Robot Art solleva domande sulla creatività umana

Qual è il potenziale dell'arte della macchina e può davvero essere descritta come creativa o fantasiosa? Di

• Martin Gayford pagina di archivio

15 febbraio 2016

Nel luglio 2013, un artista emergente ha tenuto una mostra alla Galerie Oberkampf di Parigi. È durato una settimana, ha visto la partecipazione del pubblico, ha ricevuto la copertura della stampa e ha presentato opere prodotte nel corso di diversi anni, tra cui alcune create sul posto nella galleria. Nel complesso, è stato un evento abbastanza tipico del mondo dell'arte. L'unica caratteristica insolita era che l'artista in questione era un programma per computer noto come The Painting Fool.

Anche quella non era una novità. L'arte realizzata con l'aiuto dell'intelligenza artificiale è con noi da un tempo sorprendentemente lungo. Dal 1973, Harold Cohen, pittore, professore all'Università della California, San Diego, e un tempo rappresentante della Gran Bretagna alla Biennale di Venezia, collabora a un programma chiamato AARON. AARON è in grado di realizzare immagini autonomamente da decenni; anche alla fine degli anni '80 Cohen riuscì a scherzare dicendo che era l'unico artista che avrebbe mai potuto avere una mostra postuma di nuove opere create interamente dopo la sua stessa morte.

Questa storia faceva parte del nostro numero di marzo 2016

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Le domande irrisolte sull'arte della macchina sono, in primo luogo, quale sia il suo potenziale e, in secondo luogo, se, indipendentemente dalla qualità del lavoro prodotto, possa essere veramente descritto come creativo o fantasioso. Questi sono problemi, profondi e affascinanti, che ci portano in profondità nei misteri dell'arte umana.

The Painting Fool nasce da un'idea di Simon Colton, professore di creatività computazionale al Goldsmiths College di Londra, il quale ha suggerito che se i programmi devono essere considerati creativi, dovranno superare qualcosa di diverso dal test di Turing. Suggerisce che piuttosto che essere semplicemente in grado di conversare in modo convincentemente umano, come proposto da Turing, un artista artificialmente intelligente dovrebbe comportarsi in modi abili, riconoscenti e fantasiosi.

Collage del Painting Fool, ispirato alle notizie dall'Afghanistan.

Nell'immagine di apertura, una delle composizioni di AARON.

Finora, il Painting Fool, descritto come un aspirante pittore sul suo sito web, ha fatto progressi su tutti e tre i fronti. Con apprezzamento, Colton significa reattivo alle emozioni. Uno dei primi lavori consisteva in un mosaico di immagini in un mezzo che ricordava l'acquerello. Il programma ha scansionato un articolo nel file Custode sulla guerra in Afghanistan, ha estratto parole chiave come NATO, truppe e inglesi e ha trovato immagini ad esse collegate. Quindi li ha messi insieme per creare un'immagine composita che riflette il contenuto e l'atmosfera dell'articolo di giornale.

Il software è stato progettato per duplicare vari supporti di pittura e disegno, per selezionare quello appropriato e anche per valutare i risultati. Questo è un miserabile fallimento, ha commentato uno sforzo. Uno scettico potrebbe dubitare che questa e altre affermazioni siano qualcosa di più di un abile ventriloquismo digitale. Ma la scrittura di poesie è menzionata sul sito web come un progetto attuale, quindi il Painting Fool aspira a essere un autore oltre che un pittore.

Nella mostra di Parigi, i soggetti per i ritratti non hanno affrontato un artista umano ma un laptop, sul cui schermo è avvenuto il dipinto. The Painting Fool ha eseguito immagini di visitatori con stati d'animo diversi, rispondendo a parole chiave emotive derivate da 10 articoli letti, ancora una volta, nel Custode . Se il conteggio della negatività era troppo grande (sempre un pericolo con la copertura giornalistica), Colton ha programmato il software per entrare in uno stato di sconforto in cui si rifiutava del tutto di dipingere, un equivalente virtuale del temperamento artistico.

