ذكاء اصطناعي

ذكاء اصطناعي يولد تيار متواصل من اللوحات الفنية

لوحات فنية من صنع ذكاء اصطناعي

تعتبر الخوارزميات الحاسوبية التي تعمل على توليد اللوحات الفنية الجزء السهل في عالم الذكاء الاصطناعي. فبامكانك تزويد هذه الخوارزميات بالبيانات. وسوف تعمل على البحث عن الأنماط ومن ثم ستقوم بتكرار هذه الأنماط لكي تنتج لوحات فنية مشابهه. ولكن مثل جميع الأوتوماتيات ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تعرف الكلل وستقوم بإنتاج  دفقًا لا ينتهي من الصور. يقول الفنان الألماني ماريو كلينجيمان ، إن الجزء الصعب هو معرفة ما يجب فعله بكل هذه المخرجات.

“بالنسبة لي ، هذه الإمكانات هي ما يجعلها مثيرة للاهتمام وصعبة على حد سواء” . “من الخطأ تقريباً اختيار شيء واحد [ينتجه البرنامج]. لأنه ، في الحقيقة ، يمكن أن ينتج الكثير من الصور ، ولكن من الجمال الحقيقي يكمن في مشاهدته وهو يعمل. ”

إن مشاهدة هذه العملية هو بالضبط ما حققه كلينجيمان من خلال Memories of Passersby I ، وهو تركيب الفيديو الذي من المقرر أن يتم بيعه بالمزاد في Sotheby’s هذا الأسبوع. يمثل هذا الجزء الثاني من فن الذكاء الاصطناعي الذي يتم بيعه في أحد المزادات الكبرى. تتكون الذكريات من شاشتين ، تستخدم كل منهما الذكاء الاصطناعي لإنشاء صورة كل بضع ثوانٍ. كل صورة فريدة من نوعها وتتحول بسهولة إلى خليفتها.

 

مزادات مثل هذه تبين أنه بعد سنوات من العمل ، سينتقل فن الذكاء الاصطناعي إلى عالم الفن الرفيع. ولكن كما هو الحال ، فإنه يطرح أسئلة حول طبيعة الفن والإبداع. ما هي العلاقة بين الفنان والآلة؟ وهل يمكن بالفعل تسمية برامج الذكاء الاصطناعى بالمبدعة؟

كما يوضح كلينجيمان ، يتم إنشاء كل صورة في Memories of Passersby I بواسطة نوع من برنامج الذكاء الاصطناعي المعروف باسم شبكة الخصومة التوليدية (GAN). هذه شبكات تتكون من جزأين يتم تدريبهما على مجموعات البيانات الضخمة. يحاول الجزء الأول من الشبكة (“المولد”) تكرار هذه البيانات ، بينما يحاول الجزء الثاني (“المميّز”) التمييز بين هذ المخرجات والشيء الحقيقي.

يتم ارتداد الصور ذهابًا وإيابًا بين النموذجين إلى أن يتعذر على (“المميّز”) تمييز الفرق بين البيانات المزيفة والمواد التدريبية الأصلية. في حالة Memories ، كانت بيانات التدريب هذه عبارة عن مجموعة ضخمة من اللوحات من القرنين السابع عشر والثامن عشر والتاسع عشر ، تم اختيارها جميعًا بواسطة كلينجيمان . كما يقوم بتعديل معايير الشبكة عن طريق ضبط مدى الدقة وتغيير الخصائص المحددة التي يوافق عليها ، وبالتالي توجيه المخرجات التي يتم توليدها.

أصبحت الصور التي أنشأتها GAN هي الشكل المميز لفن الذكاء الاصطناعي المعاصر. تتميز الصور التي ينتجونها بحدود منتشرة بين كائنات مختلفة. عند تدريبهم على إنتاج صور شخصية ، على سبيل المثال ، تحول GAN البشر إلى عجينة وردية قابلة للطي. في أكثر الأمثلة تطرفًا ، تتطور الآذان مثل القواقع والأسنان والعينين ، ويذوب الشعر في العدم. غالبًا ما تتم مقارنة الصور الناتجة عن تلك الخاصة بالرسام البريطاني فرانسيس بيكون ، الذي اشتهر بلوحاته الغريبة والمزعجة.

