Művészet vagy funkció? A mesterséges intelligencia, mint alkotótárs

– Egy robot írhat regényt? Vagy képes rá, hogy mesterművet alkosson egy darab vászonra? 
  – És maga?

(részlet az Én, a robot című filmből)

Világszerte számtalan példát látunk arra, hogy a mesterséges intelligenciával rendelkező gépek az úgynevezett ’deep learning’, azaz mélyneurális hálózati tanulásos technikát alkalmazva képesek egyedi, eredeti szellemi produktumok létrehozására, legyen szó irodalmi műről, zenéről, festményről vagy egyéb alkotásról. Azonban felmerülhet a kérdés, vajon ezekben az esetekben ki a művész, a programozó vagy a gép?

A ’deep learning’ technika lényege, hogy egy számítógépes programnak példákon keresztül megtanítunk valamit. Nem egy algoritmus mondja meg, mit hozzon létre, hanem a tanulási folyamat során látott, hallott, érzékelt mintázatokat összevetve, abban valamiféle logikát, törvényszerűséget keresve a számítógép maga hoz létre valami újat, ami előtte sosem létezett. Valójában a program írója sem tudja előre megmondani, mi lesz a végeredmény, sőt, maga az MI sem tud választ adni arra, hogyan hozta létre a műalkotást. Az alkotási folyamat egyes lépései nem visszafejthetőek, hiszen abban valamilyen mértékben szerepet játszik a véletlenszerűség is. Igaz, a véletlenszerűség mértékét a programozó határozza meg és azt is, hogy milyen adatbázisból dolgozik a program.

A mesterséges intelligencia úgy tanul, hogy először mutatunk neki mintákat: egy író műveit, egy festő képeit, vagy egy zeneszerző zeneműveit. A minták alapján képes a szabályszerűségeket felismerni és ezeket alkalmazni.

A Harry Potter projekt

Érdekes példa erre a Botnik nevű kreatív műhely projektje. A műhely olyan művészekből és fejlesztőkből áll, akik mesterséges intelligenciával együttműködve hoznak létre műalkotásokat. Egy írásra kifejlesztett mesterséges intelligenciának odaadták a Harry Potter sorozat összes hivatalosan megjelent kötetét. Az MI a betáplált adatbázisból megtanulta, milyen szavak után milyen valószínűséggel milyen másik szó következik és az így létrehozott ’számolótábla’ segítségével képessé vált arra, hogy önálló mondatokat szerkesszen (esetünkben J. K. Rowling stílusában), olyan mondatokat, amelyek az eredeti adatbázisban, vagyis az eddig megjelent művekben nem szerepeltek. Ezután írattak a géppel egy új Harry Potter fejezetet, a saját ötleteik (több író vett részt a mű létrehozásában) és egy szövegkiegészítő algoritmus javaslatainak a felhasználásával.

Az új történet, ami a Harry Potter and The Portrait of What Looked Like a Very Large Pile of Ash (azaz Harry Potter és Egy Nagy Halom Hamunak Látszó Portré) címet viseli, meglehetősen szürreális. Olyan, mintha a gép az eredeti művek paródiáját írta volna meg. A regény tele van vicces, sokszor értelmezhetetlen fordulatokkal ­- pl. Harry arra készül, hogy megegye Hermionét, Ron Ron-pólót visel, a Halálfalók szerelmesek lesznek - de a megfogalmazáson kétségkívül érződik J. K. Rowling stílusa. A fejezet magyar fordítása itt olvasható.

Új művészeti irányzat?

A Google DeepDream nevű, vizuális alapon futó programja hasonló elven működik. Az eredetileg képfelismerésre megalkotott programba képeket töltenek fel, és megadják, milyen tárgyak vagy élőlények szerepelnek rajtuk. A program feladata, hogy más képeken is felismerje ezeket az alakzatokat. Az alkotók kíváncsiak voltak, mi történik akkor, ha ’megfordítják’ a program működését. A mesterséges intelligenciának nem egy ismeretlen képet mutattak, amiről meg kellett állapítania, mit ábrázol, hanem arra utasították, hogy ha egy képen felismerni vél egy bizonyos mintázatot, tárgyat vagy élőlényt, akkor azt fokozatosan erősítse meg és szője bele az eredeti képbe.

