Искусственный интеллект и искусство: разбирается ли искусственный интеллект в искусстве

Аннотация

Петрасюк Дарья Искусственный интеллект и искусство: разбирается ли искусственный интеллект в искусстве.

Актуальность работы связана с феноменом проникновения искусственного интеллекта не только в технические профессии, но и художественную среду. В работе предпринята попытка определить роль и место искусственного интеллекта в "традиционно" человеческой, творческой деятельности, приведен анализ достижений ИИ в сфере искусства, описан алгоритм создания творческого продукта ИИ.

В исследовательской части работы проводится сравнительный анализ умения разбираться в области  искусства доступных нам  видов ИИ (Алиса и Гугл Ассистент)  и людей (преподавателя и ученика ДШИ). Делается вывод о том, что на современном уровне развития  ИИ не способен разбираться в искусстве и не готов состязаться с человеком на равных в арт сфере.

Список ключевых слов

Искусство, творчество, искусственный интеллект, нейронные  сети, анализ живописных произведений

Оглавление

Введение……………………………………………………………………….…………..3

Глава  1 Искусственный интеллект – будущее уже рядом............................................. 5

1.  Что такое искусственный интеллект и как он работает……………………..… 5  
2.   Достижения искусственного интеллект в области искусства…………………7
3.  Как искусственный интеллект создает произведения искусства………………9

Глава 2. Разбирается ли искусственный интеллект в искусстве………….……………11

2.1. Описание процедуры проведения исследования…….……………………………..11

2.2.  Результаты проведенного исследования……….…….……………………………..12

2.3. Выводы по результатам исследования……………….……………………………...14

Заключение……….……………………………………………………………………...…16

Библиографический список……………………….………………………………..……. 17

Приложения

Введение

Актуальность выбранной нами темы объясняется тем, что современные компьютеры  активно проникают во все сферы общественной жизни. При этом сейчас они могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, картины, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Это происходит благодаря развитию такой технологии, как искусственный интеллект [13].

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира[11] . 

Машины уже уверенно заменяют людей, чья профессиональная деятельность сводится к выполнению рутинных задач: работа на конвейере, сборка производственного оборудования и т.п. Последней тенденцией является внедрение искусственного интеллекта в профессиональную деятельность крупных корпораций. Например, в компании Microsoft ИИ взял на себя часть функций сотрудников новостной службы MSN. Программный робот Cyborg успешно создает около 30% контента для  издания «Bloomberg News». ИИ по имени Vital является членом совета директоров в гонконгском венчурном фонде и занимается инвестированием в стартапы. В «Сбербанке» нейросеть будет заниматься одобрением заявок на кредиты. Она возьмет на себя сопоставление кредитных историй клиентов, их биометрических данных, уровня дохода и затрат и на основе этих сведений будет самостоятельно решать, кому выдавать кредит, а кому нет. ИИ теперь активно заменяет тех специалистов, которые выполняли задачи, требующие аналитики [7].

Даже творческая деятельность, которая всегда считалась прерогативой человека, начинает сдавать позиции искусственному интеллекту. Компьютерные технологии активно проникают в художественную среду, влияют на творческие процессы, и даже возникает феномен под названием цифровое искусство. Компьютерные программы уже сейчас начинают писать литературные произведения, сочинять музыку и рисовать картины. А в  октябре 2018 года аукционный дом продал картину, принадлежащую кисти нейросети за 432 тысячи долларов. Так  искусственный интеллект официально вступил на территорию арт-мира [6,  14].

Это заставило нас задуматься над следующими проблемами. Насколько к ИИ как продукту компьютерных технологий  может быть применимо понятие креативности? В какой степени человек, вводящий данные в машину, может считаться ответственным за результат или даже его автором? И можно ли вообще считать произведение, созданное машиной, настоящим искусством?

Мы не обладаем достаточным уровнем знаний, чтобы ответить на все эти вопросы. Но, возможно, у нас получится изучить возможности искусственного интеллекта разбираться в искусстве: узнавать произведения искусства, описывать, что в них происходит,  анализировать их с точки зрения композиции и колорита, давать эмоциональную оценку. В конце концов, понять, обладает ли ИИ художественным вкусом и художественными предпочтениями.

Перед началом исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что  искусственный интеллект способен  разбираться в искусстве не хуже человека.

