Budúcnosť umelej inteligencie v dizajne a umení

“Umělá inteligence je symptomem budoucnosti 80. let, technologickým fenoménem ezoterizovaným miliony řádků kódu, duchem ve stroji, umělcem generativního designu, strašákem beletrizujícím dystopický surrealismus. Na průsečíku technologií, společenských věd, umění a designu chceme uvažovat nad emancipačním potenciálem a budoucností umělé inteligence psané každým z nás.”¹

Projekt HUMAIN je novovzniknutá brnianska platforma, ktorá prepája témy a odborníkov z oblasti umelej inteligencie, umenia, dizajnu a humanitných vied. Jednou z jej prvých aktivít bola konferencia s rovnakým názvom, ktorá sa konala 19. septembra v priestore Industra v Brne. Cieľom konferencie bolo predstaviť umelú inteligenciu v širších interdisciplinárnych kontextoch a rámcoch, ako sú humanitné vedy, dizajn a umenie. Umelá inteligencia totiž už dávno nie je len záležitosťou technologických laboratórií a aplikácií v priemysle či informačných technológiách. Umelá inteligencia sa postupne stáva témou (a v neposlednom rade aj zodpovednosťou) nás všetkých, akokoľvek máme blízko, či ďaleko k počítačovej vede. Stáva sa otázkou pre každého človeka v 21. storočí.

HUMAN + ARTIFICIAL INTELLIGENCE = HUMAIN

Hoci stále prevláda vďaka rôznym sci-fi filmom mainstreamová predstava, že umelá inteligencia (v skratke AI = artificial intelligence)  je ďaleká hudba budúcnosti, tento názor stojí prevažne na chápaní umelej inteligencie ako božskej vševediacej entite žijúcej v gigantickom počítači, ktorý riadi celý svet a rozhoduje o osudoch všetkých ľudí.² Takýto koncept, nazývaný aj Artificial General Intelligence – AGI (Gubrud, 1997), existuje zatiaľ naozaj len v hypotetickej rovine, a slúži ako výživná téma na špekulatívne diskusie o tom, akú budúcnosť s umelou inteligenciou v našej spoločnosti vlastne chceme. Najznámejší počítačoví vedci sa nevedia zhodnúť ani na tom, či môžeme očakávať príchod AGI do roku 2050, alebo nie. 

Na rozdiel od všeobecnej a autonómnej umelej inteligencie však máme už k dispozícii rôzne úzko zamerané AI modely, ktoré sú schopné riešiť konkrétne úlohy. Či už je to rozpoznávanie tvárí na letiskách, vyhľadávacie algoritmy alebo estetizujúce fotografické filtre v smartfónoch (Manovich, 2019), umelá inteligencia sa udomácnila v našich životoch bez toho, aby sme si to vôbec stihli uvedomiť. A táto jej každodenná prítomnosť prináša so sebou otázky, na ktoré zatiaľ ako spoločnosť nemáme odpoveď. Ak je umelá inteligencia zrkadlom nás samých, našich hodnôt, presvedčení a cieľov, čo môžeme od nej čakať? Môže taká AI byť spravodlivá ku všetkým? Môžeme jej zveriť úlohy ako výber správnych uchádzačov o prácu bez toho, aby niekoho diskriminovala? A čo prinesie so sebou umelá inteligencia v blízkej budúcnosti? Prídu ľudia o prácu? Aké pracovné pozície AI nahradí, a aké ostanú nenahraditeľné? Čo nás privádza v konečnom dôsledku až k úvahám o tom, čo vlastne definuje človeka a čím sa človek líši od stroja?

Tieto a mnohé ďalšie otázky už vo svojich výskumoch a projektoch rozoberajú viacerí odborníci z oblasti humanitných vied, a postupne pribúdajú aj umelci a dizajnéri, ktorí sa témou umelej inteligencie začali, či už prakticky alebo teoreticky, zaoberať vo svojej praxi. Priesečník technických odborov a humanitných vied s umením a dizajnom je úrodnou pôdou pre syntézu poznatkov z inak príliš nespolupracujúcich odvetví, ako ukázala aj konferencia HUMAIN. Na konferencii sa stretli poznatky z oblasti filozofie, post-fenomenológie, archivácie umenia, novomediálneho umenia, počítačovej grafiky, výskumného dizajnu a kurátorskej praxe. Mnohé z toho, čo na konferencii zaznelo, je relevantné pre dizajnérov, ktorí aj keď možno práve necítia urgentnú potrebu konceptualizovať AI vo svojej tvorbe, budú v blízkej dobe vystavení potrebe AI inkorporovať do svojho dizajnérskeho procesu. 