Probabilmente, le immagini svelate nel giugno 2015 dal team di ricerca Brain AI di Google mostrano anche almeno un aspetto dell'immaginazione umana: la capacità di vedere una cosa come qualcos'altro. Dopo un po' di formazione nell'identificazione di oggetti da indizi visivi e dopo aver ricevuto fotografie di cieli e cose a forma casuale, il programma ha iniziato a generare immagini digitali suggerendo l'immaginazione combinata di Walt Disney e Pieter Bruegel il Vecchio, tra cui un ibrido Pig-Snail, Camel- Uccello e pesce cane.

Ecco un equivalente digitale del fenomeno mentale a cui si riferiva Marco Antonio in Shakespeare Antonio e Cleopatra : A volte vediamo una nuvola che è drago/Un vapore a volte come un orso o un leone.

Leonardo da Vinci consigliava di guardare le macchie su un muro o simili segni casuali come stimolo alla fantasia creativa. Lì, un artista che cerca di inventare una scena troverebbe i guerrieri vorticosi di una battaglia o un paesaggio con montagne, fiumi, rocce, alberi, grandi pianure, valli e colline. Questa capacità potrebbe essere stata uno dei fattori scatenanti dell'arte rupestre preistorica. Molto spesso un dipinto o un'incisione rupestre sembra utilizzare una caratteristica naturale: un sassolino nel muro che sembra un occhio, per esempio. Forse l'artista di Cro-Magnon ha prima individuato un leone o un bisonte in segni casuali, quindi ha reso quella somiglianza più chiara con la vernice o una linea incisa.

A questo punto, tutte le immagini rappresentative, non solo dipinti e disegni, ma anche fotografie, dipendono dalla capacità di vedere una cosa, le forme su una superficie piana, come qualcos'altro: qualcosa nel mondo tridimensionale. I sistemi di intelligenza artificiale sviluppati dal team di Google sono bravi in ​​questo. Le immagini sono state create utilizzando una rete neurale artificiale, un software che emula il modo in cui strati di neuroni nel cervello elaborano le informazioni. Il software viene addestrato, attraverso l'analisi di milioni di esempi, a riconoscere gli oggetti nelle foto: un manubrio, un cane o un drago.

I ricercatori di Google hanno scoperto di poter trasformare tali sistemi in artisti facendo qualcosa di simile a quanto suggerito da Leonardo. La rete neurale è dotata di un'immagine composta da una tormenta di macchie e macchie e viene chiesto di modificare l'immagine per far emergere qualsiasi debole somiglianza rileva nel rumore con oggetti che il software è stato addestrato a riconoscere. Un mare di rumore può diventare un groviglio di formiche o stelle marine. La tecnica può essere applicata anche alle foto, popolando cieli azzurri con cani spettrali o rielaborando immagini con tratti stilizzati.

Il software era abile quanto Marco Antonio nel discernere gli animali nelle nuvole. Il team di Google ha soprannominato l'idioma artistico risultante Inceptionism, perché il progetto di ricerca sull'architettura delle reti neurali è stato chiamato in codice Inception, un riferimento a un film del 2010 con lo stesso nome su un uomo che penetra strati sempre più profondi dei sogni di altre persone. Dal punto di vista artistico, potresti classificare l'Inceptionismo come una variante del Surrealismo. René Magritte, Salvador Dalí e Max Ernst hanno prodotto numerose opere di un tipo simile, dipingendo un cielo di strumenti musicali o baguette, ad esempio, invece di cumulonembi.

Quanto è buono, davvero, l'Inceptionism? Alcune delle immagini sono sorprendenti e possono essere percepite in vari modi, incluso un modo lineare enfatico che ricorda vagamente lo stile di Van Gogh. In alcuni casi sono inquietanti, suggerendo il tipo di allucinazioni descritte da chi soffre di brutti viaggi o dai DT: un cielo pieno di cani in bicicletta, per esempio, o un'architettura vorticosa coperta da occhi scrutanti.

