La creatività della macchina batte un po' di arte moderna

La creatività è una delle grandi sfide per l'intelligenza artificiale. Non mancano le prove che mostrano come le macchine possono eguagliare e persino superare gli esseri umani in vaste aree di attività, come riconoscimento di volti e oggetti, scarabocchi, sintesi di immagini, traduzione linguistica, una vasta gamma di giochi come scacchi e Go e così via . Ma quando si tratta di creatività, le macchine sono molto indietro.

Non per mancanza di impegno. Ad esempio, le macchine hanno imparato a riconoscere lo stile artistico, a separarlo dal contenuto di un'immagine e quindi ad applicarlo ad altre immagini. Ciò rende possibile convertire qualsiasi fotografia nello stile di Van Gogh Notte stellata , ad esempio. Ma mentre questo e altri lavori forniscono informazioni importanti sulla natura dello stile artistico, non conta come creatività. Quindi la sfida rimane trovare modi per sfruttare l'intelligenza artificiale per scopi creativi.

Oggi, abbiamo un'idea dei progressi in quest'area grazie al lavoro di Ahmed Elgammal presso l'Art & AI Laboratory della Rutgers University nel New Jersey, insieme ai colleghi dei laboratori di intelligenza artificiale di Facebook e altrove.

Quale di queste immagini è stata generata da una macchina? *Rispondi di seguito

Questi ragazzi hanno addestrato una macchina per generare immagini che sono riconoscibilmente simili all'arte umana e tuttavia diverse in modi misurabili. Inoltre, hanno effettuato una sorta di test di Turing per la creatività chiedendo agli esseri umani se possono distinguere tra l'arte umana e quest'arte generata dalla macchina. Hanno anche chiesto agli umani quale tipo di arte preferissero, con risultati alquanto inaspettati.

L'approccio è relativamente semplice. Si basa su una macchina chiamata rete contraddittoria generativa. Questo consiste in due reti neurali che insieme avviano il processo di apprendimento.

Una di queste reti è un tradizionale algoritmo di visione artificiale che impara a riconoscere le immagini di un tipo specifico. Elgammal e co l'hanno addestrato utilizzando il database WikiArt, che consiste in oltre 80.000 dipinti di oltre 1.000 artisti dal XV secolo al XX secolo.

Ogni immagine è contrassegnata con il suo stile artistico. Quindi il database contiene oltre 13.000 dipinti impressionisti, 2.000 dipinti cubisti, oltre 1.000 dipinti del primo Rinascimento e così via. La macchina impara a riconoscere ciascuno di questi stili.

La fase successiva è che un'altra rete generi immagini casuali e le mostri alla rete addestrata, che le riconosce come rappresentanti di un particolare stile artistico o le rifiuta. Producendo molte immagini, questa seconda rete apprende ciò che la prima rete riconosce come arte attraverso un processo di tentativi ed errori. E dopo molte iterazioni, impara a produrre immagini che corrispondono a stili specifici.

Tuttavia, il team non considera queste immagini creative perché stanno semplicemente copiando stili noti nell'arte. Al contrario, un artista umano spingerebbe i confini producendo qualcosa di nuovo.

Ci sono molte ipotesi di storici dell'arte e psicologi sul processo creativo che porta alla nuova arte. Ad esempio, un'idea ben nota è che il nuovo lavoro artistico debba essere saldamente radicato in una tradizione artistica. In altre parole, deve essere diverso, ma non troppo diverso.

In particolare, i teorici affermano che l'arte deve stimolare lo spettatore in modi specifici. Le proprietà di aumento dell'eccitazione più significative per l'estetica sono la novità, la sorpresa, la complessità, l'ambiguità e la perplessità, affermano Elgammal e co.

La novità si riferisce al grado in cui uno stimolo differisce da ciò che un osservatore ha visto/sperimentato prima. La sorpresa si riferisce al grado in cui uno stimolo non è d'accordo con le aspettative. La sorpresa non è necessariamente correlata alla novità, ad esempio può derivare dalla mancanza di novità. A differenza della novità e della sorpresa, che si basano su confronti tra stimoli di somiglianza e differenze, la complessità è una proprietà intrastimolo che aumenta all'aumentare del numero di elementi indipendenti in uno stimolo. L'ambiguità si riferisce al conflitto tra l'informazione semantica e sintattica in uno stimolo. La perplessità si riferisce all'ambiguità dovuta a significati multipli, potenzialmente incoerenti.

