2018, Ende Oktober, erschien im Kunstauktionshaus Christe's ein merkwürdiges Gemälde. In einiger Entfernung sieht das Gemälde aus wie ein Porträt eines strengen, schwarz gekleideten Herrn aus dem 19. JahrhundertDer stämmige Gentleman scheint mittleren Alters zu sein. Sein Angestellter deutet an, dass er ein Mann der Kirche ist. Das Gemälde wirkt bescheiden, was in einem Auktionshaus erwartet wird, das jedes Jahr Milliarden von Dollar an Gemälden verkauft.
Bei näherer Betrachtung werden die Dinge jedoch etwas seltsam. Die Arbeit scheint unvollendet zu sein. Die Gesichtszüge sind undeutlich, als ob der gesamte Körper des Motivs in Bewegung aufgenommen worden wäre. Tatsächlich ist auch die gesamte Komposition etwas verschobenoben links. Das gesamte Gemälde selbst ist weich, aber surreal.
Wenn Sie im Auktionshaus wären, würden Sie lesen, dass das Gemälde Teil einer Reihe von Porträts der Familie Belamy ist. Das oben erwähnte Stück ist von Edmond de Belamy. Aber wer ist Edmond de Belamy? Ein berühmtes Familienoberhaupt?Ein bekannter Prediger? Jemand von großem Reichtum? Nun, Edmond de Belamy existiert nicht.
Die Antwort auf unser Rätsel finden Sie unten rechts im Porträt. Dort finden Sie die Unterschrift des Künstlers in kursivem Gallisch. Sie lautet :
Unser Maler ist eine Maschine - eine intelligente Maschine. Obwohl das Porträt nach ersten Schätzungen unter 10.000 US-Dollar verkauft wurde, wurde das Gemälde für unglaubliche 432.500 US-Dollar verkauft. Das Porträt wurde nicht von einem inspirierten menschlichen Geist geschaffen, sondern von künstlichenIntelligenz in Form von Generative Adversarial Networks oder GAN. Richtig; Maschinen beginnen die Kunstwelt zu übernehmen .
Künstliche Intelligenz, die Kunst verstehen und erschaffen kann, wäre ein großer Schritt bei der Entwicklung intelligenter Maschinen.
Der KI- "Maler" wurde vom in Paris ansässigen Kollektiv Obvious entwickelt. Sie fütterten ihre GAN dazu später mehr mit einem Datensatz von 15.000 Porträts, die zwischen dem 14. und 20. Jahrhundert gemalt wurden. Ihr Algorithmus analysierte die von Menschen gemachten Bilder undfuhr fort, seine eigene Kunst zu schaffen, basierend auf dem, was sie aus den Tausenden von Porträts gelernt hatte.
KI-Kunst ist nichts Neues. Vor mehr als 150 Jahren träumte die berühmte Mathematikerin Ada Lovelace davon, einen Computer zu entwickeln, der Musik erzeugen kann. In der Tat scheint der Aufstieg intelligenter Maschinen unmittelbar bevorzustehen. KI wird immer häufiger und hilft dabeiAnalysieren und kategorisieren Sie Daten und lösen Sie Probleme in einer Vielzahl von Bereichen. Künstliche Intelligenz dringt jedoch auch in die kreative Welt ein und wird zur Entwicklung von Musik, Gemälden und Gedichten verwendet.
Abgesehen von seinem potenziellen finanziellen Wert könnte die Forschung in diesem Bereich die KI weiter bringen, als wir bisher für möglich gehalten hatten. Künstliche Intelligenz, die Kunst schaffen kann, die nicht von der von Menschen geschaffenen zu unterscheiden ist, könnte einen großen Schritt beim Bau von Maschinen darstellen, die dies könnendenke eher wie Menschen. Was ist menschlicher als Kunst zu machen?
Kommerzielle Projekte wie die Porträts von Edmond Belamy und ähnliche Experimente zur rechnerischen Kreativität haben jedoch Debatten unter Ingenieuren, Künstlern, Philosophen und betroffenen Bürgern ausgelöst.
