Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordt

Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordtMario Klingemann's 'Neural Glitch Portrait 153552770' is gemaakt met behulp van een generatief adversair netwerk. Mario Klingemann, auteur voorzien

Met AI wordt opgenomen in meer aspecten van ons dagelijks leven, van het schrijven van naar aandrijving, het is niet meer dan normaal dat kunstenaars ook zouden beginnen te experimenteren met kunstmatige intelligentie.

In feite, Christie's zal verkopen het eerste stuk AI-kunst later deze maand - een wazig gezicht getiteld "Portret van Edmond Belamy."

Het stuk dat wordt verkocht bij Christie's maakt deel uit van een nieuwe golf van AI-kunst die is gecreëerd via machinaal leren. De in Parijs woonachtige kunstenaars Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel en Gauthier Vernier voedden duizenden portretten in een algoritme en 'leerden' het de esthetiek van eerdere voorbeelden van portretten. Het algoritme creëerde vervolgens "Portret van Edmond Belamy."

Het schilderij is "niet het product van een menselijke geest", Christie's opgemerkt in het voorbeeld. "Het is gemaakt door kunstmatige intelligentie, een algoritme gedefinieerd door [een] algebraïsche formule."

Als kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om afbeeldingen te maken, kan het uiteindelijke product dan echt als kunst worden beschouwd? Moet er een drempel zijn van invloed op het eindproduct dat een kunstenaar moet hanteren?

Als de directeur van het Art & AI-lab aan de Rutgers University, Ik ben aan het worstelen geweest met deze vragen - specifiek, het punt waarop de kunstenaar krediet aan de machine zou moeten afstaan.

De machines schrijven zich in voor kunstles

In de afgelopen 50-jaren hebben verschillende kunstenaars computerprogramma's geschreven om kunst te genereren - wat ik 'algoritmische kunst' noem. Het vereist van de kunstenaar dat hij gedetailleerde code schrijft met een echt visueel resultaat in gedachten.

Een van de vroegste beoefenaars van deze vorm is Harold Cohen, die schreef het programma AARON om tekeningen te maken die een aantal regels volgden die Cohen had gecreëerd.

Maar de AI-kunst die in de afgelopen paar jaar naar voren is gekomen, omvat machine learning-technologie.

Kunstenaars maken algoritmen om geen regels te volgen, maar om een ​​specifieke esthetiek te 'leren' door duizenden afbeeldingen te analyseren. Het algoritme probeert vervolgens nieuwe afbeeldingen te genereren in overeenstemming met de esthetiek die het heeft geleerd.

Om te beginnen kiest de kunstenaar een verzameling afbeeldingen om het algoritme te voeden, een stap die ik 'voorcuratie' noem.

Laten we voor het doel van dit voorbeeld zeggen dat de kunstenaar traditionele portretten uit de afgelopen 500-jaren kiest.

De meeste AI-kunstwerken die de afgelopen jaren zijn ontstaan, hebben een klasse algoritmen gebruikt die "generatieve vijandige netwerken. "Voor het eerst geïntroduceerd door computerwetenschapper Ian Goodfellow in 2014, worden deze algoritmen" tegenstrijdig "genoemd omdat er twee kanten aan zitten: de ene genereert willekeurige afbeeldingen; de andere is via de input geleerd hoe deze beelden moeten worden beoordeeld en welke de beste op de invoer aansluiten.

Dus de portretten uit de afgelopen 500-jaren worden ingevoerd in een generatief AI-algoritme dat deze invoer probeert na te bootsen. De algoritmen komen dan terug met een reeks uitvoerafbeeldingen en de kunstenaar moet ze doorzoeken en selecteren die hij of zij wenst te gebruiken, een stap die ik "na-curatie" noem.

Er is dus een element van creativiteit: de kunstenaar is erg betrokken bij pre- en post-curation. De artiest kan ook het algoritme zo nodig aanpassen om de gewenste outputs te genereren.

Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordtBij het maken van AI-kunst is de hand van de artiest betrokken bij de selectie van invoerafbeeldingen, het algoritme aanpassen en vervolgens kiezen uit de gegenereerde. Ahmed Elgammal, auteur voorzien

Serendipiteit of storing?

Het generatieve algoritme kan beelden produceren die zelfs de artiest, die het proces presideert, verrassen.

Een generatief netwerk voor adversariteit waaraan portretten worden gevoed, zou bijvoorbeeld een reeks misvormde gezichten kunnen produceren.

Wat moeten we hiervan denken?