Цель данного проекта: выявить способность искусственного интеллекта разбираться в искусстве. 

Для достижения цели нам предстоит решить следующие задачи:

1. Знакомство с понятием и принципами действия искусственного интеллекта.
2. Выявление областей применения искусственного интеллекта в  сфере искусства.
3. Создание опросника для анализа произведений искусства и подбор репродукций.
4. Проведение исследовательской работы с использованием ИИ и человека.
5. Формулирование выводов по итогам работы.

Объект исследования: искусственный интеллект.

Предмет исследования: способность искусственного интеллекта разбираться в области искусства

Методы исследования:

Теоретические – анализ литературы по проблеме исследования.

Эмпирические – методы сбора данных (анализ произведений искусства).

Методы статистической обработки результатов.

Данная работа состоит из введения, двух частей и заключения. В теоретической части приведены основные сведения об искусственном интеллекте, принципах его работы,  применении в области искусства. В практической части описывается исследование, направленное на выявление способностей понимать и анализировать произведения искусства разных эпох и стилей. В качестве испытуемых в исследовании принимают участие нейронные сети (Алиса и Сири)  и преподаватель и ученики ДШИ  п.г.т. Усть-Кинельский.

Данная работа поможет установить межпредметную связь между искусством и информационными технологиями, а также установить, насколько искусственный интеллект готов и способен потеснить человека в такой сфере, как творческая деятельность.   Кроме того, материалы работы могут быть использованы во время проведения уроков и внеурочной деятельности по изобразительному искусству и информатике.

В ходе работы были использованы журнальные статьи, новостные колонки, статьи периодических изданий, веб-сайты.

Глава 1. Искусственный интеллект – будущее уже рядом

1. Что такое искусственный интеллект и как он работает

Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [4].  Этот термин является довольно обобщённым. Его часто применяют к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте.  Еще искусственным интеллектом сегодня называют целую науку, которая помимо теории предлагает конкретные технологии, по которым создаются «умные» машины и программы. Кроме того, определение понятия ИИ сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, нейронные сети, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы [4, 5, 11].

Главные цели ИИ достаточно просты. Это создание аналитических систем, которые могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных. А также реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи [5, 12].

Давайте подробнее разберемся с этим понятием.

Умными роботами человечество начало грезить в первой четверти ХХ века. Известный литератор Карел Чапек в 1924 года поставил в лондонском театре пьесу «Универсальные роботы», которая поразила публику. В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. В 1943-45 годах были заложены основы для понимания и создания нейронных сетей. А самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. Эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы.  Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования. Именно он в 1958 году создает первый язык программирования ИИ – Лисп [13].

Это дает толчок к активному развитию технологии. Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными.  Сферы применения ИИ достаточно широки.  Это и медицина, и промышленность, и экономика, и торговля, и игровая индустрия и многое другое.  «Яндекс.Алиса», разблокировка телефона сканированием лица, чат-боты «ВКонтакте» и онлайн-кошелек со статистикой – это все тот самый искусственный интеллект, которым мы пользуемся  совершенно незаметно для себя прямо сейчас [11, 13].

Что же представляет собой искусственный интеллект и как он работает?

Говоря простыми словами, ИИ — это грубое отображение нейронов в мозге. Искусственный нейрон — это математическая функция. По заданным алгоритмам сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся — получается числовой, категориальный или генеративный результат.

Работу ИИ можно проиллюстрировать на примере того, как система делает снимок кошки и о распознает, кошка это или нет. Первый слой может идентифицировать общие градиенты, которые определяют общую форму кошки. Второй слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши и рот. Третий слой определяет более мелкие объекты (например, усы). Наконец, основываясь на этой информации, программа выведет «да» или «нет», чтобы сказать, является ли это кошкой или нет. Программисту не нужно «говорить» нейронам, что это те функции, которые они должны искать. ИИ изучил их сам по себе, тренируясь на многих изображениях (как с кошками, так и без кошек) [11, 12].

Необходимо отметить, что возможности искусственного интеллекта на стадии нынешнего  развития не безграничны. Так, все интеллектуальные системы очень узко направлены и ограничены конкретным видом деятельности. То есть программа, которая умеет отвечать на вопросы, не сможет провести анализ фотографий, а умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере.  Чтобы имитировать интеллект человека, искусственный интеллект должен иметь доступ к массиву данных из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение и пр. Любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате. И главное ограничение интеллектуальных  машин заключается в том, что они  не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы [13].