Ma qualunque sia l'effetto, il livello di eccitazione che genera deve essere moderato piuttosto che estremo. Troppo poco potenziale di eccitazione è considerato noioso e troppo attiva il sistema di avversione, che si traduce in una risposta negativa, affermano Elgammal e co.

Ciò ha importanti implicazioni per il modo in cui la loro rete contraddittoria generativa, o agente, è impostata. L'obiettivo dell'agente è generare arte con livelli aumentati di potenziale di eccitazione in modo vincolato senza attivare il sistema di avversione, dicono. In altre parole, l'agente cerca di generare un'arte che sia nuova, ma non troppo nuova.

I ricercatori affermano di aver trovato un modo per far sì che la loro rete generativa contraddittoria lo faccia. Avendo imparato a riprodurre determinati stili artistici, la macchina è impostata per produrre immagini che rientrano nei limiti accettati dall'arte nel suo insieme, ma massimizzano la differenza rispetto agli stili conosciuti. L'agente cerca di esplorare lo spazio creativo deviando dalle norme di stile stabilite e quindi genera nuova arte, affermano Elgammal e co. Chiamano questa macchina una rete contraddittoria creativa.

Il test acido, ovviamente, è il modo in cui gli esseri umani reagiscono a questa arte generata dalla macchina. Per scoprirlo, Elgammal e compagni hanno mostrato una serie di immagini, generate sia da esseri umani che da macchine, ai lavoratori umani su Mechanical Turk, un servizio di crowdsourcing online.

Le immagini generate dall'uomo includevano quelle del database WikiArt dell'espressionismo astratto, nonché una selezione di immagini di una fiera di arte contemporanea di punta tenutasi a Basilea, in Svizzera, nel 2016. Queste immagini rappresentano l'apice dell'arte moderna. Il motivo della scelta dell'espressionismo astratto è stato quello di rimuovere in gran parte le immagini di persone e oggetti che aiutano chiaramente a distinguere l'arte della macchina dall'arte umana.

Alcune delle immagini generate dalla macchina sono state prodotte dalla rete contraddittoria creativa, ma altre sono state prodotte dalla rete contraddittoria generativa che riproduce semplicemente gli stili artistici che ha appreso.

I ricercatori hanno chiesto a ciascuna persona di valutare le immagini in vari modi, ad esempio quanto le piacevano ciascuna, quanto sembrava nuova e se fosse stata creata da un essere umano o da una macchina. Hanno anche chiesto se i partecipanti potevano percepire l'intenzione dell'artista, se potevano vedere una struttura emergere nell'immagine e se l'immagine li ha ispirati.

I risultati costituiscono una lettura interessante. Gli esseri umani erano abbastanza bravi a individuare le immagini dell'Espressionismo astratto create da un essere umano e quelle create da una macchina. Ma nel caso dell'arte di Basilea, gli spettatori umani hanno avuto difficoltà a distinguere.

Gli esseri umani hanno anche valutato le immagini create dalla rete di contraddittori creativi in ​​modo più elevato rispetto all'arte generata dall'uomo mostrata a Basilea. Si sono identificati con esso più da vicino e l'hanno trovato più stimolante.

Si è tentati di interpretare questo come un atto d'accusa schiacciante contro lo stato dell'arte moderna e il livello di creatività che genera. Ma Elgammal e compagni evitano una reazione istintiva. Lasciamo aperto il modo di interpretare le risposte dei soggetti umani che hanno classificato l'arte CAN meglio dei campioni di Art Basel sotto diversi aspetti, affermano diplomaticamente.

La domanda più grande è se il processo che Elgammal e compagni hanno utilizzato per creare le loro immagini possa essere davvero considerato creativo. Un'altra interpretazione è che si tratti di un processo puramente algoritmico che ha imparato a sfruttare le vulnerabilità emotive dell'umanità. Se è così, forse una futura definizione di arte dovrà includere la clausola che deve essere creata da un essere umano.

Ad ogni modo, questo tipo di lavoro è destinato a spingere un po' più in là i confini dell'arte e della creatività.

Rif: arxiv.org/abs/1706.07068 : CAN: Reti contraddittorie creative che generano arte imparando gli stili e deviando dalle norme di stile

*Risposta: tutti

nascondere