Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi Kabur

Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi KaburMario Klingemann's 'Neural Glitch Portrait 153552770' dibuat menggunakan jaringan permusuhan generatif. Mario Klingemann, penulis tersedia

Dengan AI menjadi dimasukkan ke dalam lebih banyak aspek kehidupan kita sehari-hari, dari penulisan untuk penggerak, itu wajar bahwa seniman juga akan mulai bereksperimen dengan kecerdasan buatan.

Bahkan, Christie's akan dijual potongan pertama seni AI akhir bulan ini - wajah kabur berjudul "Portrait of Edmond Belamy."

Bagian yang dijual di Christie's adalah bagian dari gelombang baru seni AI yang dibuat melalui pembelajaran mesin. Seniman berbasis di Paris, Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel, dan Gauthier Vernier memberi ribuan potret ke dalam suatu algoritma, “mengajarkan” estetika dari contoh-contoh potret masa lalu. Algoritma kemudian menciptakan "Portrait of Edmond Belamy."

Lukisan itu "bukan produk dari pikiran manusia," Christie's dicatat dalam pratinjaunya. "Ini diciptakan oleh kecerdasan buatan, suatu algoritma yang didefinisikan oleh [an] rumus aljabar."

Jika kecerdasan buatan digunakan untuk membuat gambar, dapatkah produk akhir benar-benar dianggap sebagai seni? Haruskah ada ambang pengaruh atas produk akhir yang perlu digunakan seorang seniman?

Sebagai direktur dari lab Art & AI di Universitas RutgersSaya telah bergumul dengan pertanyaan-pertanyaan ini - khususnya, titik di mana artis harus menyerahkan kredit ke mesin.

Mesin-mesin mendaftar di kelas seni

Selama tahun-tahun terakhir 50, beberapa seniman telah menulis program komputer untuk menghasilkan karya seni - yang saya sebut "seni algoritmik". Diperlukan seniman untuk menulis kode rinci dengan hasil visual yang sebenarnya.

Salah satu praktisi paling awal dari bentuk ini adalah Harold Cohen, siapa menulis program AARON untuk menghasilkan gambar yang mengikuti serangkaian aturan Cohen telah dibuat.

Tetapi seni AI yang telah muncul selama beberapa tahun terakhir menggabungkan teknologi pembelajaran mesin.

Seniman menciptakan algoritme untuk tidak mengikuti seperangkat aturan, tetapi untuk "mempelajari" estetika tertentu dengan menganalisis ribuan gambar. Algoritme kemudian mencoba untuk menghasilkan gambar baru dalam ketaatan pada estetika yang telah dipelajarinya.

Untuk memulai, artis memilih koleksi gambar untuk memberi makan algoritma, langkah yang saya sebut "pra-kurasi."

Untuk tujuan contoh ini, katakanlah sang seniman memilih potret tradisional dari masa 500 yang lalu.

Sebagian besar karya seni AI yang telah muncul selama beberapa tahun terakhir telah menggunakan kelas algoritma yang disebut “jaringan permusuhan generatif. "Pertama kali diperkenalkan oleh ilmuwan komputer Ian Goodfellow di 2014, algoritma ini disebut" permusuhan "karena ada dua sisi untuk mereka: Satu menghasilkan gambar acak; yang lain telah diajarkan, melalui masukan, bagaimana menilai gambar-gambar ini dan anggaplah yang paling sesuai dengan masukan.

Jadi potret dari 500 tahun terakhir dimasukkan ke dalam algoritma AI generatif yang mencoba untuk meniru input ini. Algoritme kemudian kembali dengan berbagai gambar keluaran, dan artis harus menyaringnya dan memilih yang ingin dia gunakan, langkah yang saya sebut "pasca kurasi."

Jadi ada unsur kreativitas: Artis sangat terlibat dalam pra dan pasca kurasi. Artis mungkin juga men-tweak algoritma yang diperlukan untuk menghasilkan output yang diinginkan.

Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi KaburKetika membuat seni AI, tangan artis terlibat dalam pemilihan gambar input, tweaking algoritma dan kemudian memilih dari mereka yang telah dihasilkan. Ahmed Elgammal, penulis tersedia

Serendipity atau malfungsi?

Algoritma generatif dapat menghasilkan gambar yang mengejutkan bahkan artis yang memimpin proses.

Sebagai contoh, jaringan permusuhan generatif yang diberi label potret dapat menghasilkan serangkaian wajah yang cacat.

Apa yang harus kita lakukan tentang ini?

