Мы запускаем рассылку об украинском IT-комьюнити. Оставьте email, чтобы понимать больше. Премьера — скоро!
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Hot! dev.media шукає менеджера з продажу спецпроєктів

Нейросетям пророчат, что они убьют искусство. Но так ли это, если пока роботы могут всего лишь копировать и воровать?

Середина 2022 года в сфере технологий проходит под активное обсуждение нейросетей и их возможностей. Пока пользователи со всего мира генерируют изображения сотнями при помощи DALL-E 2 и аналогичных сервисов, все чаще возникают разговоры о том, что роботы скоро оставят людей творчества без работы. Мол, художников, фотографов, дизайнеров и прочих специалистов, работающих с изображениями в разных форматах, уже можно заменить нейросетями.

Даже звучат заявления, что подобные нейросети убьют искусство в принципе. Что, конечно, совсем не так. Ведь нейросети и искусство — это понятия из совсем разных миров, пускай результат у них якобы один. О разнице между ними и пойдет речь в этом тексте.

Оставить комментарий
Нейросетям пророчат, что они убьют искусство. Но так ли это, если пока роботы могут всего лишь копировать и воровать?

Середина 2022 года в сфере технологий проходит под активное обсуждение нейросетей и их возможностей. Пока пользователи со всего мира генерируют изображения сотнями при помощи DALL-E 2 и аналогичных сервисов, все чаще возникают разговоры о том, что роботы скоро оставят людей творчества без работы. Мол, художников, фотографов, дизайнеров и прочих специалистов, работающих с изображениями в разных форматах, уже можно заменить нейросетями.

Даже звучат заявления, что подобные нейросети убьют искусство в принципе. Что, конечно, совсем не так. Ведь нейросети и искусство — это понятия из совсем разных миров, пускай результат у них якобы один. О разнице между ними и пойдет речь в этом тексте.

Искусственная красота

Истоки подобных громких заявлений лежат в банальном факте: современные нейросети для генерации изображений и правда делают красивый контент. Та же DALL-E 2 создает достойные картинки даже по самым сложным запросам. Нечто подобное делают и Midjourney с Dream.

До коммерческого использования результатов нейросетей дело тоже доходит. Самый яркий пример — обложка Cosmopolitan, на создание которой ушло «всего лишь 20 секунд». Так что практическое применение у нейросетей тоже нашлось.

Пример работы DALL-E 2

Впрочем, уже в этом примере скрыт подвох. Ведь 20 секунд ушло на генерацию финального результата, а ему предшествовали несколько дней подбора правильного запроса и составления идеи, которую нейросеть сможет адекватно понять. В итоге дизайнерка Карен Ченг, занимавшаяся обложкой, пришла к выводу, что пока DALL-E 2 — всего лишь забавный инструмент, помогающий креативному мышлению, не больше.

Аналогичных мыслей придерживается и создатель Midjourney Дэвид Хольц. Он сравнил свою нейросеть с потоком воды, в то время как общество видит ее хищником. Вода тоже способна причинить вред, но все зависит от того, как ее использовать.

Дэвид Хольц, создатель Midjourney
Она несет возможности. У нее нет воли или злобы, да, в ней можно утонуть, но это не значит, что мы должны запретить воду. А когда вы находите новые источник воды, это всегда хорошо.

Хольц видит в Midjourney «двигатель креатива», а не его замену. Всего лишь еще один из множества инструментов для людей творчества, пускай и довольно необычный.

Если говорить исключительно с технической точки зрения, то пока нейросети никак не могут тягаться с творениями художников даже средней руки. Ведь работам роботов попросту не хватает деталей и проработки. Современные художники могут тратить часы на маленький клочок ткани, занимающий от силы процентов пять от всего рисунка. Нейросетям подобные нюансы пока неведомы.

Пример работы DALL-E 2

Но окей, ведь кажется, что исправление этого нюанса — всего лишь вопрос времени. Уже существуют узкоспециализированные нейросети в духе ThisPersonDoesNotExist от Nvidia (генерирует лица несуществующих людей), выдающие фотореалистичные результаты. Так что разрыв в качестве наверняка будет становиться все меньше и меньше.

Однако дело не в нем, а в идейной составляющей изображений. И тут стоит немного вспомнить, как вообще работают нейросети.

Воссоздавая высокое

Любая нейросеть основана на работе искусственных нейронов, каждый из которых определяет вес какого-то коэффициента, генерирующего результат. Скажем, пол человека на фотографии или вид животного. 

Пример работы DALL-E 2

Все нейросети обучают при помощи примеров, причем важный момент: им не говорят конкретно, что значит тот или иной результат. Какие-то внутренние связи между категориями нейросети выстраивают самостоятельно.

Именно поэтому для нейросетей ключевое значение несет выборка материалов, на которой проходит обучение. В случае нейросетей для генерации изображений это, собственно говоря, сами изображения. Десятки тысяч, сотни, миллионы. Благодаря им та же DALL-E 2 способна понять, когда вы хотите увидеть от нее пшеничное поле, а когда — бескрайнее море.