Nahradí umelá inteligencia dizajnérov?

Od príchodu GANs – Generative Adversarial Networks (Goodfellow et. al., 2014) sme mohli byť svedkami nástupu tzv. syntetických médií – nového typu médií, ktoré vznikli pomocou samoučiacich sa generatívnych AI modelov. Na internete sa spopularizovali hlavne vo forme virálnych deepfakes – fiktívnych videí väčšinou známych osobností v situáciách, v ktorých sa nikdy neocitli.³ Tieto videá nie je možné voľným okom odlíšiť od skutočného videozáznamu a často jediným vodítkom je (ne)uveriteľnosť ich samotného kontextu. Deepfakes znamenajú zásadný zlom vo vnímaní a vyhodnocovaní transparentnosti vizuálnej komunikácie z dôvodu instantnej straty hodnovernosti videozáznamu. Každopádne, zameriavať sa na dystopické scenáre potenciálnej globálnej manipulácie verejnosti syntetickými médiami v kontexte informačných vojen a fake news nie je to, na čom by mali plytvať svoj kreatívny potenciál. Takéto katastrofické scenáre zbytočne podnecujú neopodstatnený strach z nových technológií a stavajú ľudí do pasívnej role nekriticky rozmýšľajúcich konzumentov informácií. Naopak, zvedavosť a ochota spoznať nové technologické nástroje, ktoré za vznikom syntetických médií stoja, je kľúčom k aktívnej participácii v nadchádzajúcej informačnej a kreatívnej revolúcii a v neposlednom rade ku konkurenčnej výhode v profesii voči tým, čo sa k AI aplikáciám v dizajne stavajú skepticky. 

Asi najviac provokatívnou otázkou pre kreatívnu obec je, či je umelá inteligencia schopná tvoriť umenie a či AI v budúcnosti nahradí výtvarníkov, dizajnérov, spisovateľov, hudobníkov a pod. Na poli “neurónového umenia” a kreatívneho experimentovania s AI už vznikajú umelecké diela, ktoré čiastočne alebo úplne vytvoril autonómny algoritmus. No aj napriek tomu, že sa niektoré z nich vydražili na aukciách za prekvapivo vysoké sumy (napríklad portrét Edmond de Belamy⁴, ktorý vznikol pomocou GANs, sa v roku 2018 v aukčnom dome Christies predal za 432 500 dolárov, čo bol 45-násobok vyvolávacej ceny), je ťažké zhodnúť sa na tom, či ide o prínos do umenia alebo len dočasný trend. Väčšina AI umenia momentálne však ostáva len na povrchu, príliš glorifikuje novovznikajúcu estetiku a namiesto kritickej reflexie sa vezie na vlne mediálneho záujmu o všetko spojené s umelou inteligenciou. Ako výstižne píše Joanna Zylinská vo svojej knihe AI Art: “Kritickejšie chápanie umenia, pokiaľ ide o vytváranie nových foriem vyjadrovania s cieľom povedať o svete niečo iné alebo do neho skutočne zasiahnuť, sa ignoruje kvôli tomu, čo by sme mohli nazvať „crowdsourced beauty“, obnovená verzia „Viem, čo sa mi páči“. Kreativita, ďalší výraz, ktorý sa pravidelne používa v kontexte takýchto diel a na definovanie ich úspešnosti, sa tu redukuje na opakovanie toho istého.”(Zylinska, 2020, s.49 – 50)

Pri generatívnych modeloch sa ani niet čomu čudovať. Modely, ktoré generujú nové obrazy na základe vstupného datasetu budú vždy generovať len nové, zpriemerované kópie už videného. Pokiaľ sa umelec nepokúsi vykročiť z pôvodnej definície účelu takého generatívneho modelu, tak nebude schopný priniesť nič nové a nečakané svojím dielom. Túto nenadchýnajúcu priemernosť vidieť aj na projekte Next Rembrandt, ktorý sa pomocou AI technológie pokúsil vytvoriť generatívny model, ktorý po podrobnej analýze všetkých Rembrandtových diel vygeneroval absolútne nový Rembrandtov obraz. Dá sa tu však hovoriť o umení? Hoci je zaujímavé vidieť, z akých podrobne analyzovaných komponentov sa skladá esencia Rembrandtovho diela, výsledné dielo sa nedá považovať za ďalší Rembrandtov obraz. Teda jedine, ak by sme pripustili, že by sa umelec rozhodol od tohto bodu už len vykrádať samého seba. Vytvoriť syntetického Rembrandta by vyžadovalo replikovať nie len formálnu a obsahovú stránku jeho diel, ale aj samotné umelcovo myslenie, úvahy, emócie. Polemika o adekvátnom zapojení umelej inteligencie v kreatívnom procese teda naďalej pokračuje.