Psycholoog Daniel E. Berlyne heeft gestudeerd de psychologie van de esthetica voor meerdere decennia. Hij ontdekte dat nieuwigheid, verrassing, complexiteit, ambiguïteit en excentriciteit de meest krachtige stimuli in kunstwerken zijn.

Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordtBij portretten van de laatste vijf eeuwen kan een generiek AI model misvormde gezichten uitspugen. Ahmed Elgammal, auteur voorzien

De gegenereerde portretten van het generatieve adversariale netwerk - met alle vervormde gezichten - zijn zeker nieuw, verrassend en bizar.

Ze roepen ook de beroemde, misvormde portretten van de Britse figuratieve schilder Francis Bacon op, zoals 'Three Studies for a Portrait of Henrietta Moraes'.

Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordt'Drie studies voor het portret van Henrietta Moraes,' Francis Bacon, 1963. MoMA

Maar er ontbreekt iets in de misvormde, machinaal gemaakte gezichten: intentie.

Hoewel het de bedoeling van Bacon was om zijn gezichten te misvormen, zijn de misvormde gezichten die we in het voorbeeld van AI-kunst zien niet noodzakelijk het doel van de kunstenaar of de machine. Waar we naar kijken, zijn gevallen waarin de machine er niet in geslaagd is om een ​​menselijk gezicht te imiteren en in plaats daarvan enkele verrassende misvormingen heeft uitgespuwd.

Toch is dit precies het soort beeld dat Christie's veilt.

Een vorm van conceptuele kunst

Leidt deze uitkomst echt tot een gebrek aan intentie?

Ik zou willen beweren dat de intentie in het proces ligt, zelfs als het niet in de uiteindelijke afbeelding voorkomt.

Bijvoorbeeld om "De val van het Huis van Usher, "Kunstenaar Anna Ridler nam foto's van een 1929-filmversie van het korte verhaal van Edgar Allen Poe" De val van het huis van Usher ". Ze maakte inkttekeningen van de stilstaande beelden en voerde ze in een generatief model, dat een serie van nieuwe beelden die ze vervolgens in een korte film arrangeerde.

Een ander voorbeeld is Mario Klingemann's "The Butcher's Son, "Een naaktportret dat werd gegenereerd door het voeden van de algoritmische afbeeldingen van stokfiguren en afbeeldingen van pornografie.

Wanneer de scheidslijn tussen machine en artiest wazig wordtAan de linkerkant: A still uit 'The Fall of the House of Usher' van Anna Ridler. Aan de rechterkant: 'The Butcher's Son' van Mario Klingemann.

Ik gebruik deze twee voorbeelden om te laten zien hoe artiesten echt kunnen spelen met deze AI-tools op een aantal manieren. Hoewel de uiteindelijke beelden de kunstenaars misschien hebben verrast, kwamen ze niet uit het niets: er was een proces achter hen, en er was zeker een element van opzet.

Desondanks staan ​​velen sceptisch tegenover AI-kunst. Pulitzer Prize-winnende kunstcriticus Jerry Saltz heeft gezegd dat hij de door AI-kunstenaar geproduceerde kunst saai en saai vindt, inclusief "The Butcher's Son."

Misschien kloppen ze in sommige gevallen wel. In de misvormde portretten, bijvoorbeeld, zou je kunnen zeggen dat de resulterende beelden niet zo interessant zijn: het zijn eigenlijk gewoon imitaties - met een draai - van vooraf ingekleurde ingangen.

Maar het gaat niet alleen om het uiteindelijke beeld. Het gaat om het creatieve proces - een proces waarbij een kunstenaar en een machine samenwerken om nieuwe visuele vormen op revolutionaire manieren te verkennen.

Om deze reden twijfel ik er niet aan dat dit zo is conceptuele kunst, een vorm die dateert uit de 1960s, waarin het idee achter het werk en het proces belangrijker is dan de uitkomst.

Wat betreft 'The Butcher's Son', een van de stukken die Saltz bespotte als saai?

Het heeft onlangs gewonnen de Lumenprijs, een prijs speciaal voor kunst gemaakt met behulp van technologie.

Zoveel als sommige critici de trend zouden kunnen afwijzen, lijkt het erop dat AI-kunst hier is om te blijven.The Conversation

Over de auteur

Ahmed Elgammal, hoogleraar Computer Vision, Rutgers University

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.

Verwante Boeken

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = machine art; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

volg InnerSelf op

facebook-icontwitter-iconrss-icoon

Ontvang de nieuwste via e-mail

{Emailcloak = off}