Kann künstliche Intelligenz wirklich Kunst schaffen?
Wie würden Sie einen Computeralgorithmus unterrichten? wie man einen Hund zeichnet ? Wie ein Kind, das zum ersten Mal versucht, einen Hund zu zeichnen, können Sie ihm zunächst verschiedene Bilder von Hunden geben, um eine allgemeine Vorstellung davon zu erhalten, wie ein Hund aussieht und welche Merkmale einen Hund ausmachenBild eines Hundes, und dann mit den Bildern im Datensatz zu vergleichen, würde der Algorithmus im Laufe der Zeit "lernen", wie man ein Welpenporträt erstellt. Dieser Prozess, eine Maschine dazu zu bringen, aus früheren Daten ohne neue Programmierung zu lernen, ist wie folgt. maschinelles Lernen funktioniert.
Dieser Prozess verwendet ein sogenanntes neuronales Netzwerk oder eine Reihe von Algorithmen, mit denen zugrunde liegende Beziehungen in einem Datensatz durch einen Prozess erkannt werden, der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Wenn neue Daten hinzugefügt werden, wird das n eural Netzwerk kann sich anpassen an Generieren Sie das bestmögliche Ergebnis, ohne die Ausgabekriterien neu gestalten zu müssen.
Es gibt viele verschiedene Arten von Techniken und Architekturen des maschinellen Lernens, die von Forschern verwendet werden. Bei der Erstellung von Kunst wird jedoch eine häufig verwendete Technik als Generative Adversarial Networks GAN bezeichnet. Der Einfachheit halber konzentrieren wir uns dabei hauptsächlich auf GANsArtikel.
Was ist ein generatives gegnerisches Netzwerk?
Ursprünglich von Ian Goodfellow entwickelt und in einem Artikel aus dem Jahr 2014 beschrieben, sind GANs eine Art maschinelles Lernen, bei dem zwei neuronale Netze verwendet werden, die gegeneinander antreten, um eine Ausgabe zu generieren, die für echte Daten geeignet ist. GANs können es seineffektiv verwendet, um unter anderem Kunst zu schaffen. Aber wie funktionieren sie ?
Einfach ausgedrückt, die beiden neuronalen Netze werden als Generator und Diskriminator bezeichnet. Angenommen, wir möchten unser Modell trainieren, um ein eigenes Porträt eines Hundes aus dem 19. Jahrhundert zu erstellen. Stellen Sie sich den Generator für unser Beispiel als Kunstfälscher vorund der Diskriminator als Kunstauthentifizierer. Wir müssen dem Generator zuerst Tausende von Gemälden von Hunden in verschiedenen Größen und Rassen zeigen, damit er lernen kann, welche verschiedenen Elemente einen Hund ausmachen können.
Der Generator verwendet die Informationen im Datensatz, um ein Gemälde eines Hundes zu erstellen. Der Diskriminator versucht dann, den Unterschied zwischen dem synthetischen und dem vom Menschen erstellten Gemälde aus dem Datensatz zu erkennen. Wenn der Diskriminator die "Fälschung" erkennt"Der Generator" lernt ", wie sein Versuch fehlgeschlagen ist und versucht es erneut. Am Anfang macht der Generator viele Bilder, die nicht hundeartig genug aussehen, um den Diskriminator zu täuschen.
Der Generator lernt jedoch auch aus dem ständigen Feedback des Diskriminators. Schließlich werden Hundeporträts erstellt, die immer mehr wie Hunde aussehen, bis der Diskriminator schließlich glauben kann, dass es sich bei den neuen Bildern um echte Porträts handelt. Das Endergebnisist unsere Kunst.
Eines der außergewöhnlichsten Dinge an GANs ist, dass Sie die zugrunde liegende Architektur verwenden und das Modell für jeden gewünschten Datensatz trainieren können.