В 1980-е годы философом Джоном Серлом были введены термины «сильный ИИ» и «слабый ИИ». Сильный искусственный интеллект, по мнению ученого, может осознавать себя и мыслить подобно человеку, слабый же на это не способен. 

Если классифицировать современные ИИ по Серлу, то они однозначно относятся к слабым. Сегодняшние  искусственные нейросети распознают лица и рисуют невероятные картины, читают рукописный текст и даже складывают стихи — но они делают лишь то, чему их обучили. Ни одна из этих нейросетей не способна передумать и выбрать для себя другую «специальность».  Кстати, Серл утверждал, что построение сильного ИИ в принципе невозможно [11].

Развитие искусственного интеллекта – очень молодая, но очень перспективная область. Она тесно пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, блокчейн, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге и даже философию, которая пытается решать вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ. В этой научной области предстоит открыть еще очень многое, но уже сейчас происходит активный рост науки, и прорывы совершаются чуть ли не каждый день [12].

2.   Достижения искусственного интеллекта в области искусства

Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что алгоритмы ИИ могут генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. Они предлагают людям творческих профессий множество инструментов и дают массу новых методов для воплощения замыслов. Благодаря этому  идет переосмысление места и  роли художника в современном мире [3, 14].

Мы собрали информацию о последних достижениях искусственного интеллекта в областях, так или иначе связанных с искусством и  творчеством. Это поможет нам оценить конкурентоспособность машин там, где позиции человека традиционно считались  непоколебимыми.

СМИ и литература

На сегодняшний день одной из наиболее перспективных областей для развития творческих навыков у искусственного интеллекта является литература.

В 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. Это позволило ей увеличить число ежеквартальных новостей с 300 до 4400. Позднее роботы-репортеры Associated Press расширили тематику своих статей. Им стали доверять небольшие новостные заметки, связанные с Малой бейсбольной лигой США.

 Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока ИИ Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций. Очевидно, что  идея использования роботов в журналистике постепенно набирает обороты [3].

В 2016 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Свое направление подготовки автоматических текстов открыла и  российская компания «Яндекс». Книга «День, когда компьютер напишет роман», созданная искусственным интеллектом, смогла выйти в финал литературной премии имени Хоси Синъити. При этом жюри не было проинформировано, что рассматривает книгу, написанную ИИ. Произведение не смогло в конце завоевать главный приз, однако сам факт того, что оно прошло четыре этапа отбора, говорит о многом [14].

В декабре 2013 года был создан сервис «Яндекс.Автопоэт», который составляет стихотворные строки на основе запросов пользователей и новостных заголовков. Для этих целей робота специально научили определять стихотворные размеры и рифмовать строчки между собой.  В 2017 году исследователи Facebook AI Research придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. Пока поэтические пробы не блещут результатами и приобщить  их к произведениям искусства можно с большой натяжкой, но работа в данном направлении продолжается [3].

Музыка

В настоящее время разработано несколько программ, которые используют ИИ для создания музыки. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта.

В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем — алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel должна выпустить  20 уникальных альбомов.

Пока результаты работы музыкальных программ не очень удачны. Но справедливости ради нужно сказать, что прошло еще не так много времени [3, 6].

Изобразительное искусство

Команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками.  И уже в 2016 году представители Google на специальном аукционе выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $ 98 тыс [3].

В октябре 2018 года на аукционе Christie’s продали первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Произведение «Эдмон де Белами» представляет собой нечеткий портрет человека, который был распечатан на холсте размером 700 x 700 мм. Для его создания арт-группа Obvious использовался алгоритм генеративной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком [3, 8].

Скульптуры, созданные искусственным интеллектом, пока не так популярны, как картины, однако развитие в данном направлении все же есть.  В основном  ИИ используется  для создания макета или непосредственно для разработки объемной модели.

ИИ меняет наше представление и о фотографии. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах. В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace, а в 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные фото и видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.

В  2015 г компанией Google  была разработана технология DeepDreamот. Она  основана на стилизации изображения и построена на основе сверхточных нейронных сетей. На вход модели подается фотография реального объекта, преобразовывается и в итоге результат сложно отличить от работы художника. Эта технология внедрена в такие популярные мобильные приложения, как DeepArt и Prisma.

