Maszyny, programy, algorytmy robią dla nas cuda. Jeszcze nie nauczyły się samodzielnie myśleć, ale to oznaczałoby chyba koniec ludzkości… A co ze sztuką? Czy styl mistrzów nadal jest nie do podrobienia?
Mogłoby się wydawać, że twórczość jest wciąż domeną ludzi, ale wyniki testu, który sam możesz wykonać na stronie turing.deepart.io stawiają to założenie pod znakiem zapytania. Test wyświetla po dwa obrazy: jeden namalowany przez człowieka, drugi obliczony przez program. Który powstał z udziałem człowieka? Średnia poprawnego typowania wynosi ok. 6. Ja trafiłam 7 na 10 razy, a całkiem nieźle znam się na sztuce. Aby program dowiódł, że dorównuje ludzkiej inteligencji, musi zmylić co najmniej 30% testerów.
Słyszałeś na pewno o tym, że lewa półkula mózgu odpowiada za logiczne myślenie, a to ta prawa – jest taka szalona, nieposkromiona i kreatywna. Współczesne badania neurobiologów dowodzą, że ten podział to bzdura. Akt tworzenia, od przygotowania, przez inicjację, aż do olśnienia i weryfikacji wymaga wielu zintegrowanych procesów poznawczych, zarówno świadomych, jak i nieświadomych. Oraz udziału emocji. W zależności od tego, co i w jaki sposób chcesz stworzyć, musisz zaangażować w to wiele różnych regionów mózgu. Z obu półkul. Procesy o charakterze poznawczym są wynikiem dynamicznych interakcji w skomplikowanej sieci zależności.
Balder Onarheim i Morten Friis-Olivarius stworzyli program trenignu kreatywności ANC (Applied Neurocreativity) w oparciu o zastosowanie wiedzy na temat funkcjonowania mózgu. W swojej pracy opublikowanej na łamach Frontiers in Human Neuroscience prezentują wyniki testów uczestników 8 tygodniowego kursu, u których zaobserwowali średnio 28,5% wzrost poziomu myślenia dywergencyjnego. Myślenie rozbieżne (bo tak też bywa nazywane) polega na odnajdywaniu wielu różnych dróg rozwiązania problemu. Jest wskaźnikiem kreatywnego potencjału człowieka.
OK. Twórczego myślenia można się nauczyć, ale wciąż jest to bardzo skomplikowany proces. Czy to naprawdę możliwe, żeby algorytm sfabrykował ekspresjonistyczne pociągnięcia, pastelowe impresje tylko na podstawie zdjęcia? Jeśli tak, to w jaki sposób?
Twórcami algorytmu, przetwarzającego fotografie w dzieła sztuki, zgodnie z zadanym stylem mistrza, są neuronaukowcy Leon Gatys, Alexandr Ecker i profesor Matthias Bethge. Program na podstawie obrazu jednego malarza „uczy się” jego stylu: kolorystyki, grubości kresek. Dzięki temu może przeobrazić nasze zwyczajne zdjęcie w obraz namalowany przez ulubionego artystę.
Ludzie osobno dostrzegają styl i tematykę obrazu. Dla programu to niezwykle trudne, musi wykonać to rozróżnienie w wielu krokach obliczeniowych. Istotą algorytmu jest sieć neuronowa stworzona pierwotnie do rozpoznawania przedmiotów na zdjęciach. Autorzy algorytmu dostrzegli, że może być ona również wykorzystana do ekstrakcji szczegółowych informacji dotyczących stylu artysty. Uświadomienie sobie tego faktu było przełomowym etapem projektu. Wystarczyło już tylko napisać program, który generuje obrazek z reprezentacją stylu i przedmiotu podobną do tej z plików źródłowych.
Pomysł nie odniósłby komercyjnego sukcesu, gdyby nie dwóch polskich naukowców mieszkających w Belgii i Szwajcarii. Łukasz Kidziński oraz Michał Warchoł zainteresowali się wynikami grupy z Tybingi. Stworzyli stronę deepart.io, na której każdy może zamienić dowolne zdjęcie w obraz „jak malowany”. Niedawno za pośrednictwem Ebay ruszyła sprzedaż obrazów w HD – firma DeepArt gwarantuje, że nie wydrukuje drugiego takiego samego egzemplarza.