Priestor na slobodný experiment je podstatnou podmienkou vzniku cieľavedomého použitia umelej inteligencie v umení a dizajne, no na to je potrebný prístup k zdrojovým kódom úspešných AI modelov (ako napr. StyleGAN od spoločnosti NVIDIA). Trend budúceho využitia AI v autorskej tvorbe bohužiaľ smeruje skôr k uzavretým proprietarným nástrojom, ako napríklad implementácie AI algoritmov v palete smart nástrojov Adobe Photoshop alebo ponuka predplatenej služby (napr. spoločnosť Synthesia, ktorá ponúka možnosť vytvoriť si vlastného syntetického moderátora / prednášajúceho, či personalizovaný reklamný obsah). Takéto nástroje sú potom jednak príliš úzko definované a zároveň nepovoľujú kreatívny vstup do ich samotnej funkcie. Príkladom pozitívneho prínosu otvoreného zdrojového kódu a voľného experimentu môže byť projekt Strange Attractions (Hámošová, Rusnák, 2019), ktorý používa neurónovú sieť StyleGAN mimo jej pôvodného využitia. Namiesto generovania fotorealistických výstupov (v tomto prípade ľudských tvárí) je StyleGAN „donútený” generovať poloabstraktné až abstraktné výstupy, ktoré síce stále pripomínajú tvár, no namiesto fotorealistickej kvality prinášajú nečakanú umeleckú hodnotu v podobe snovej reprezentácie ľudskej tváre. Takýto prístup pomáha nazrieť do inak absolútne skrytého procesu vzniku syntetického vizuálneho obsahu a odhaľuje spôsob, akým neurónová sieť „vidí” ľudské tváre. Odhliadnuc od poetickej roviny projekt načrtáva jeden zo spôsobov budúcej interakcie výtvarníkov a dizajnérov s umelou inteligenciou v tvorbe – čím je dialóg.

Či už ide o voľnú autorskú tvorbu alebo o navrhovanie v kontexte dizajnu, kreatívny potenciál nástrojov umelej inteligencie je najviac uplatniteľný v cyklickom tvorivom dialógu. Človek má nejakú počiatočnú predstavu, na základe ktorej vloží podklady do algoritmu a počká na výstupy, ktoré následne iteruje a lepšie špecifikuje svoje ďalšie vstupy. Strojové učenie nepotrebuje inštrukcie od človeka, čo si má s danými vstupmi počať. Podobne ako ľudský mozog s komplexnou spleťou neurónov sú AI algoritmy schopné poňať podstatu predkladaného a prekvapiť inovatívnosťou v generovaní nových verzií už videného. V praxi to môže vyzerať napríklad tak, že si dizajnér predtrénuje model na tisíckach príkladov kvalitných dizajnérskych riešení a následne sa necháva inšpirovať novými, ešte nerealizovanými návrhmi, ktoré model vygeneruje. Samozrejme, že je potreba kurátorského zásahu do výstupov, pretriediť zmysluplné od nezmysluplných atď., no samotné predgenerovanie skicovej fázy nielen urýchľuje samotný navrhovací proces, ale paradoxne voči generatívnej povahe AI modelov zároveň zvyšuje šance, že sa objaví niečo nové, nevidené, originálne. 

V architektonicky orientovanom projekte ArchiGAN (Chaillou, 2019) môžeme badať začiatky takejto spolupráce, kedy môže architekt využiť neurónovú sieť na predgenerovanie nespočetného množstva dispozícií bytov pre obytnú budovu. Autor zlúčil tri generatívne modely, ktoré pristupujú k riešeniu rozmiestnenia prvkov v budove na rozličných úrovniach a tento postup predpovedá svoje využitie v podstate v akomkoľvek navrhovaní aj v iných odvetviach. 

