Av Nick Sheeran
When i oppgave å lage kunsten for den fjerde årlige Forbes AI 50-listen, slo det meg umiddelbart at vi burde bruke kunstig intelligens for å generere leveransen vår. AI gjør betydelige fremskritt ikke bare i kommersielle applikasjoner, men også i visuell kunst. Dens kunstneriske bestrebelser blir auksjonert hos Sotheby's, genererer NFT samlinger, og fremskynde tradisjonelle produksjonsprosesser på tvers av media. Hva betyr dette for kunstens fremtid, og dens mottakelse av allmennheten?
I de fleste tilfeller for kunstig intelligent visuelt arbeid, som hovedkunsten for AI 50, er et General Adversarial Network, eller GAN, "trent" på et stort datasett og sammenligner de individuelle relasjonene mellom hver forekomst av data for å forstå hva som hører hjemme og hva gjør det ikke. GAN lærer sakte å filtrere ut støy i disse dataene, avsløre likhetene, og til slutt oppnår evnen til å gjenskape materialet som mottas eller å avgjøre om en ny inngang matcher den eller ikke. Det er den samme maskinlæringsprosessen som går inn i automatisering av lånegodkjenning eller folkehelsediagnostikk, hovedforskjellene er sluttmålet og datasettet som brukes. Når den er trent, er GANs kunnskap inneholdt i en matrise av vektorer, referert til som et "latent rom." Kunsten du ser på er en sammensetning av 4 separate "latente romvandringer", trent ved hjelp av to ferdige datasett levert av Rullebane ML, og to som ble håndkuratert av Forbes personale. Vi "gikk" gjennom matrisen, og hvert trinn resulterte i en ramme av en video.
Jeg synes denne prosessen er morsom fordi den gjør en enkelt utgang fra GAN mindre interessant enn en sekvens av dem. Målet mitt er å engasjere publikum med kunst i et dynamisk format som er avhengig av tid og systemiske relasjoner utover den statiske perfeksjonen til et innrammet maleri eller en statue. Snarere enn gjenstander laget for å skape en estetisk opplevelse og ha verdi, liker jeg å tenke på kunst som et øyeblikks utgang av kunstneres praksis, som lever, puster, ofte fokusert ikke bare på form, men på undersøkelse av verden. Det er mer enn å gi seeren en følelse-noe-øyeblikk, selv om det er flott. Det er også ment å stimulere til tanke, påvirke meninger og til slutt påvirke endring. Denne aktiviteten er dynamisk, med vilje uklar, dårlig definert, løs og innbydende serendipitøse buktninger og forgrenede sysler. Det genererer turbulens og kritiserer optimistisk, og inviterer deg til å gjøre det samme.
I turbulensen til denne dynamikken er det noe annet å innse: den såkalte forfatteren av et kunstverk av kunstig intelligens er ikke lenger en ensom skaper. AI, pluss kildene til opplæringsmaterialet, er hennes (ofte uforutsigbare) partner. Designere og kunstnere har lenge diskutert ideen om programmatisk samskaping, se Sol Lewitts Veggtegninger eller Betinget designmanifest. Men den forestående utbredte nytten av kunstig intelligens kommer til å bringe denne samarbeidsånden videre inn i mainstream. Alle og nei en kan være en skaper, og det er flott! Det kommer på et øyeblikk historisk sentralt av andre grunner som bærer behovet for samarbeidsånd, som klimaendringer og omformingen av fredelig globalisme i møte med en gjenopplivende kald krig. Ideen om dominans må forsvinne: det er på tide å gjenforenes, gjenforenes og gå tilbake til tradisjoner med felles og økologisk gjensidighet som vi har mistet av syne. Selv om AI er høyteknologisk, og absolutt kan brukes til ondskap, har den potensialet til å gjenopplive organiske relasjoner som er avgjørende for en bærekraftig fremtid. Jeg ser på ingen måte det vi har laget som veldig pent eller raffinert, men det burde kanskje ikke være poenget lenger.
La oss også ta et øyeblikk til å utforske ideen om raffinement i AI når det gjelder kitsch og oppfinnsomhet. Forskere måler nøyaktigheten til en GAN ved å bruke en beregning kalt Fréchet Inception Distance, eller FID, som i utgangspunktet kvantifiserer nøyaktigheten til GANs utgang i forhold til dataene den ble trent med. Hvis du vil lage en GAN som genererer for eksempel løvblåsere, jo lavere FID, desto mer realistisk er løvblåseren. Hvis vi prøvde å gjøre dette i kunsten, ville vi umiddelbart komme frem til kitsch; det er bare en tankeløs gjentakelse av noe som allerede eksisterer. Det er vanskeligheten med å lage noe meningsfylt med AI – hvis det er for nøyaktig er det meningsløst, og hvis det er for tvetydig er det meningsløst igjen (og ja, virvlende bilder som får bygninger til å se ut som hunder, Van Goghs eller ostekuler faller nesten alltid inn i den første ytterligheten av dette meningsløshetsspekteret). For ikke å nevne, det er ganske vanskelig å finne 5000 bilder av noe, og enda vanskeligere å kurere disse bildene på en måte som ikke blir forrådt av begrensningene og underliggende diskrimineringene til menneskehetens bildeskapende apparat. For eksempel brukte vi en serie bilder som fanget opp veldesignede industrielle produkter for én komponent av illustrasjonen, og jeg stiller spørsmål ved om det bare resulterer i en kitschy pastisj som forsterker heuristikken til det feltet, i motsetning til å undersøke de universelle strukturene som styrer dem , og vikle verden dypt inn i et øyeblikk. Det er avgjørende at når GAN-er blir tatt i bruk av publikum, unngår vi å gå på feil vei. Se deg rundt, hvilken mening er innebygd i det bygde miljøet? Hvordan samhandler du med samfunnets kumulative uttrykk?
Til syvende og sist vil vi for alltid fortsette å fusjonere disipliner inn i andre og oppdage skjæringspunktet mellom vår eksistens. Kunst vil bli et verktøy og verktøy vil bli kunst, og forhåpentligvis, på et tidspunkt snart, vil desentralisering flytte ansvaret for skapelse og design bort fra noen få teknokratiske til de samarbeidende mange. Når det skjer, vil det være viktigere enn noen gang for oss å definere hva som er avgjørende for å opprettholde livene våre. Jeg vil tro at de vil være fylt med individualitet, nysgjerrighet, ansvarlighet og optimisme.
MER FRA AI 50 2022
Kilde: https://www.forbes.com/sites/forbesdigitalcovers/2022/05/07/explaining-the-art-behind-the-forbes-ai-50-design/