Ma le opere di Inceptionist, finora, sono state troppo kitsch e troppo evidentemente basate su foto - per i miei gusti, comunque - per dare molta concorrenza a Dalí o Magritte. Né il Painting Fool o programmi simili sono ancora progrediti oltre il livello di rendimento di una scuola superiore o di un club artistico amatoriale. Cosa ne pensi riguardo a potenziale di computer art? L'intelligenza artificiale può aggiungersi alle arti visive (o, del resto, alla musica e ad altri modi di dire in cui anche i computer sono già esperti)?

Cose recensite

• Il pazzo della pittura

• AARON

• Le fotografie Inceptionist di Google

Simon Colton è consapevole della critica, una critica standard rivolta alla computer art, secondo cui le opere del Painting Fool sono in realtà creazioni sue. Non daremmo, ha sottolineato, il merito del lavoro di un pittore umano al maestro di quell'artista. La risposta è che potrebbe dipendere da quanto l'allievo stava seguendo le istruzioni dell'insegnante. In genere, il merito di un dipinto di una bottega rinascimentale va al maestro, non agli apprendisti che potrebbero aver svolto gran parte del lavoro. Ma nel caso di Verrocchio Battesimo di Cristo (c. 1475), riconosciamo l'impresa del maestro Leonardo da Vinci, perché le parti da lui dipinte - un angelo e un paesaggio - sono visibilmente diverse dall'opera del maestro. Gli storici dell'arte classificano quindi il quadro come uno sforzo congiunto.

Allo stesso modo, nell'Anversa del XVII secolo Rubens aveva una piccola fabbrica di assistenti altamente qualificati che in misura maggiore o minore dipinsero la maggior parte delle sue opere su larga scala. La procedura normale prevedeva che il maestro producesse un piccolo schizzo che veniva poi ingrandito, sotto la sua supervisione, alle dimensioni di un soffitto o di una pala d'altare. Alcuni studiosi ritengono, tuttavia, che in alcune occasioni lo studio si sia rivelato un Rubens quando il grande uomo non ha mai fornito nemmeno un modello iniziale.

Qui, l'esempio di AARON è intrigante. Le immagini che il programma in evoluzione ha realizzato negli ultimi quattro decenni sono davvero opere di Harold Cohen, o creazioni indipendenti della stessa AARON, o forse collaborazioni tra i due? È un problema delicato. AARON non si è mai allontanato molto dall'idioma stilistico generale in cui lo stesso Cohen ha lavorato negli anni '60, quando era un esponente di successo dell'astrazione dei campi di colore. Chiaramente, AARON è suo allievo in questo senso.

Un'altra composizione di AARON.

Un aspetto del precedente lavoro di Cohen è stato fondamentale per interessarsi all'intelligenza artificiale. Sentiva che fare arte non doveva richiedere un processo decisionale continuo, minuto per minuto ... che dovrebbe essere possibile escogitare una serie di regole e quindi, quasi senza pensare, realizzare il dipinto seguendo la regola.

Questo approccio è caratteristico di un certo tipo di artista. Le classiche astrazioni di Piet Mondrian degli anni '20 e '30 sono un esempio calzante. Questi sono stati realizzati secondo una serie di regolamenti autoimposti: erano consentite solo linee rette, che potevano incontrarsi solo ad angolo retto e potevano essere raffigurate solo in una tavolozza di rosso, blu e giallo (più bianco e nero).

In un raro esempio di esperimento storico-artistico, il defunto critico d'arte Tom Lubbock ha tentato di dipingere lui stesso alcuni Mondrian seguendo questa ricetta. Ha debitamente prodotto diverse astrazioni che assomigliavano molto alle opere di Mondrian, ma non così buone. La conclusione sembrava essere che Mondrian stava aggiungendo qualità extra - forse sottigliezze di equilibrio visivo e ponderazione del colore - che non erano formulate nelle regole.

