С точки зрения пользователя все просто: достаточно загрузить фото и выбрать понравившийся стиль. Приложение обработает картинку и выдаст результат – ваш собственный портрет «кисти» Ван Гога, виноградники Лаво глазами Матисса и другие «шедевры импрессионизма», в создании которых пользователь принимает непосредственное участие.
Платформа DeepArt, созданная исследователем Лаборатории обучающей эргономики EPFL Лукашем Киджински, функционирует на основе алгоритма, разработанного в Университете Тюбингена (Германия). «Нейробиологи из Тюбингена хотели создать несколько картинок с одинаковым содержимым, но разной визуальной композицией, чтобы проанализировать, как реагирует мозг на такие стимуляторы. Когда они опубликовали результаты, я подумал, что это можно предложить широкой аудитории, и вместе с другом создал веб-сервис, который быстро стал популярным. Тогда мы связались с авторами алгоритма и предложили им объединиться», – рассказал «Нашей Газете.ch» Лукаш Киджински.
Основная задача этого алгоритма, заключающаяся в оптическом распознавании и извлечении объектов с фотографии, позволяет выделить на исходной картинке лицо и другие объекты, которые послужат основой для будущей картины. После этого программа начинает «рисовать», непрерывно сравнивая выбранные элементы и работу художника, который стал для пользователя источником вдохновения. Создатели DeepArt подчеркивают, что эта технология не имеет ничего общего с фильтром для фотографий: компьютер создает картинку «с белого листа» (вернее, с «белого экрана»), используя элементы исходного фото и стиль определенного художника.
Хорошо ли машина справляется со своим заданием? На этот вопрос создатели новой платформы предлагают ответить самим пользователям, сравнив работы, принадлежащие кисти художников и созданные при помощи DeepArt. Результат свидетельствует в пользу компьютерного разума: люди отвечают так, как если бы им приходилось делать выбор наугад (разумеется, ради чистоты эксперимента для сравнения предлагаются не самые известные работы настоящих художников). Получается, что верного способа, который позволил бы отличить созданную электронным разумом картину от работы художника с Монмартра, не существует?
В наш век искусственный интеллект научился играть в шахматы, а месяц назад программа Google AlphaGo одержала победу над чемпионом мира по игре в го Ли Се Долем, пошатнув преобладавшую до сих пор уверенность, что компьютер не может в совершенстве освоить эту настольную игру из-за высокой степени абстрактности и огромного количества возможных комбинаций ходов. Услышим ли мы в ближайшем будущем о выставках новых художников с именами, подобными Google AlphaGo?
Лукаш Кидзински считает, что детище его команды не способно заменить человека искусства. Несмотря на то, что благодаря этой технологии любой желающий может почувствовать себя Ван Гогом, Мане или Ренуаром, просто загрузив фотографию в компьютер, «DeepArt не представляет угрозы для искусства. Напротив, он, без сомнения, способен предложить новые способы художественного выражения».
Технология может представлять интерес и для искусствоведов, историков искусства и специалистов, занимающихся реставрацией картин. Направление, основанное на глубинном обучении (наборе алгоритмов машинного обучения) и искусственных нейронных сетях, выглядит весьма перспективным. «Развитие этих областей происходит так стремительно, что невозможно представить себе, что мы сможем сделать через два года», – говорит Лукаш Кидзински. Искусственный интеллект быстро учится, и цифровой художник – не единственное его амплуа.
