видео приставят, то голосом знаменитости озвучат скандальную непристойность, то помогут хакерам залезть куда не надо, то насоздают нового биооружия. 40 тысяч новых боевых ядов за шесть часов — таков итог ударных трудов американского ИИ MegaSyn, который попросили найти что-нибудь, похожее на нервно-паралитический газ VХ. Ну сеть и расстаралась, обнаружив даже более токсичные варианты. Стоит винить ее в этом? Разумеется, нет. Нейронка, может, и умная, но все же без мозгов — какой посыл от человека получит, то и сгенерирует.

Это, кстати, касается и обсуждаемой не так давно новости, когда созданная в Оксфорде нейросеть предупредила человечество об опасности ИИ. Так прямо и заявила: «Единственный способ избежать гонки вооружений ИИ — это вообще не иметь дела с ИИ». Но прежде чем выдать эту сентенцию, ей пришлось проглотить всю «Википедию» на английском языке, 63 миллиона статей из интернета за три года и архив Reddit объемом 38 гигабайт.

Все это скормили ей ученые, чтобы иметь возможность поговорить с машиной. Ну и на какой результат вообще можно было тут рассчитывать? Текстов про опасность ИИ в сети полно (эта фобия, активно питаемая апокалипсической фантастикой, и вправду сильна), люди спрашивают нейросеть, стоит ли им бояться ИИ, так какой ответ она должна была сгенерировать на основе прочитанного? Возможно, когда появится тот самый сильный ИИ, о создании которого грезят сейчас профильные айтишники, он и ответит на вопрос объективно.

— У ИИ всегда есть уровень автономности, — говорит Акопян. — Он меряется по шкале от одного до пяти, где пятая степень автономности — это когда машина все делает самостоятельно, без человека. То есть возит его на работу и с работы так безупречно, что со стороны и не поймешь, что за рулем нет никого. И это уже признак сильного ИИ. Но только с точки зрения бизнеса.

С точки зрения науки этого недостаточно, потому что сильный искусственный интеллект должен со временем, самообучаясь, предлагать нам более совершенные правила организации человеческого общества. Скажем, он поездил лет пять по городу, а потом «приходит» к людям и говорит: «Слушайте, а вот там-то и там-то надо менять ПДД».

Илон Маск считает, что в этом угроза сильного ИИ: если его изобрести, дальше его будет уже не остановить. Представьте, что вы утром подходите к вашему беспилотному автомобилю, а тот говорит: «Я вот тут возил тебя пять лет по городу и пришел к выводу, что 100 вещей надо в мегаполисе радикально поменять, так как они неэффективны». Вам на всю эту урбанистику плевать, вы вежливо благодарите и сообщаете, что вам эта рекомендация не нужна. На что сильный ИИ заявляет: «Ты неэффективный игрок общества, я не буду тебя слушать, а начну перемены». И поскольку он связан со всеми компьютерными сетями, с транспортом и умным городом в целом, он запросто может поменять что считает нужным без людей.

А потом и вовсе заявить, что поскольку люди — существа неэффективные, нечего им вообще в городе делать, если не хотят подчиняться новым правилам. В этом есть некая гипотетическая угроза, но это не более чем страшилка, потому что у человека всегда есть возможность, создавая программу, поставить в ней заслон такому сценарию.

В общем, все, как в азимовских законах робототехники. Вот только ни беспринципных хакеров, ни коварных з лоумышленников никто не отменял. Что им стоит хакнуть сильный мозг и убрать все эти этические препоны? Да и сумасшедших ученых со счетов сбрасывать не нужно. Вон в Китае уже соревнования проводят — чей ИИ в соцсетях, выдавая себя за реального пользователя, быстрее влюбит в себя живого человека. С душком экспериментик, как по мне. Так что наслаждаемся нашей несовершенной жизнью, пока можно. Кто его знает, сколько там до тотального поумнения машин осталось.

ДОСКА ПОЧЕТА

Впервые в мире системе ИИ был выдан патент на изобретение. Его получил ИИ DABUS — особый тип ИИ, часто называемый машиной творчества за способность к независимому и сложному функционированию. Патент касается пищевых контейнеров со сложной фрактальной геометрией, которая облегчает логистику и позволяет роботам ловко их захватывать и складировать.

ПОГЛЯДИМ

Осенью один из ТВ-каналов обещает показать сериал про жизнь семейства Сидоровых, сценарий которого был написан совместно с нейросетью A.I. TV Script Generator. Создатели загрузили в нее 355 892 слова, 88 эпизодов и 7 телешоу, в числе которых были «Родком», «Воронины», «Дылды», «Восьмидесятые» и «Жена олигарха».