O interaktívny dialóg sa úspešne pokúša aj výskumný tím Daniela Sýkoru z Katedry počítačovej grafiky a interakcie ČVUT, ktorý vyvinul algoritmus schopný preniesť výtvarný štýl umelca na generované výstupy v reálnom čase (Texler, 2020). Takýto nástroj má jednoznačné využitie v produkcii animovaných filmov, kedy odbúrava potrebu kreslenia jednotlivých scén, pričom ponecháva umelcovi plnú kontrolu nad kresbovým štýlom. Výsledky práce Sýkorovho tímu sú oceňované v zahraničí a nachádzajú uplatnenie v rôznych kreatívnych projektoch firiem ako Adobe, Snapchat či Disney.

V súčasnosti existuje naozaj mnoho prístupov k potenciálnej implementácii umelej inteligencie do procesu tvorby a navrhovania, aj mimo vizuálnu tvorbu – napríklad v hudobnom priemysle Holly Herndon experimentujúca s AI hlasom, či na poli literatúry prvá slovenská syntetická poetka Liza Gennart (Husárová, Panák, 2020). Čas ukáže, ktoré prístupy sa etablujú, a ktoré sa stratia v prvotnom období experimentovania. No už teraz môžeme s istotou povedať, že tento vývoj so sebou prinesie upevnenie spolupráce naprieč humanitnými a technickými odbormi, prehodnotenie postupov navrhovania a tvorby a postupné vytrácanie sa hranice medzi syntetickým a človekom vytvoreným obsahom. 

“Azda by nám (stroje) mohli dať ten chýbajúci otras, prihodiť nový podnet a zabrániť nám opakovať dookola ten istý algoritmus každý deň. Nakoniec, stroje by nás, ľudí, mohli predsa len naučiť, ako nebyť strojmi.” (du Sautoy, 2019).
———–

Použitá literatúra:

FIŠER, J., JAMRIŠKA, O., LUKÁČ, M., SHECHTMAN, E., ASENTE, P., LU J., SÝKORA, D., Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering and Adobe Research (2016). StyLit: Illumination-Guided Example-Based Stylization of 3D Renderings. ACM Transactions on Graphics, [online] 35(4). URL: https://dcgi.felk.cvut.cz/home/sykorad/Fiser16-SIG.pdf.

GOODFELLOW, I., POUGET-ABADE, J., MIRZA, M., XU, B., WARDE-FARLEY, D., OZAIR, S., COURVILLE, A. and BENGIO, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. [online] URL: https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf.

GUBRUD, M. Nanotechnology and International Security. Fifth Foresight Conference on Molecular Nanotechnology.; Palo Alto, CA, USA, 5 – 8. november, 1997.

HÁMOŠOVÁ, L., RUSNÁK, P. (2019). Strange Attractions. [generated visuals]. URL: https://strangeattractions.xyz 

CHAILLOU, S. (2019). ArchiGAN: a Generative Stack for Apartment Building Design | NVIDIA Developer Blog. [online] NVIDIA Developer Blog. URL: https://devblogs.nvidia.com/archigan-generative-stack-apartment-building-design/ [Accessed 28 Dec. 2019].

MANOVICH, L. AI Aesthetics. Moscow : Strelka Press, 2019.

Du SAUTOY, M.: The Creativity Code?: How AI is Learning to Write, Paint and Think. London: 4Th Estate, 2020.

TEXLERT, O., FUTSCHIKUCERA, M., JAMRIŠKA, O., SOCHOROVÁ, Š., CHAI, M., TULYAKOV, S. and SÝKORA, D. (2020). Interactive Video Stylization Using Few-shot Patch-based Training. ACM Transactions on Graphics, [online] 39(4). URL: https://ondrejtexler.github.io/res/Texler20-SIG_patch-based_training_main.pdf [Accessed 5 Oct. 2020].

ZYLINSKA, J.  AI Art: Machine Visions and Warped Dreams. London: Open Humanities Press, 2020.

Príspevky z konferencie Humain sú dostupné na URL: https://www.youtube.com/channel/UClTyjqMDiyyMOTtFgFMniBg

¹Citované z brožúry konferencie HUMAIN 2020.

²Ako napríklad v 2. pokračovaní seriálu Westworld (HBO, 2016 – 2020).

³Napríklad videá slovenského deepfakes autora Ctrl Shift Face.

⁴Portrét je súčasťou série imaginárnej rodiny de Belamy vymyslenej francúzskou umeleckou skupinou Obvious.