Psikolog Daniel E. Berlyne telah belajar psikologi estetika selama beberapa dekade. Ia menemukan bahwa kebaruan, keterkejutan, kompleksitas, ambiguitas, dan eksentrisitas cenderung menjadi rangsangan paling kuat dalam karya seni.

Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi KaburKetika diberi makan potret dari lima abad terakhir, model generatif AI dapat memuntahkan wajah cacat. Ahmed Elgammal, penulis tersedia

Potret-potret yang dihasilkan dari jaringan permusuhan generatif - dengan semua wajah yang cacat - tentu saja baru, mengejutkan dan ganjil.

Mereka juga membangkitkan lukisan potret terkenal pelukis figuratif Francis Bacon yang terkenal, seperti “Tiga Studi untuk Potret Henrietta Moraes.”

Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi Kabur'Tiga Studi untuk Potret Henrietta Moraes,' Francis Bacon, 1963. MoMA

Tapi ada sesuatu yang hilang di wajah yang cacat dan dibuat mesin: niat.

Sementara itu niat Bacon untuk membuat wajahnya cacat, wajah cacat yang kita lihat dalam contoh seni AI tidak selalu menjadi tujuan seniman atau mesin. Apa yang kita lihat adalah contoh di mana mesin telah gagal untuk meniru wajah manusia dengan tepat, dan malah meludahkan beberapa kelainan yang mengejutkan.

Namun inilah tepatnya jenis gambar itu Christie sedang melelang.

Suatu bentuk seni konseptual

Apakah hasil ini benar-benar menunjukkan kurangnya niat?

Saya berpendapat bahwa maksudnya terletak pada prosesnya, bahkan jika itu tidak muncul dalam gambar akhir.

Misalnya, untuk membuat “Kejatuhan House of Usher, ”Artis Anna Ridler mengambil gambar diam dari versi film 1929 dari cerita pendek Edgar Allen Poe“ Kejatuhan Rumah Usher. ”Dia membuat gambar tinta dari bingkai diam dan memasukkannya ke dalam model generatif, yang menghasilkan serangkaian gambar-gambar baru yang kemudian ia susun menjadi film pendek.

Contoh lain adalah Mario Klingemann's “Anak Tukang Daging, ”Potret telanjang yang dihasilkan dengan memberi makan gambar algoritmik figur tongkat dan gambar pornografi.

Ketika Garis Antar Mesin Dan Artis Menjadi KaburDi sebelah kiri: A masih dari 'Kejatuhan Rumah Usher' oleh Anna Ridler. Di sebelah kanan: 'Anak Tukang Daging' oleh Mario Klingemann.

Saya menggunakan dua contoh ini untuk menunjukkan bagaimana artis benar-benar dapat bermain dengan alat-alat AI ini dalam berbagai cara. Sementara gambar akhir mungkin mengejutkan para seniman, mereka tidak muncul entah dari mana: Ada proses di belakang mereka, dan tentu saja ada unsur niat.

Meskipun demikian, banyak yang skeptis terhadap seni AI. Seniman seni pemenang Pulitzer, Jerry Saltz mengatakan dia menemukan seni yang dihasilkan oleh seniman AI membosankan dan membosankan, termasuk "Anak Tukang Daging."

Mungkin mereka benar dalam beberapa kasus. Dalam potret yang cacat, misalnya, Anda dapat menyatakan bahwa gambar yang dihasilkan tidak terlalu menarik: Mereka benar-benar hanya imitasi - dengan twist - input yang sudah dikurasi sebelumnya.

Tapi ini bukan hanya tentang gambar terakhir. Ini tentang proses kreatif - yang melibatkan seniman dan mesin yang berkolaborasi untuk mengeksplorasi bentuk visual baru dengan cara revolusioner.

Untuk alasan ini, saya tidak ragu bahwa ini seni konseptual, bentuk yang berasal dari 1960, di mana ide di balik pekerjaan dan prosesnya lebih penting daripada hasilnya.

Adapun “Anak Tukang Daging,” salah satu potongan yang menurut Saltz membosankan?

Baru-baru ini menang Hadiah Lumen, hadiah yang didedikasikan untuk seni yang dibuat dengan teknologi.

Sebanyak beberapa kritikus mungkin mengutuk tren, tampaknya seni AI di sini untuk tinggal.Percakapan

Tentang Penulis

Ahmed Elgammal, Profesor Visi Komputer, Rutgers University

Artikel ini diterbitkan kembali dari Percakapan di bawah lisensi Creative Commons. Membaca Artikel asli.

Buku terkait

{amazonWS: searchindex = Buku; kata kunci = seni mesin; maksresult = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

ikuti InnerSelf di

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Dapatkan Terbaru Dengan Email

{Emailcloak = off}