Diese Methode kann nicht nur für Kunst verwendet werden, sondern auch für Stimmen, Text und sogar Gesichter. Die virale Website Diese Person existiert nicht Erstellt unheimlich realistische menschliche Gesichter unter Verwendung von Generative Adversarial Networks, wobei, wie der Name schon sagt, Gesichter von Menschen erstellt werden, die nicht existieren, aber von denen, die dies tun, kaum zu unterscheiden sind. Faktoren wie die Größe des Datensatzes, die zugrunde liegenden Merkmale desDaten, die Zeit, die Sie mit dem Training Ihres Modells verbringen, und der Typ des GAN-Modells Alle wirken sich auf die endgültige Ausgabe aus. Durch die Verwendung verschiedener Arten von Datensätzen können Sie etwas Hyperrealastisches wie die Bilder auf der Does Not Exist-Website oder etwas Träumerisches und Abstraktes wie das Porträt von Edmond Belamy erstellen.
Es gibt verschiedene Methoden für diesen Maschinenwahnsinn
Künstler, Forscher und Datenwissenschaftler nutzen die Kraft von Generative Adversarial Networks, um künstlerische Meisterwerke zu schaffen. Eine der bekanntesten Figuren in diesem wachsenden künstlerischen Bereich ist der neuseeländische Künstler und Dozent für Computerdesign. Tom White . Sein Kunstwerk untersucht "den algorithmischen Blick: wie Maschinen die Welt sehen, kennen und artikulieren". White hat mit KI-Systemen zusammengearbeitet, um sie zu erschaffen Kunst, die die Welt nicht so darstellt, wie Menschen sie sehen, sondern wie Algorithmen.
Für Menschen sehen die von White erstellten Bilder wie zufällige Anordnungen von Linien und Blobs aus. Für die Algorithmen können sie jedoch als bestimmte Objekte identifiziert werden: ein Hai, ein Fernglas, ein Rasenmäher. Die Bilder werden durch Auswahl eines Objekts und anschließend erstelltWenn ein Zeichnungssystem einige abstrakte Linien erzeugt, wird dieses Bild in einen Bildverarbeitungsklassifizierer eingespeist, der versucht, das ausgewählte Objekt zu erraten. Basierend auf der Vermutung optimiert das Zeichnungssystem das Bild und führt es erneut durch. Der Prozessfährt fort, bis der Klassifikator richtig geraten hat.
Ähnlich wie bei Kadinsky, Picasso und Miro handelt es sich jedoch um abstrakte Gemälde. Sie sind keine menschliche Vorstellung davon, wie das Objekt aussieht, sondern die Idee einer Maschine - sie repräsentieren, wie der Algorithmus die Welt "sieht".es stellt sich heraus, unterscheidet sich sehr davon, wie ein Mensch die Welt sieht.
Die Arbeit von White ist nur die Spitze des Eisbergs. Der deutsche Künstler Mario Klingemann hat neuronale Netze entwickelt, die traumhaft antik aussehende Porträts produzieren, die sich in Echtzeit entwickeln und "zum Leben erwecken". Ein weiterer KI-Künstler ist Googles ehemaliger Artist in Residence, Sougwen Chung der ein System geschaffen hat, das neben ihr zeichnet, um atemberaubende Duettbilder zu machen.
Außerhalb der Bereiche der Malerei ist es Forschern auch gelungen, die KI darin zu schulen, Gedichte zu schreiben. Universität von Toronto und IBM, die Forscher beschreiben, wie sie 3.000 Sonette verwendet haben, um einen Algorithmus zum Schreiben eigener Sonette im Shakespeare-Stil zu trainieren. Dies ist ein Endergebnis :
"Mit freudigen Gambols schwul und immer noch Array
Nicht mehr als er war, während in seinem Tag
Zuerst auf alle entzückenden Arten zu bestehen
Um ihn herum, charmant und all seiner Tage "
Nicht schlecht für eine Maschine, oder? Aber was ist, wenn Musik Ihre bevorzugte Ausdrucksform ist? AI kann das auch. Im Frühjahr 2019 versammelten sich Liebhaber klassischer Musik zu einem ungewöhnlichen Ereignis. Das musikalische Erlebnis bestand aus Musik von Bachund durch künstliche Intelligenz. Die Zuschauer wurden beauftragt zu entschlüsseln, welche musikalische Komposition vom Menschen und welche maschinell geschaffen wurde.
