Цього четверга на знаменитому лондонському аукціоні «Крістіс» за 432,5 тисячі доларів було продано портрет якогось Едмонда де Беламі. Картина намальована не художником, а генеративно-змагальною нейромережею, яку навчили три французьких дослідника з колективу Obvious. У своїй промові по завершенні продажу вони подякували розробнику і художнику Роббі Баррату, чиї роботи послужили натхненням для створення їх нейросетевих картин. Портал The Verge звернув увагу на те, що алгоритм, який Obvious використовували для створення проданого портрета, був «запозичений» у Баррата, який виклав код у відкритий доступ. Про подробиці цієї історії і те, чи варто взагалі продавати твори мистецтва, створені нейромережею, читайте в нашому блозі.
Півмільйона доларів - сума для твору мистецтва досить велика: в таку ціну, наприклад, йдуть роботи Пабло Пікассо. Особливо величезна ця сума для абстрактного, трохи замиленого портрета невідомого пана (ми, зрозуміло, не претендуємо на звання знавців сучасного мистецтва - цілком можливо, що сума виправдана). Картину, тим не менш, все одно виставили на одному з найвідоміших у світі аукціонів, де у неї знайшовся покупець (стартова ціна була в районі десяти тисяч доларів, що вже трохи більш прийнятно, але все одно дуже дорого).
Чому це сталося? Тому що картину «намалював штучний інтелект», а в еру стрімкого розвитку технологій все, що генерується автоматично, заслуговує дуже багато уваги. Особливо увагу заслуговують автоматично згенеровані твори мистецтва. Для їх створення в останні кілька років широко використовуються генеративно-змагальні нейромережі (англ. generative adversarial network, скорочено GAN), які складаються з двох нейромереж, що змагаються один з одним: генератора і дискримінатора. Завдання першої мережі - створювати, а другої - критикувати: по ходу роботи алгоритму генератор створює нові об'єкти, а дискримінатор порівнює їх з навчальною вибіркою, до якої у генератора доступу немає. Цей алгоритм - хороший приклад навчання без вчителя (на самому початку генератор створює абсолютно випадкові начерки, а потім вчиться робити щось більш-менш осмислене на підставі суджень дискримінатора). Наприклад, за допомогою цього алгоритму можна не тільки створювати щось оригінальне, але і переносити стилі, скажімо, між фото пейзажу і картинами Моне.
Фінальний етап роботи таких нейромереж багато в чому залежить від навчальної вибірки. Припустимо, GAN потрібно намалювати портрет; в цьому випадку їй для навчання необхідно дуже багато портретів: чим їх буде більше, тим вищою буде швидкість навчання і ймовірність того, що нейромережа створить щось своє (втім, все одно схоже на те, що їй «згодували»). Збір достатньої кількості релевантних даних для навчання - процес такий же важливий, як і створення самої нейромережі.
Роббі Баррат не тільки створив алгоритм своєї GAN, але і попередньо натренував її, чим сильно полегшив завдання розробникам: будь-який хоч трохи розбирається в програмуванні і машинному навчанні людина могла завантажити вихідний код і витратити зовсім небагато зусиль на те, щоб створити щось оригінальне. Зокрема, розробник попередньо натренував нейромережу на базі даних пейзажів, зображень оголених жінок і портретах. Цим і скористалися розробники з Obvious: як зауважив The Verge, один з них навіть брав участь в обговоренні коду Баррата на github, просячи внести зміни в його вихідну версію. До речі, мережа Баррата спочатку робила не найгірші портрети (принаймні, вони не поступаються проданому).
На github Баррата сказано, що всі зображення, створені за допомогою його попередньо навченої нейромережі, повинні бути підписані його ім'ям; крім того, розробник уточнив, що створені роботи не підлягають продажу. Тим не менш, невідомо, з'явилося уточнення до того, як Obvious продало свою першу роботу, чи ні (перш ніж домогтися успіху на «Крістіс», вони вже продали пару робіт приватним колекціонерам). Самі автори «Портрета Едмонда де Беламі» уточнюють, що дійсно використовували алгоритм Баррата, але при цьому внесли безліч доповнень, які поліпшили роботу і призвели до більш якісного результату. Проте програміст і художник Том Вайт, який на прохання The Verge повторив процес створення схожого портрета, зазначив, що використання вихідного коду Баррата без будь-яких модифікацій призводить до результатів, підозріло схожих на портрет пана Беламі.
Все ще не дуже зрозуміло, виправдана чи ні купівля творів мистецтва від «штучного інтелекту», але швидше за все немає. По-перше, приклад з Obvious говорить про те, що створити такий «твір» може будь-яка людина, хоч трохи знайома з машинним навчанням. По-друге, таких робіт за один раз можна створити тисячі - і всі вони будуть більш-менш унікальні. Здається, це відмінна ідея для стартапу, але погана новина для розробників. Використання чужих алгоритмів, викладених у відкритий доступ, в майбутньому може призвести до того, що коди почнуть вважатися інтелектуальною власністю. З одного боку, це добре (все-таки прикро, коли хтось досить проникливий заробляє півмільйона доларів на твоєму алгоритмі, тоді як сам ти не спромігся це зробити), а з іншого, істотно сповільнить розвиток машинного навчання, перетворивши його на сферу, в якій ніхто нікому не довіряє.