Vegyünk például egy állatok felismerésére trenírozott hálózatot. Ha a mesterséges intelligencia talál egy felhőt, amely egy kicsit is hasonlít egy madárhoz, akkor addig dolgozik rajta, amíg elkezd jobban hasonlítani hozzá. A következő lépésben a program még inkább madárként ismeri fel az alakzatot és még tovább dolgozik rajta. Végül valóban felbukkan a képen egy madár, habár eredetileg nem szerepelt rajta.

Ennek az új ’alkotói módszernek’ az inceptionizmus nevet adták, melynek jelszava: bármit látsz, mutass többet belőle. Nézzük meg, hogy gondolta tovább az MI a klasszikus festészet egyik remekművét:

Eredeti kép: Vincent van Gogh: Csillagos éj

(Forrás: Flavowire)

Bach nyomdokain

A mesterséges intelligencia felhasználhatóságának kutatása zenei téren is folyik. A párizsi Sony Computer Science Laboratories mesterséges intelligenciája, amely a DeepBach nevet kapta 352 Bach-korált elemzett, majd a művekben felismert szabályszerűségeket alkalmazva megírta az alsó három szólamot a szoprán dallam alá. Az elkészült zeneműveket 1609 embert tesztelte, akiknek az volt a feladatuk, hogy megmondják, az adott dallamot Bach vagy valamelyik MI rendszer (a saját modelljükön kívül két másik rendszert is teszteltek) szerezte. Habár a résztvevők jelentős része a klasszikus zene rajongójának vallotta magát, ötven százalékuk rosszul tippelt. Az eredmények az alábbi ábrán láthatóak:

(Forrás: Researchgate.net)

Mesterséges intelligencia a műkincspiacon

A New York-i Christie's ez év októberében árverésre bocsátott egy olyan festményt, amelyet a GAN (Generative Adversarial Networks) nevű mesterséges intelligencia hozott létre, a párizsi Obvious Art művészcsoport fejlesztése. A program tizenötezer portrét nézett át a 14. századtól napjainkig, ezek alapján alkotta meg – többek között – egy nem létező úriember, Edmond Belamy portréját. 

(Forrás: Obvius Art)

Az Obvious Art csoport tagjai magukat konceptuális művésznek tartják és céljuk, hogy a műkincspiacon valódi művészeti alkotásként fogadtassák el az MI által készített festményeket.

A GAN rendszere két neurális hálózatból áll. A technológia lényege, hogy a hálózatok versenyeznek egymással. Az első felel a képek (vagy egyéb mű) megalkotásáért, a másodiknak pedig el kell döntenie, vajon a képet ember vagy gép hozta-e létre. A második hálózat lényegében az első által generált információ segítségével tanul és fejlődik, ugyanakkor az első hálózat a kapott visszajelzések alapján egyre finomítja a döntéseit. Így a két hálózat egymást tanítva, sokszoros iterációt (ismétlődést) követően egyre jobb képeket hoz létre. Működésük hasonlít az emberi agy működéséhez, ahol a kreatív, új ötletek a már meglévő ismeretek találkozásából születnek. Ezen a videón jól látható, ahogy az első hálózat folyamatosan pontosítja a képet azért, hogy meggyőzze a második hálózatot a kép valódiságáról. Az így elkészült alkotáson a programozó utólag módosíthat ugyan, de előre ő sem tudja megmondani, mi fog megjelenni.

Láthatjuk, hogy sok esetben nem könnyű eldönteni, vajon a programozó a művész és a program csak eszköz, melynek funkciója egy festmény, egy regény, egy zenemű létrehozása – vagy maga a mesterséges intelligencia is művész, alkotótárs, aki emberi közreműködéssel valami új és egyedi létrehozását teszi lehetővé, miközben saját látásmódját, kreativitását is beleszövi a létrejött műbe.

Vajon a mesterséges intelligencia lesz a 21. század új művészeti mozgalma? Rama Allen a Quartz weboldalán egy érdekes cikket írt erről a témáról. Végezetül álljanak itt az ő szavai: „A művészek küldetése napjainkban, hogy az egyre kifinomultabb gépek, mint alkotótársak segítségével felfedezzék az önkifejezés új útjait: festményeket, irodalmi műveket, szobrokat és gyönyörű dallamokat hozzanak létre. Együtt.”

Szerző: Kiss Ildikó