Только вот сама нейросеть условную разницу между двумя морями никогда не поймет. Для нее все они — всего лишь численные параметры, четкая связь между коэффициентами нейронов, которая приводит к стабильному результату. В то время как для человека даже мельчайшие отличия в передаче картины моря могут привести к разному восприятию.

Пример работы DALL-E 2

Лучше всего для иллюстрации этого тезиса сравнивать стили разных по сути, но похожих по внешним признакам художников. Например, Бексинского и Гигера. Их мрачное творчество часто объединяют в разных произведениях, а в основных мотивах их картин можно найти заметные параллели. Только вот мысли внутри у них разительно отличаются.

Для нейросетей особой же разницы нет. Они цепляются за какие-то условные внешние призраки, полностью игнорируя, почему именно художники творили именно так. Из-за этого нечто новое создать у машин никогда не выйдет.

Все, что делают нейросети на сегодня, — это подражают, копируют и воруют. Понятию новизны обучить невозможно.

А то, что нам у нейросетей кажется новым, на самом деле — объединение нескольких уже известных параметров. Всего лишь крайне усложненные запросы в духе «Х плюс Y», не больше.

Пример работы DALL-E 2

Отсюда и большое распространение графических нейросетей, которые подражают всевозможные стилям и арт-течениям. Ведь в нынешних реалиях не так сложно скормить алгоритмам все картины условного Сальвадора Дали, а потом позволить людям генерировать обложки альбомов, голливудских звезд и героев мультфильмов в духе его работ.

Впрочем, еще Пабло Пикассо говорил, что «великие художники воруют», так что какой-то сверхтрагедии в подобном подходе нейросетей к творчеству нет. Однако само слово «творчество» в высоком значении подразумевает наличие каких-то идей. А вот с ними у нейросетей серьезные проблемы.

Полое внутри

Любое искусство всегда стоит рассматривать в контексте истории, потому вернемся немного назад — в середину 20 века. Мировое искусство тогда переживало очередной кризис мыслей. И он привел к появлению двух важных тенденций.

Первая — это доминирование жанра поп-арт, то есть популярного искусства. Его суть заключается в низвержении произведений искусства с развлечений для элиты до чего-то для самых широких масс. Простые формы, понятные явления, максимальная доступность — все это хорошо характеризуют поп-арт.

Пример работы DALL-E 2

Вторая — попытки творцов избежать стопроцентных результатов в своем творчестве, стремление разбавить процесс созидания элементами случайности. К примеру, художники разливали краску ведрами на холсты или рисовали подтеками акварели, совершенно их не контролируя. В результате ценность картин повышалась, ведь их создавали не только люди, но и будто сама судьба с волей случая.

Современные нейросети для генерации изображений взяли важные составляющие из двух этих тенденций. Они развивают идеи поп-арта, превращая уже не просто созерцание, но и создание искусства в максимально доступное занятие. Ведь никаких технических навыков не надо, чтобы составить простенький запрос и получить на его основе набор изображений разной степени красоты. А невозможность полностью контролировать генерацию привносит во все элементы случайности.

Только вот и поп-арт, и стремление художников к случайностям основны на долгих размышлениях и многовековой истории искусства. Оба подхода подчеркивают целый ряд проблем общества того времени. Ведь тот же поп-арта на уровне подтекста задавался вопросами деградации искусства, которая неизменно шла за его популяризацией.

Пример работы DALL-E 2

В случае изображений от нейросетей ничего подобного нет. Они всего лишь стараются соответствовать вашим запросам, просчитывая по внутренним коэффициентам соответствие каждого нейрона. Любой случайный результат — это, скорее всего, сбой, в ходе которого выйдет нечто не очень внятное, но никак не произведение искусства.

Ведь искусство вот уже много веков в первую очередь про доминирование идей над объектами. А нейросети создают исключительно объекты без идей. 

Любые абстрактные запросы там приводят всего лишь к результатам, которые оказались ближе всего к заданной абстракции на этапе обучения сети. Никакой магии тут нет.

Самое смешное, что с такой точки зрения, сами нейронные сети, а не результаты их работы, — это вполне себе современное искусство. С необычной реализацией и грамотной идеей о тиражировании высокого, сведении его ценности к нулю. 

Пример работы DALL-E

Впрочем, в таком контексте нейросети практически не рассматривают. Сейчас это скорее бизнес и демонстрация технологического прогресса. Что, впрочем, тоже в какой-то степени влияет на них как на объект искусства.

Прозаичность

В 1984 году вышла книга «Борода полицейского наполовину сконструирована». Это сборник поэзии, написанный полностью при помощи программы Racter. Тогда же пошли разговоры, что скоро компьютеры сами будут писать поэзию, прозу и публицистику, а вся работа, связанная с текстом, исчезнет.