Mithilfe einer Form des Generative Adversarial Network konnten die Forscher des Projekts KI trainieren, um Musik zu komponieren, die sich anhörte, als wäre Bach selbst wieder zum Leben erweckt worden. Selbst der Leiter des Projekts, Marcus du Sautoy, ein Mathematiker aus Oxford, hatte Schwierigkeiten, sie zu entzifferndie Unterschiede in den beiden Zusammensetzungen.
Aber schafft KI wirklich Kunst?
Kann künstliche Intelligenz kreativ sein? Diese Frage steht im Mittelpunkt der Forschung auf diesem Gebiet. Kehren wir zu unseren Malbeispielen zurück. Wer ist wirklich der Autor hinter den Gemälden? Der Algorithmus selbst oder die Person dahinter? Für viele,Es ist das erstere. Wir Menschen denken gerne, dass unsere Kreativität uns einzigartig macht, etwas, das uns von Tieren und Maschinen trennt. Andere argumentieren jedoch, dass die Weite der menschlichen Kreativität zu einem komplexen Prozess verdichtet werden kann, bei dem es im Wesentlichen darum geht, Probleme zu lösen.
Kann einer Maschine beigebracht werden, den kreativen Prozess nachzuahmen? Professor Marcus du Sautoy, der Autor von Der Kreativitätscode , muss nicht unbedingt so sein. Wenn überhaupt, glaubt Professor Sautoy, dass wir die falsche Frage stellen. Anstatt zu denken, dass KI die menschliche Kreativität ersetzt, ist es vorteilhaft zu untersuchen, wie KI als Werkzeug zur Steigerung der menschlichen Kreativität eingesetzt werden kann.
In den Beispielen hier wurde KI verwendet, um neue Perspektiven auf vorhandene Medien zu erkunden. Die Maschinen, die wir bisher gesehen haben, sind möglicherweise nicht wirklich kreativ, da sie für ihre anfänglichen Daten und Parameter, ihre "Inspirationsquellen", immer noch auf Menschen angewiesen sind". Wenn überhaupt, ist dieser neue kreative Prozess eher kollaborativ als kontrovers.
Also anstatt zu sagen Diese Kunst wurde von A erstellt Ich, es wäre angemessener, das zu sagen Dieses Gemälde wurde mit Hilfe der KI erstellt . Es ist einfach nicht so eingängig.
Selbst wenn Maschinen intelligenter werden und eine Art allgemeine Intelligenz erreichen, glaubt Professor Sautoy, dass ihre Rolle bei der Schaffung von Kunst weiterhin kollaborativ sein wird, indem er ganz neue kreative Bereiche erforscht, die sich wahrscheinlich nicht entwickeln würden, wenn einer von ihnen alleine arbeiten würde.
Sie können Ihre eigene KI-Kunst erstellen
Vielleicht könnten Sie sogar einen als verkaufen NFT ? Es gibt eine breite Palette von Werkzeugen, mit denen Personen mit wenig bis gar keinem Hintergrund in Programmierung oder maschinellem Lernen ihre eigene Kunst erstellen können. Werkzeuge wie GANBreeder ermöglicht es Ihnen, zwei Bilder aufzunehmen und ein neues mit verschiedenen GAN-Modellen und -Datensätzen zu erstellen. Wenn Sie etwas mehr Kontrolle ohne Codierung wünschen, schauen Sie sich das halbfreie Tool an. Runaway ML . Sie können riesige Datensätze importieren und alles von nicht existierenden Galaxien bis zu Ihrem eigenen Pokemon synthetisieren.
Es ist Maschinenmagie .