В ближайшее время большинство достижений в  сфере фото и видео будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Это создаст совершенно новый способ творческого мышления [6, 8].

Как мы видим,  искусственный интеллект все активнее отстаивает свои позиции на арт-сцене.  Однако он еще далек от создания настоящих произведений искусства. Конечно,  текущие алгоритмы являются лишь начальной реализацией идеи машинного творчества. Вполне возможно, что дальнейшее совершенствование алгоритмов позволит создавать по-настоящему качественные произведения искусства, которые подарят миру массу положительных эмоций. Однако о полном вытеснении человека из данной сферы говорить пока не приходится.

3.  Как искусственный интеллект создает произведения искусства

Давайте попытаемся понять, как именно искусственный интеллект выстраивает творческий процесс. В большинстве случаев машина использует сложный программный код с огромным набором дополнительных данных. Она анализирует загруженные в ее базу произведения - будь то живопись, музыка или стихи, -  распознает образы, технические приемы, приметы стиля, а затем, согласно прописанному заданию, использует полученные знания для создания картин.

Среди итогов обучения нейросети может быть, например, знание о размерах наиболее типичного мазка кисти на загруженных картинах импрессионистов. Или о частоте использования обсценной лексики в поэзии раннего Егора Летова [8].

Чему именно будет учиться алгоритм, определяет специалист по анализу данных. Он же программирует алгоритм на то, как их использовать. Например, писать стихи, похожие по размеру и лексике на те, что загрузили в базу, или непохожие. Подражать конкретному художнику или компилировать стилистики сразу нескольких. Это у нейронных сетей получается весьма неплохо.

Наиболее успешным алгоритмом, лежащим в основе большинства современных программ для создания художественных произведений, считается генеративно-состязательная сеть (GAN) Яна Гудфеллоу. Она состоит из двух нейросетей – генератора и дискриминатора.

Первая выступает в роли художника — использует освоенные приемы для создания изображений. Вторая — в роли критика: сравнивает то, что получилось у генератора, с оригинальными работами. Если дискриминатор не может отличить получившееся изображение от картины, написанной человеком, то результат считается принятым. Если дискриминатор решил, что предложенная картина — подделка, то генератор начинает работу заново.

Можно настроить дискриминатор так, что по итогам оценки получившейся работы он будет указывать, что именно вызвало у него скепсис. Генератор примет это к сведению и больше не повторит ошибку, т.е. есть продолжит учиться и совершенствоваться [8, 14].

GAN не единственный алгоритм, который успешно справляется с творческими задачами. Например, другая популярная нейросеть, которая создает такого рода произведения, — CAN, креативно-состязательная сеть. В ее основе тоже две нейросети — генератор и дискриминатор, но второй в этом случае отбирает получившиеся произведения так, чтобы они не были похожи ни на одну работу, загруженную в базу. С помощью CAN создают стилистически уникальные произведения [2, 14].

Большинство известных успешных примеров использования ИИ в творческом процессе являются продолжением и отражением изначальных данных, использованных для обучения машины. Это значит, что хотя созданные машиной произведения и могут казаться уникальными, но фактически они являются лишь продолжением идей, на которые машина опиралась в процессе творчества. То есть можно сказать, что оператор машины контролировал процесс изначально, определяя, какие из загружаемых данных можно отнести к области искусства, а какие — нет [1, 6].

По мнению Дарьи Пархоменко, основательницы и куратора Laboratoria Art&Science Foundation, произведением искусства в данном случае выступает сам алгоритм. Созданные им «произведения» могут быть искусствоведческим курьезом, но как таковые они не являются художественными работами — так как в них отсутствует проявление воли художника [8].

 У закона есть четкие представления, кому принадлежат права на работу: человеку или программному обеспечению. ИИ — только инструмент, который художники используют так же, как фотографы камеру или Adobe Photoshop. Люди глубоко вовлечены в каждый аспект создания и обучения искусственного интеллекта [9].

Кальянараман считает, что с приходом новой технологии преобразится все искусство, не связанное с ИИ. Также изобретение фотографии когда-то повлияло на развитие живописи: дало начало импрессионизму, экспрессионизму и другим школам, заинтересованным в выражении эмоций и уникального человеческого восприятия. По мнению художника, использование ИИ приведет к появлению в живописи форм, подобных роману, и даже неожиданных и провокационных концептуальных работ. Ведь такое искусство — прямая визуализация описания [8].