С тех пор прошло почти сорок лет. И в 2022 году максимум, на который способны текстовые нейросети в бытовом применении, — это составить актуальный коротенький ответ на электронное письмо или в LinkedIn. Конечно, некоторые экспериментальные тексты от нейросетей встречаются, но лишь в качестве занятной забавы, а не стабильной индустрии.

Пример работы Imagen

Разговоры о том, что роботы скоро уничтожат какую-то творческую профессию, в принципе идут чуть ли не с тех времен, когда вообще появилась концепция роботов. Но что-то ни одна из подобных специальностей так и не исчезла.

И это учитывая, что любое творчество можно разложить до набора конкретных параметров. Представить картины в формате пикселей, музыку — последовательностью звуковых волн разных частот, поэзию — строгой структурой из заданного числа слогов в определенном ритме.

На этих параметрах можно натренировать нейросеть — и вот вам уже готовый контент. Так уже, скажем, делают музыку.

Пример работы DALL-E 2

Только вот подобный подход всегда будет загонять творчество в рамки указанных параметров, от которых нейронной сети никак не сбежать. Да, она будет бесконечно объединять их в самых причудливых комбинациях, но за пределы своего обучения выйти не сможет. 

А ведь искусство — это как раз про «выход за пределы», про дорогу от обратного тому, что привычно в мире.

То есть даже если нейросети станут стандартом для создания изображений, то искусство будет заключаться в том, чтобы создавать их как угодно, но только не при помощи нейронных сетей. Эта вечная гонка творцов к недосягаемым вершинам новизны продолжается уже много веков — и конца ей не будет никогда.


Вы не подумайте ничего такого, никто тут не хочет принижать достоинства нейронных сетей, созданных для генерации контента. Ведь написать программный код, который сможет объяснить машинам абстрактные понятия вроде стиля и настроения, — это уже великое достижение. 

Вероятно, именно его величие и подкупило многих настолько, что теперь они видят в нейросетях великую истину и спасение для всех. Только вот профессионалы индустрии и даже создатели самих нейронок относятся к ним в разы более прозаично. Лишь как к еще одному способу проявить человеческий гений во всей его красоте.

Ведь пускай бесконечно круто превращать фразу в изображение, но настоящее творчество — это намного больше, чем картинки по запросам.

Разработчик из Австралии создал интерактивную игру-выставку на основе изображений от нейросетей
Разработчик из Австралии создал интерактивную игру-выставку на основе изображений от нейросетей
По теме
Разработчик из Австралии создал интерактивную игру-выставку на основе изображений от нейросетей
Айтишник из США создал нейросеть которая способна предупредить о голодном ребенке
Айтишник из США создал нейросеть, которая способна предупредить о голодном ребенке
По теме
Айтишник из США создал нейросеть, которая способна предупредить о голодном ребенке
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию
По теме
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию
Читайте главные IТ-новости страны в нашем Telegram
Читайте главные IТ-новости страны в нашем Telegram
По теме
Читайте главные IТ-новости страны в нашем Telegram
Айтішник розробив та створив болід власноруч.

Дивіться на каналі dev.ua тест-драйв спорткара.

Мы запускаем рассылку об украинском IT-комьюнити. Оставьте email, чтобы понимать больше. Премьера — скоро!
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
Рабочий инструмент, арт-терапия или «стеклянный потолок». Может ли нейросеть Midjourney заменить художников и в чем ее ценность
Рабочий инструмент, арт-терапия или «стеклянный потолок». Может ли нейросеть Midjourney заменить художников и в чем ее ценность
Рабочий инструмент, арт-терапия или «стеклянный потолок». Может ли нейросеть Midjourney заменить художников и в чем ее ценность
Проект американского ученого Дэвида Хольца поднял хайп мирового масштаба. Его нейросеть Midjourney генерирует изображения и картинки по текстовому запросу. И сейчас ее тестируют как профессиональные художники, так и обычные люди. Арт-директор в GrandMA Studios Беата Куркуль тоже присоединилась к движению и рассказала об особенностях нейронки, сможет ли она заменить художников и что уже умеет Midjourney, а также — где может применяться.
Айтишник из США создал нейросеть, которая способна предупредить о голодном ребенке
Айтишник из США создал нейросеть, которая способна предупредить о голодном ребенке
Айтишник из США создал нейросеть, которая способна предупредить о голодном ребенке
Reface рассказали, как нейросети помогают на войне и почему россиянам не удаются дипфейки
Reface рассказали, как нейросети помогают на войне и почему россиянам не удаются дипфейки
Reface рассказали, как нейросети помогают на войне и почему россиянам не удаются дипфейки
Топы украинской компании Reface — CTO Олесь Петрив и COO Антон Воловик в интервью LIGA.Tech рассказали о том, как технологии влияют на войну.
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию
Bubble
Нейросети против дизайнеров: пришло время кому-то сменить профессию

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментариев пока нет.