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人工知能が芸術作品を作成するために使用されていたとき、人間の芸術家は創造的なプロセスを制御する重要な要素を常に発揮してきました。
しかし、機械が、人間の関与をほとんど、あるいはまったく伴わずに、それ自身で芸術を創造するようにプログラムされていたらどうでしょうか。それがプロセスの主な創造力だったとしたら？そして、それが斬新で魅力的で感動的な何かを創り出すことになっているとしたら、だれがこの作品の名誉を受けるべきでしょうか。
RutgersのArt and AI Labでは、AICANを作成しました。これは、既存のスタイルと美学を学び、独自の革新的なイメージを生み出すことができる、ほぼ自律的なアーティストとして考えることができます。
人々は本当にAICANの作品に似ていて、それを人間のアーティストのそれと区別することはできません。その作品は世界中で展示されており、最近でもオークションで16,000ドルで売られています。
ノベルティ性を重視して
アルゴリズムを設計するとき、我々は心理学者Colin Martindaleによって提案された理論に従いました。
彼は、多くの芸術家が、一般の人々が慣れ親しんできた既存の形式、主題、スタイルを拒絶することによって、自分たちの作品を魅力的にすることを目指していると仮定しました。アーティストは直観的に理解しているようで、視聴者を喚起し、何か新しいことをすることで注目を集める可能性が高いと考えています。
言い換えれば、目新しさが支配します。
そのため、AICANをプログラミングするときには、「クリエイティブな敵対的ネットワーク」と呼ばれるアルゴリズムを使用しました。これは、AICANに2つの対抗する力との闘いを強いるものです。一方では、それは既存の芸術作品の美学を学ぶことを試みます。他方では、それ自身の作品を作成するとき、それが確立されたスタイルをあまりにも厳密にエミュレートするならば、それは不利になるでしょう。
「作成しない」を参照してください。 Facebookのエキスパートによると、人類にとって大きな脅威になる可能性がある
同時に、AICANはMartindaleが「最小の努力」の原則と呼ぶものを固守します、そこで彼はそれを主張します 過度に 目新しさは視聴者をオフにします。
これにより、生成されたアートは斬新なものになりますが、許容できると考えられるものからそれほど逸脱することはありません。理想的には、それはすでに存在するものを土台にした何か新しいものを生み出すでしょう。
AICANをゆるめる
私たちの役割については、AICANを作成する多くのアーティストのように、AICANに特定の美的またはスタイルを「教える」ために特定の画像を選択することはしません。芸術はするでしょう。
代わりに、我々は過去5世紀にわたって西洋美術の規範を表すアルゴリズム80,000画像を供給した。芸術家が美術史調査のコースを受講するのと似ていますが、スタイルやジャンルには特に焦点を当てていません。
ボタンをクリックするだけで、マシンは印刷可能な画像を作成できます。作品は、その範囲、洗練さ、そしてバリエーションにおいて私たちをしばしば驚かせるでしょう。
創造性を定量化することに関する我々の以前の仕事を使って、AICANはその個々の部分がどれほど創造的であるかを判断することができます。それはまた過去に芸術家や美術史家によって使用されたタイトルを学んだので、アルゴリズムはそれが生成する作品に名前を付けることさえできます。それは1つを「乱交」と名付けました。それはまた別の“ The Beach at Pourville”と呼ばれる。
このアルゴリズムは、比喩的なものよりも抽象的な作品を生み出すことを好む。どのように機械が美術史の進化を理解することができるかについての我々の研究は説明を提供するかもしれません。何か新しいものを創造するのが仕事なので、AICANは20世紀に流行し始めた抽象美術のような、美術史におけるより最近の傾向を構築する可能性があります。
人間は違いを見分けることができますか？
それでも人々がAICANの仕事にどう反応するかという問題がありました。
これをテストするために、アートバーゼル、最先端の現代美術を特色にする年次展示会で展示された主題AICANイメージと人間の芸術家によって作成された作品を見せました。私たちは参加者にそれぞれが機械によるものか、それとも芸術家によるものかを尋ねました。
私たちは人間が違いを見分けることができないことを発見しました：75パーセントの時間、彼らはAICANによって生成された画像は人間の芸術家によって制作されたと考えました。
両者を区別するのに苦労しただけではありませんでした。彼らは、AICANの作品を説明する際に、「視覚的構造を持つ」、「感動を与える」、「コミュニケーション的」などの言葉を使用して、コンピュータ生成アートを本当に楽しんでいました。
2017年10月から、フランクフルト、ロスアングル、ニューヨーク、サンフランシスコの各会場でAICANの作品を展示しました。
展覧会で、私たちは一つの質問を何度も聞きました：アーティストはだれですか。
科学者として、私はアルゴリズムを作成しましたが、私は機械が何を生成するかについては制御できません。
機械はスタイル、主題、構成、色、そして質感を選択します。はい、私はフレームワークを設定しましたが、それが生成するアートの要素と原理に関しては、アルゴリズムは完全に問題になっています。
このため、アートが上映されたすべての展示会では、アートワークごとにアルゴリズム「AICAN」のみを使用しました。今年12月にマイアミのアートバーゼルでは、同じくAICANに入金された8個が展示されます。
AICANが「St.」と題したAICANコレクションから販売のために提供された最初のアートワークジョージ・キリング・ザ・ドラゴンは、2017年11月にニューヨークで開催されたオークションで1万6000ドルで売却されました。（収益の大部分は、フランスのラトガース研究所と研究所エチュード科学研究所の研究資金に充てられました。）
コンピュータができないこと
それでも、AICANの芸術的プロセスには欠けているものがあります。
アルゴリズムは魅力的なイメージを作成するかもしれませんが、それは社会的文脈を欠いている孤立した創造的な空間に住んでいます。
一方、人間の芸術家は、人、場所、そして政治に触発されています。彼らは物語を語り、世界を理解するために芸術を作ります。
AICANにはそれのどれも欠けています。しかし、それは人間の学芸員が私たちの社会に根を下ろし、私たちの周りで起こっていることにつながることができるアートワークを生み出すことができます。それが、私たちがAICANによって生成された一連の肖像画に与えられた「代替的な事実：不信の多面的な事実」に対して行ったことと同じです。
もちろん、機械がほぼ自律的に芸術を生み出すことができるからといって、それらが芸術家に取って代わるというわけではありません。それは単に、アーティストが自由に使える追加のクリエイティブツールを持つことを意味します。
私はよくA.I.を比較します。アートから写真へ。写真が19世紀初頭に最初に発明されたとき、それは芸術とは見なされませんでした - 結局のところ、機械は仕事の多くをしていました。
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テイストメイカーたちは抵抗したが、結局は憤慨した。一世紀後、写真は確立された美術ジャンルとなった。今日、写真は美術館で展示されており、天文価格でオークションにかけられています。
人工知能によって生み出された芸術が同じ道をたどるのは間違いありません。
「機械と芸術家との間の境界線がぼやけたとき」を読むために、A.I.に関するこの2部構成のシリーズの最初の部分。アートは、ここをクリックしてください。
この記事は、もともとAhmed ElgammalによるThe Conversationに掲載されたものです。ここで元の記事を読んでください。