Глава 2   Разбирается ли искусственный интеллект в искусстве

2.1. Описание процедуры проведения исследования

В соответствии с проблемой, заявленной нами во введении, мы поставили перед собой цель - выявить способность искусственного интеллекта разбираться в искусстве. Нам интересно может ли ИИ узнавать произведения искусства, описывать, что в них происходит,  анализировать их с точки зрения композиции и колорита, давать эмоциональную оценку. В конце концов, мы хотим понять, обладает ли ИИ художественным вкусом и художественными предпочтениями. В ходе исследования мы попытаемся доказать или опровергнуть гипотезу о том, что искусственный интеллект способен  разбираться в искусстве не хуже человека.

Для проведения исследования мы подобрали 15 репродукций известных художников разных жанров и стилей. Это и относящиеся к классицизму, и реализму, и импрессионизму, и фовизму, и супрематизму и пр. пейзажи, портреты, натюрморты и жанровые сцены. С полным перечнем выбранных нами произведений можно ознакомиться в Приложении 1.

Далее нами был составлен опросник, который, как нам кажется, поможет разобраться в интересующей нас проблеме. Он включает в себя  вопросы,  помогающие осуществить анализ произведений живописи.

Опросник-анализ произведений

1. Что за картина перед нами?
2. Кто ее автор?
3. В каком стиле выполнена работа?
4. Каков ее жанр?  
5. Кто или что на ней изображено? Каков сюжет картины?
6. Выделите главное из того, что видите на картине. Какими средствами художник выделяет главное?
7. Каков колорит/цветовая гамма картины?
8. Какое настроение передает автор произведения?
9. Что хотел сказать автор?

Кроме того мы включили в опросник вопрос, позволяющий оценить художественный вкус испытуемых.

10. Творчество каких художников вам нравится?

В качестве испытуемых ИИ мы выбрали виртуальный голосовой помощник от Яндекс Алису и облачный сервис персонального ассистента Гугл Ассистент. Персональный помощник от компании Apple Сири, как выяснилось, не смог распознавать изображения предложенных репродукций и оказался непригодным для нашего исследования. Он ограничен нейросетью сотового телефона. В качестве испытуемых людей мы пригласили для участия в исследовании зав. художественного отделения ДШИ №2 п.г.т. Усть-Кинельский, преподавателя Бочкареву Светлану Вячеславовну и ученицу этой же ДШИ Петрасюк Софью.

Всем испытуемым мы по очереди демонстрировали отобранные нами репродукции и задавали вопросы опросника. Давайте посмотрим, что у нас получилось.

2.2. Результаты проведенного исследования

В ходе проведенного исследования мы получили результаты, которые мы систематизировали и оформили  в виде таблицы  1.

Таблица 1

Сводные результаты проведенного исследования

2.3. Выводы по результатам исследования

В ходе проведенного исследования мы получили представление о возможности искусственного интеллекта разбираться в искусстве и сравнили ее со способностями людей.

Обе системы, представляющие искусственный интеллект, достаточно хорошо справились с заданием на узнавание произведений искусства и их авторов. Благодаря доступу к Интернет ресурсам, они выполнили поставленную перед ним  задачу  гораздо успешнее, чем люди. Знания людей не безграничны. К тому же память человека не способна сохранить сведения о всех произведениях живописи  и их авторах. Даже имеющаяся информация со временем искажается или вовсе исчезает, что затрудняет процесс узнавания картин.

Для лучшего узнавания произведений искусства, необходимо быть погруженным в их среду, посещать музеи и выставки, знакомиться с историей искусств, обращаться к различным источникам информации. В нашем исследовании преподаватель ДШИ Бочкарева С.В., очевидно, имеет более широкий кругозор в области искусства, поэтому демонстрирует более высокие результаты по первым пунктам опросника. У ученицы ДШИ  Петрасюк С. знания существенно ниже, она в большинстве случаев не может определить ни автора, ни само произведение.

Но на этом преимущества ИИ заканчиваются. Мы убедились, что обе системы в равной степени оказались бессильны в анализе художественных произведений. Они не могут описать картину, ее композицию, колорит, определить ее жанр и стилистическую принадлежность. Ряд вопросов просто ставил  виртуальных помощников в тупик. Они переспрашивали вопросы, просили уточнить задание. И практически всегда выдавали ссылку на веб-сайты, содержащие описание картин. Голосовой помощник Алиса старалась найти информацию, озвучиваемую экскурсоводом или аудиогидом. Здесь можно было попытаться самостоятельно найти интересующую информацию, но не всегда она там была.  

Очевидно, что рассмотренные нами искусственные интеллекты от Яндекса и Google выступают лишь как проводники к материалу о произведениях искусства. Они не способны вычленять из него отдельных сведений, выделять какие-то смыслы, устанавливать взаимосвязи.

Люди вне зависимости от возраста и опыта способны к более глубокому анализу художественных произведений, чем ИИ. Конечно, преподаватель ДШИ Бочкарева С.В  лучше справилась с заданиями по анализу картин, чем ученица Петрасюк С. Знание истории искусств и более богатый опыт общения с произведениями искусства помогали Светлане Вячеславовне определить стилистику картин, их сюжеты, изображенных персонажей, а также выразить идеи авторов, что хотели они сказать через свое творчество. Не смотря на то, что в этих вопросах Дарья не дала большого количества правильных ответов, но она, как и ее преподаватель, могла описать композицию и колорит произведений, выделить в них главное и определить средства, с помощью которых авторы картин расставляют в них акценты.

Кроме того, оба испытуемых человека смогли выразить свое эмоциональное отношение к демонстрируем им репродукциям. Какие-то картины вызывали у них сильные эмоции, как положительные, так и отрицательные, какие-то оставляли их равнодушными.  Оба испытываемых ИИ не могли дать эмоциональную оценку. Ни Алиса, ни Гугл Ассистент в своих программных кодах не имеют  возможности выражать отношение к «увиденному».

Уже на данном этапе исследования мы увидели неспособность искусственного интеллекта разбираться в искусстве. Но мы по-прежнему хотели понять,  обладает ли ИИ художественным вкусом и художественными предпочтениями. Отвергнутый нами помощник от Apple Сири не смог понять смысл вопроса.  Алиса «любит смотреть» картины В. Кандинского и К.Малевича, а Гугл Ассистенту  нравится картина И.Айвазовского «Девятый вал». При этом обе программы пытаются пояснить свой выбор. Очевидно, что эти ответы – результат работы программистов, но также очевидно, что ИИ пытаются приблизить к образу и подобию человека.

Возможно, что неутешительные  результаты исследования  по анализу художественных произведений искусственным интеллектом связаны со специализацией выбранных нами нейросетей, особенностями их операционных систем. Возможно, эти результаты – продукт начального этапа в развитии доступных нам систем ИИ. Но на сегодняшний день, как мы увидели в ходе исследования, искусственный интеллект работает механически, неосознанно. Он не способен к анализу художественных произведений, их эмоциональной оценке. А значит, на современном уровне искусственный интеллект не способен разбираться в искусстве.

Мы наглядно убедились, что пока только человек может видеть прекрасное в обыденном и несуразном. Только человек может понимать мир искусства и говорить на языке искусства. Только человек обладает художественным вкусом и умеет разбираться в искусстве. Так что пока искусствоведам не грозит быть вытесненными с арт-рынка умными машинами.

Заключение

Современный мир сложно представить без технологии искусственного интеллекта. Скептики говорят, что умение автоматизировать очередную человеческую способность – это лишь создание еще одной компьютерной программы, а не пример самообучающегося ИИ. Однако попытки  создать машину, которая  догонит и, возможно, превзойдет по интеллекту человека,  не прекращаются.  Ученые всего мира стараются сделать такое устройство или программу, которая станет разумной и в обучении, и в вычислениях, и в выдаче результатов.

Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах общественной жизни. Они кардинально меняют характер не только «традиционных» технических профессий, но и активно проникают в художественную среду. Современный арт сложно уже представить без вмешательства искусственного интеллекта.

В теоретической части своей работы мы наглядно убедились в том, какую роль играет ИИ  в творческой деятельности, такой как литература, музыка, изобразительное искусство. «Компьютер» в наши дни в прямом смысле стал и холстом, и кистью, и музыкальным инструментом. Пока еще искусственный интеллект не претендует на роль автономного творца. Нейросети лишь служат художнику источником вдохновения, инструментом поиска новых форм выражения себя или даже его правой рукой. Но действует машина все равно пока в рамках, заданных человеком.  Но мы уже находимся на пороге новой эры творчества, когда ИИ и художник становятся соавторами, дополняя друг друга в тех областях и «умениях», где они наиболее сильны.