إن قدرة GAN على إنتاج صور لا نهاية لها شيء آخر تمامًا ، وقد أثارت مجموعة متنوعة من الاستجابات من الفنانين. البعض ، مثل كلينجيمان، اختاروا هذه القدرة على الإنتاج، مما جعلها جزءًا أساسيًا من عملهم. يحاول الآخرون التوسط ، واختيار الصور من التدفق.

على سبيل المثال ، كان أول مزاد كبير لأحد الأعمال الفنية لـ شبكة الخصومة التوليدية ، هو صورة تم إنشاؤها بواسطة لارستقراطي خيالي ، إدموند دي بيلامي ، الذي تم اختياره من قِبل القيمين العمل ، وطباعته ، معلقًا في إطار ذهبي لمحاكاة إعدادات تدريب البيانات. تم بيع الصورة في مزاد كريستي في أكتوبر الماضي ، وحصلت على مبلغ غير مسبوق قدره 432,500 دولار ، وهو ما يزيد عن 40 ضعف التقدير. كان العمل مثيراً للجدل – ليس فقط بين نقاد عالم الفن ، ولكن فناني الذكاء الاصطناعى أنفسهم. لاحظ الكثيرون أن الصورة تفتقر إلى الأصالة. لقد استعار مبدعوها ، وهي مجموعة فرنسية تدعى Oblear ، الكثير من الكود المستخدم في إنشاء الصورة وأداروا حملة صحفية ناجحة للمزاد العلني ، حيث أقتبسوا شعارات مثل “الإبداع ليس للبشر فقط”. خارج العمل الفني ، مما يشير إلى أنه كان وسيلة غير لائقة لتفسير هذا الناتج من GAN.

 

يقول كريس بيترز ، وهو مهندس برمجيات سابق وفنان شبكة الخصومة التوليدية ، إن هذه طريقة “مروعة” للتعامل مع الوسط. يسأل: “أين الإنسانية؟” ولكن ، مثل Oblear ، يؤمن بيترز في تنسيق الصور من شبكات GAN.

في أعمال بيترز الخاصة ، يختار الصور من شبكة الخصومة التوليدية المدربية على مناظر طبيعية من القرن التاسع عشر ثم يرسمها بنفسه. ويقول إن هذه هي أفضل طريقة لتكريم الفنانين الأصليين الذين ابتكروا العمل المستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي ، وهو يوفر له الوقت الذي يحتاجه لتقدير الصور بشكل أفضل.

يقول بيترز: “لقد تعلمت في مدرسة الفنون أن الأمر قد يستغرق ساعات وساعات من الملاحظة الدقيقة قبل أن يهدأ عقلك إلى الحد الذي يمكنك فيه رؤية شيء وفهمه”. “أردت فهم طريقة عمل شبكة الخصومة التوليدية. كنت قادراً على ذلك ، لكن بعد أيام وأيام فقط من النظر إلى الخوارزمية أثناء رسمها “.

ويضيف: “إذا طبعت للتو الصورة ، فلن أفهم 1/100 مما يوجد مقارنة بالوقوف لساعات وساعات وأيام وأيام وأنا أقوم برسمها”.

 

بالنسبة إلى كلينجيمان، فإن إيجاد طريقة لإدماج هذا الجانب من شبكات GAN في أعماله الفنية يعد أمرًا سعيدًا على الأقل لاستكشافه. يقول: “لا أقول أنني لن أسلك مسارات أخرى لاحقًا ، لكن هذا أقرب إلى إظهار الإمكانيات التي تمتلكها هذه الآلات”. بالنسبة له ، فإن العرض اللانهائي للصور في Memories of Passersby ، يجسدني على نحو أفضل شعور الإنتاج المتواصل من الذكاء الاصطناعي – “إن الإنتاج الساحق [هذا] لن يتوقف أبدًا”.

 

الوسوم
زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق