Robotkunst roept vragen op over menselijke creativiteit

Wat is het potentieel van machinekunst en kan het echt worden omschreven als creatief of fantasierijk? Door

• Martin Gayford archiefpagina

15 februari 2016

In juli 2013 had een opkomende kunstenaar een tentoonstelling in de Galerie Oberkampf in Parijs. Het duurde een week, werd bijgewoond door het publiek, kreeg aandacht in de pers en toonde werken die gedurende een aantal jaren zijn geproduceerd, waaronder enkele die ter plaatse in de galerie zijn gemaakt. Al met al was het een vrij typisch kunstwereldevenement. Het enige ongewone was dat de kunstenaar in kwestie een computerprogramma was dat bekend stond als The Painting Fool.

Zelfs dat was niet zo nieuw. Kunst gemaakt met behulp van kunstmatige intelligentie bestaat al verrassend lang bij ons. Sinds 1973 werkt Harold Cohen - een schilder, een professor aan de Universiteit van Californië, San Diego, en een eenmalige vertegenwoordiger van Groot-Brittannië op de Biënnale van Venetië - samen met een programma genaamd AARON. AARON kan al decennia autonoom foto's maken; zelfs aan het eind van de jaren tachtig kon Cohen grappen dat hij de enige kunstenaar was die ooit postume een tentoonstelling van nieuw werk zou kunnen laten maken die volledig na zijn eigen dood zou worden gemaakt.

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van maart 2016

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

De onopgeloste vragen over machinekunst zijn ten eerste wat het potentieel is en ten tweede of het - ongeacht de kwaliteit van het geproduceerde werk - echt kan worden omschreven als creatief of fantasierijk. Dit zijn diepgaande en fascinerende problemen die ons diep in de mysteries van het menselijk maken van kunst brengen.

The Painting Fool is het geesteskind van Simon Colton, een professor in computationele creativiteit aan Goldsmiths College, Londen, die heeft gesuggereerd dat als programma's als creatief moeten worden beschouwd, ze iets anders moeten halen dan de Turing-test. Hij suggereert dat een kunstmatig intelligente kunstenaar zich, in plaats van eenvoudigweg op een overtuigend menselijke manier te kunnen converseren, zoals Turing voorstelde, zich vaardig, waarderend en fantasierijk zou moeten gedragen.

Collage van de Schilderende Dwaas, geïnspireerd op nieuws uit Afghanistan.

In de openingsafbeelding een van de composities van AARON.

Tot dusverre heeft de Schilderende Dwaas - beschreven als een aspirant-schilder op zijn website - vooruitgang geboekt op alle drie de fronten. Met waarderend bedoelt Colton ontvankelijk voor emoties. Een vroeg werk bestond uit een mozaïek van afbeeldingen in een medium dat leek op aquarel. Het programma scande een artikel in de Voogd over de oorlog in Afghanistan, trefwoorden als NAVO, troepen en Britten eruit gehaald en afbeeldingen gevonden die daarmee verband hielden. Vervolgens bracht het deze samen om een ​​samengesteld beeld te maken dat de inhoud en sfeer van het krantenartikel weerspiegelt.

De software was ontworpen om verschillende schilder- en tekenmedia te dupliceren, de juiste te selecteren en ook om de resultaten te evalueren. Dit is een ellendige mislukking, merkte het op over één poging. Een scepticus zou kunnen betwijfelen of deze en andere uitspraken iets meer zijn dan bekwame digitale buikspreken. Maar het schrijven van poëzie wordt op de website genoemd als een actueel project - dus de Schilderende Dwaas wil blijkbaar zowel auteur als schilder worden.

In de tentoonstelling in Parijs stonden de portrettenoppassers niet tegenover een menselijke kunstenaar, maar tegen een laptop, op wiens scherm het schilderij plaatsvond. The Painting Fool maakte foto's van bezoekers in verschillende stemmingen en reageerde op emotionele trefwoorden die waren afgeleid van 10 artikelen die - opnieuw - in de Voogd . Als het aantal negativiteit te groot was (altijd een gevaar bij berichtgeving), programmeerde Colton de software om in een staat van moedeloosheid te komen waarin het helemaal niet meer wilde schilderen, een virtueel equivalent van het artistieke temperament.

De afbeeldingen die in juni 2015 door het Brain AI-onderzoeksteam van Google zijn onthuld, tonen ongetwijfeld ook ten minste één aspect van de menselijke verbeeldingskracht: het vermogen om het ene als iets anders te zien. Na enige training in het identificeren van objecten op basis van visuele aanwijzingen en het krijgen van foto's van luchten en willekeurig gevormde dingen, begon het programma digitale beelden te genereren die de gecombineerde verbeeldingskracht van Walt Disney en Pieter Bruegel de Oude suggereerden, waaronder een hybride Varkensslak, Kameel- Vogel en hond-vis.

Hier is een digitaal equivalent van het mentale fenomeen waarnaar Mark Antony verwees in Shakespeare's Antony en Cleopatra : Soms zien we een wolk die drakenachtig is / Een damp, soms als een beer of leeuw.

Leonardo da Vinci raadde aan om naar vlekken op een muur of soortgelijke willekeurige tekens te staren als stimulans voor creatieve fantasie. Daar zou een kunstenaar die een scène probeert te bedenken de wervelende krijgers van een veldslag of een landschap met bergen, rivieren, rotsen, bomen, grote vlaktes, valleien en heuvels vinden. Deze capaciteit was mogelijk een van de triggers voor prehistorische grotkunst. Heel vaak lijkt een schilderij of rotsgravure een natuurlijk kenmerk te gebruiken, bijvoorbeeld een kiezelsteen in de muur die op een oog lijkt. Misschien zag de Cro-Magnon-kunstenaar eerst een leeuw of een bizon in willekeurige tekens, en maakte die gelijkenis vervolgens duidelijker met verf of een ingesneden lijn.

Komt dat, alle representatieve afbeeldingen - niet alleen schilderijen en tekeningen maar ook foto's - zijn afhankelijk van het vermogen om één ding, vormen op een plat oppervlak, als iets anders te zien: iets in de driedimensionale wereld. De kunstmatige-intelligentiesystemen die door het Google-team zijn ontwikkeld, zijn daar goed in. De afbeeldingen zijn gemaakt met behulp van een kunstmatig neuraal netwerk, software die de manier nabootst waarop lagen neuronen in de hersenen informatie verwerken. De software is getraind om, door miljoenen voorbeelden te analyseren, objecten op foto's te herkennen: een halter, een hond of een draak.

De Google-onderzoekers ontdekten dat ze van dergelijke systemen artiesten konden maken door iets te doen zoals Leonardo voorstelde. Het neurale net is voorzien van een afbeelding die bestaat uit een sneeuwstorm van vlekken en vlekken, en wordt gevraagd het beeld aan te passen om elke vage gelijkenis die het in de ruis detecteert naar voren te brengen met objecten die de software is getraind om te herkennen. Een zee van geluid kan een wirwar van mieren of zeesterren worden. De techniek kan ook worden toegepast op foto's, het bevolken van blauwe luchten met spookachtige honden of het bewerken van afbeeldingen in gestileerde streken.

De software was net zo bedreven als Mark Antony in het onderscheiden van dieren in wolken. Het Google-team noemde het resulterende artistieke idioom Inceptionism, omdat het onderzoeksproject naar neurale netwerkarchitectuur de codenaam Inception had - een verwijzing naar een gelijknamige film uit 2010 over een man die dieper en dieper doordringt in de dromen van andere mensen. Kunsthistorisch zou je het inceptionisme kunnen classificeren als een variant van het surrealisme. René Magritte, Salvador Dalí en Max Ernst produceerden talloze werken van hetzelfde type: ze schilderden bijvoorbeeld een lucht van muziekinstrumenten of baguettes in plaats van cumulonimbus.

Hoe goed is Inceptionisme eigenlijk? Sommige afbeeldingen zijn opvallend en kunnen op verschillende manieren worden waargenomen, waaronder een nadrukkelijke lineaire modus die vaag doet denken aan de stijl van Van Gogh. In sommige gevallen zijn ze verontrustend, wat doet denken aan het soort hallucinaties dat wordt beschreven door degenen die lijden aan slechte trips of de DT's: een lucht vol fietsende honden bijvoorbeeld, of wervelende architectuur bedekt met turende ogen.

Maar de werken van Inception waren tot dusver te kitscherig en te duidelijk op foto's gebaseerd - naar mijn smaak in ieder geval - om veel concurrentie voor Dalí of Magritte te geven. Noch zijn de Schilderkunstenaars of de meeste soortgelijke programma's verder gekomen dan het niveau van een middelbare school of een amateurkunstclub. hoe zit het met de? potentieel van computerkunst? Kan kunstmatige intelligentie iets toevoegen aan de beeldende kunst (of trouwens aan muziek en andere idiomen waar computers ook al bedreven in zijn)?

Dingen beoordeeld

• De schilderende dwaas

• AARON

• Google's Inceptionist-foto's

Simon Colton is zich bewust van de kritiek - een standaard die gericht is op computerkunst - dat de werken van de Schilderende Dwaas eigenlijk zijn eigen creaties zijn. We zouden, zo heeft hij aangegeven, de eer voor het werk van een menselijke schilder niet aan de leraar van die kunstenaar geven. Waarop het antwoord is, dat kan afhangen van hoe ver de leerling de instructies van de leraar opvolgde. Over het algemeen gaat de eer voor een schilderij uit een Renaissance-atelier naar de meester, niet naar de leerlingen die misschien veel van het werk hebben gedaan. Maar in het geval van Verrocchio's Doop van Christus (ca. 1475), erkennen we de prestatie van het workshoplid Leonardo da Vinci, omdat de delen die hij schilderde - een engel en een landschap - zichtbaar verschillen van het werk van de meester. Kunsthistorici classificeren het beeld daarom als een gezamenlijke inspanning.

Op dezelfde manier had Rubens in het 17de-eeuwse Antwerpen een kleine fabriek van hoogopgeleide assistenten die in meer of mindere mate de meeste van zijn grootschalige werken schilderden. De normale procedure was dat de meester een kleine schets maakte die vervolgens onder zijn toezicht werd opgeblazen tot het formaat van een plafond of een altaarstuk. Sommige geleerden geloven echter dat de studio soms een Rubens bleek te zijn, terwijl de grote man zelfs nooit een eerste model had geleverd.

Hier is het voorbeeld van AARON intrigerend. Zijn de foto's die het evoluerende programma de afgelopen vier decennia heeft gemaakt echt werken van Harold Cohen, of onafhankelijke creaties van AARON zelf, of misschien samenwerkingen tussen de twee? Het is een delicaat probleem. AARON is nooit ver afgeweken van het algemene stilistische idioom waarin Cohen zelf werkte in de jaren zestig, toen hij een succesvolle exponent van kleurveldabstractie was. AARON is wat dat betreft duidelijk zijn leerling.

Nog een compositie van AARON.

Een aspect van Cohens eerdere werk was cruciaal voor zijn interesse in kunstmatige intelligentie. Hij vond dat het maken van kunst geen voortdurende besluitvorming van minuut tot minuut hoefde te vereisen ... dat het mogelijk moest zijn om een ​​reeks regels te bedenken en vervolgens, bijna zonder na te denken, het schilderij te maken door de regel te volgen.

Deze benadering is kenmerkend voor een bepaald type kunstenaar. De klassieke abstracties van Piet Mondriaan uit de jaren twintig en dertig zijn daar een voorbeeld van. Deze werden gemaakt volgens een reeks zelfopgelegde voorschriften: alleen rechte lijnen waren toegestaan, die elkaar alleen in rechte hoeken konden ontmoeten en alleen konden worden afgebeeld in een palet van rood, blauw en geel (plus zwart en wit).

In een zeldzaam voorbeeld van een kunsthistorisch experiment probeerde wijlen kunstcriticus Tom Lubbock zelf enkele Mondriaanen te schilderen door dit recept te volgen. Hij produceerde naar behoren verschillende abstracties die veel op de werken van Mondriaan leken, alleen niet zo goed. De conclusie leek te zijn dat Mondriaan extra kwaliteiten toevoegde - misschien subtiliteiten van visuele balans en kleurweging - die niet in de regels waren geformuleerd.

Het is ongebruikelijk dat kunstcritici iets proberen dat zo praktisch is als het onderzoek van Lubbock. Maar veel andere mensen doen hetzelfde: ze worden vervalsers, kopiisten en leerlingen genoemd. Veel kunst bestaat, en heeft altijd bestaan, uit imitaties van ander werk: afbeeldingen gemaakt op de manier van Mondriaan, Monet of een andere grote maker. Kunsthistorici brengen hun leven door met het classificeren van kunstenaars in de kring van Botticelli, volgeling van Caravaggio, enz. Het is nu al duidelijk dat machines op dit niveau kunnen werken: ze kunnen afgeleide kunst produceren (dat is alles wat 99,9 procent van de menselijke kunstenaars doet). Maar kunnen ze meer dan dat?

Het is begrijpelijk dat Cohen hier veel over heeft nagedacht. In een lezing uit 2010 stelde hij het andersom. Was het niet duidelijk dat AARON creatief is? Hij ging tenslotte verder, zonder verdere input van mij, het kan een onbeperkt aantal afbeeldingen genereren, het is een veel betere colorist dan ik ooit zelf was, en het doet het meestal allemaal terwijl ik in bed lig. Wat was eigenlijk zijn eigen bijdrage, vroeg hij? Natuurlijk heb ik het programma geschreven. Het is niet helemaal juist om te zeggen dat het programma gewoon de regels volgt die ik het heb gegeven. Het programma is de regels.

In zekere zin functioneert AARON dus als een renaissance- of barokatelier. Onder Cohens leiding heeft het zich ontwikkeld tot het punt waarop het gelijkwaardig is aan de studio van Rubens in autonome modus - en misschien meer. In de beginjaren beperkte AARON zich tot het tekenen van contouren; Cohen selecteerde vervolgens en voegde soms met de hand kleur toe. In de jaren ’80 begon Cohen hem te leren in kleur te werken. Uiteindelijk ontwikkelde hij een reeks regels om het in staat te stellen om coloristische harmonieën te componeren, maar hij vond dit onbevredigend. Zijn eerste oplossing bestond uit een lange lijst instructies gebaseerd op wat een menselijke kunstenaar in bepaalde situaties zou doen. Maar dit werkte niet altijd, mede omdat de lijst onvermijdelijk een open einde had.

Harold Cohen en zijn leerling AARON maken kunst.

Uiteindelijk vond hij een manier om AARON te leren kleuren te gebruiken met een eenvoudig algoritme. We hebben een beperkt vermogen om ons verschillende chromatische arrangementen voor te stellen, maar ons feedbacksysteem is geweldig. Een menselijke kunstenaar kan naar een afbeelding kijken terwijl deze evolueert en precies beslissen welke tint geel hij moet toevoegen aan een afbeelding van zonnebloemen. AARON heeft helemaal geen visueel systeem, maar Cohen bedacht een formule waarmee het factoren als tint en verzadiging in een bepaald beeld kan balanceren.

Kan een machine ooit zo creatief zijn als een Rembrandt of Picasso? Om dat te doen, stelt Cohen, zou een robot een zelfgevoel moeten ontwikkelen. Dat kan wel of niet gebeuren, en als dat niet het geval is, betekent dit dat machines nooit creatief zullen zijn in dezelfde zin als mensen creatief zijn. De processen van zo'n kunstenaar omvatten een wisselwerking tussen sociale, emotionele, historische, psychologische en fysiologische factoren die ontmoedigend moeilijk te analyseren, laat staan ​​te repliceren zijn. Dit is wat een afbeelding gemaakt door zo'n kunstenaar een diepe betekenis kan geven aan een
mensenoog.

Op een dag, suggereert Cohen, kan een machine een gelijkwaardige gevoeligheid ontwikkelen, maar zelfs als dat nooit gebeurt, betekent dit niet dat machines geen rol spelen met betrekking tot creativiteit. Zoals zijn eigen ervaring leert, biedt kunstmatige intelligentie de kunstenaar iets meer dan een assistent of leerling: een nieuwe creatieve medewerker.

Een nieuwe, uitgebreide versie van Een grotere boodschap , Martin Gayfords boek met gesprekken met David Hockney, wordt in mei gepubliceerd. Zijn laatste verhaal voor MIT Technology Review was Motion Pictures (september/oktober 2015).

zich verstoppen