È insolito per i critici d'arte provare qualcosa di così pratico come la ricerca di Lubbock. Ma molte altre persone fanno lo stesso genere di cose: si chiamano falsari, copisti e allievi. Gran parte dell'arte consiste, ed è sempre consistita, in imitazioni di altre opere: quadri fatti alla maniera di Mondrian, di Monet o di qualche altro grande creatore. Gli storici dell'arte passano la vita a classificare gli artisti nella cerchia di Botticelli, seguace di Caravaggio, ecc. È già chiaro che le macchine possono lavorare a questo livello: possono produrre arte derivata (che è tutto ciò che fa il 99,9 per cento degli artisti umani). Ma possono fare di più?

Comprensibilmente, Cohen ci ha pensato molto. In una conferenza del 2010, ha posato il contrario. Non era ovvio che AARON è creativo? Dopotutto, ha continuato, senza ulteriori input da parte mia, può generare un numero illimitato di immagini, è un colorista molto migliore di me stesso e in genere fa tutto mentre sono nascosto a letto. Quale, infatti, ha chiesto, è stato il suo stesso contributo? Beh, certo, ho scritto il programma. Non è del tutto corretto dire che il programma segue semplicemente le regole che gli ho dato. Il programma è le regole.

In un certo senso, quindi, AARON funziona come uno studio rinascimentale o barocco. Sotto la direzione di Cohen, si è sviluppato al punto da essere equivalente allo studio di Rubens in modalità autonoma e forse di più. Nei primi anni, AARON si limitava a tracciare contorni; Cohen ha quindi selezionato e talvolta aggiunto il colore a mano. Negli anni '80, Cohen iniziò a insegnargli a lavorare a colori. Alla fine, ha sviluppato una serie di regole per consentirgli di comporre armonie coloristiche, ma ha trovato questo insoddisfacente. La sua prima soluzione consisteva in un lungo elenco di istruzioni basate su ciò che un artista umano avrebbe fatto in determinate situazioni. Ma questo non ha sempre funzionato, anche perché inevitabilmente l'elenco era a tempo indeterminato.

Harold Cohen e il suo apprendista AARON realizzano opere d'arte.

Alla fine, ha trovato un modo per insegnare ad AARON a usare i colori con un semplice algoritmo. Abbiamo una capacità limitata di immaginare arrangiamenti cromatici differenti, ma il nostro sistema di feedback è eccezionale. Un artista umano può guardare un'immagine mentre si evolve e decidere esattamente, per esempio, quale tonalità di giallo aggiungere a un'immagine di girasoli. AARON non ha affatto un sistema visivo, ma Cohen ha ideato una formula con cui può bilanciare fattori come tonalità e saturazione in una data immagine.

Una macchina può mai essere creativa come un Rembrandt o un Picasso? Per farlo, sostiene Cohen, un robot dovrebbe sviluppare un senso di sé. Ciò può o non può accadere e, in caso contrario, significa che le macchine non saranno mai creative nello stesso senso in cui lo sono gli esseri umani. I processi di un tale artista implicano un'interazione tra fattori sociali, emotivi, storici, psicologici e fisiologici che sono terribilmente difficili da analizzare, per non parlare di replicare. Questo è ciò che può dare un profondo significato a un'immagine realizzata da un tale artista
occhio umano.

Un giorno, suggerisce Cohen, una macchina potrebbe sviluppare una sensibilità equivalente, ma anche se ciò non dovesse mai accadere, non significa che le macchine non abbiano alcun ruolo da svolgere rispetto alla creatività. Come mostra la sua stessa esperienza, l'intelligenza artificiale offre all'artista qualcosa al di là di un assistente o di un allievo: un nuovo collaboratore creativo.

Una nuova versione ampliata di Un messaggio più grande , il libro di conversazioni di Martin Gayford con David Hockney, sarà pubblicato a maggio. La sua ultima storia per Revisione della tecnologia del MIT era Motion Pictures (settembre/ottobre 2015).

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