В практической части работы мы провели исследование, направленное на изучение возможности ИИ разбираться в произведениях искусства и сравнили их со способностями людей. Как мы увидели из нашего исследования, искусственный интеллект успешно справляется с узнаванием художественных произведений и определением их авторов благодаря доступу к Интернет ресурсам, но абсолютно не способен к их анализу и эмоциональной оценке. Он работает механически, неосознанно. А значит, на современном уровне ИИ не способен разбираться в искусстве и не достиг достаточно высокого уровня развития, чтобы состязаться с человеком на равных.

Таким образом, мы опровергли гипотезу о том, что  искусственный интеллект способен  разбираться в искусстве не хуже человека. Цель работы достигнута, все задачи решены.

Выбранная нами тема открывает широкие возможности для изучения приложений в области искусства, построенных с использованием технологий искусственного интеллекта. Это может стать продолжением данной работы.

Библиографический список

1. [Электронный ресурс] Бондарев Денис Искусство искусственного интеллекта:  кого считать автором в эпоху нейросетей.  URL  https://knife.media/ai-art-main-question/ (Дата обращения: 23.12.2020)
2. [Электронный ресурс] /  Ершова Валерия Считаются ли работы нейросети искусством.  URL https://novation-nn.ru/schitayutsya-li-raboty-neyrosetey-iskusstvom/(Дата обращения: 21.12.2020)
3. [Электронный ресурс] /  Иванов Андрей  Искусственный интеллект. Испытание творчеством. URL https://iot.ru/gorodskaya-sreda/iskusstvennyy-intellekt-ispytanie-tvorchestvom (Дата обращения: 18.12.2020)
4.  [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект.  URL https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82   (Дата обращения: 18.11.2020)
5. [Электронный ресурс] /  И – искусственный интеллект.  URL https://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvennyy-intellekt/ (Дата обращения: 19.11.2020)
6.  [Электронный ресурс] /  Искусственный интеллект в современном искусстве. URL https://sk.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-sovremennom-iskusstve/ (Дата обращения: 17.11.2020)
7. [Электронный ресурс] /  Как искусственный интеллект меняет рынок труда. URL https://habr.com/en/company/vdsina/blog/512506/ (Дата обращения: 29.01.2021)
8. [Электронный ресурс] /  Кунаковская Зинаида  Люди больше не нужны: роботы займутся искусством.  URL  https://rb.ru/longread/ai-art/ (Дата обращения: 13.12.2020)
9. [Электронный ресурс] /  Лисянская Мария Кто заработает на творчестве искусственного интеллекта?  URL https://geekbrains.ru/posts/ai_and_art  (Дата обращения: 24.12.2020)
10. [Электронный ресурс] / Описание и формально-стилистический анализ произведения искусства.URL https://iskusstvoed.ru/2019/06/08/opisanie-i-formalno-stilisticheskij/#i-8 (Дата обращения: 15.01.2021)
11. [Электронный ресурс] /  Романовский Андрей Все, что вам нужно знать об  ИИ - за несколько минут   URL  https://habr.com/ru/post/416889/ (Дата обращения: 19.11.2020)
12. [Электронный ресурс] / Что такое искусственный интеллект (ИИ): определение понятия простыми словами.   URL https://theoryandpractice.ru/posts/17550-chto-takoe-iskusstvennyy-intellekt-ii-opredelenie-ponyatiya-prostymi-slovami/ (Дата обращения: 17.11.2020)
13. [Электронный ресурс] /  Что такое искусственный интеллект и как он работает? Применение и перспективы ИИ.  URL https://yandex.ru/turbo/mining-cryptocurrency.ru/s/iskusstvennyj-intellekt-ai/ (Дата обращения: 19.11.2020)
14.  [Электронный ресурс] /  Эванс Джон Искусственный интеллект и творчество.  URL https://www.orange-business.com/ru/blogs/iskusstvennii-intellekt-i-tvorchestvo (Дата обращения: 20.12.2020)

Приложение 1.

Произведения, использованные при проведении исследования