AI GENERATA: ARTE O MATEMATICA?

Ultimamente è emersa una nuova tendenza nella tecnologia; Arte generata dall'intelligenza artificiale. Centinaia di utenti su varie piattaforme, in particolare Reddit, Discord, generano immagini, dai ritratti realistici di un cane, a un astronauta che gioca a basket nella Via Lattea. Questa tecnologia in ascesa ha un grande potenziale: dalla progettazione del logo del tuo marchio al disegno di quella folle immagine surreale che ti balena in mente. E qual è il limite? Nemmeno il cielo!

Tuttavia, come sempre, ci sono alcuni inconvenienti. Ultimamente abbiamo scoperto che un'immagine generata dall'IA ha vinto un concorso artistico¹. Gli artisti temono che questo tipo di arte artificiale screditi il ​​loro lavoro, aumenti le copie, danneggi la collaborazione e promuova una nuova classe di lavori meno creativi...²

Queste opinioni, insieme a molte altre, sollevano alcuni punti interrogativi: l'arte dell'IA è davvero arte? Può aumentare le frodi nei concorsi artistici? Qual è il futuro dell'intelligenza artificiale e dell'arte?

COME FUNZIONA QUESTO ALGORITMO?

Prima di immergerci in discussioni e discussioni, parliamo un po', ad un livello molto alto, di come funziona effettivamente l'algoritmo. In sintesi, si tratta di un algoritmo di conversione da testo a immagine: l'utente immette un prompt, il modello "comprende" questo input e quindi genera l'immagine. Ma come fa un computer a pensare e capire? Per rispondere a questa domanda, dovremo indagare su alcuni concetti chiave.

Cos'è la semantica?

Secondo l'Oxford Dictionary, la semantica è lo studio del significato di parole e frasi.³ Ma non si può ridurre la semantica di una parola a una definizione nel dizionario. Ad esempio, la parola "testa" può riferirsi a una parte del corpo, a un leader o amministratore o all'inizio. Quindi, la semantica dipende dal contesto.

Inoltre, due parole diverse possono anche riferirsi alla stessa cosa. Ad esempio, Venere può essere definita la "stella del mattino", anche se Venere non è una stella. Anche la parola "Venere" ha un significato semantico, si riferisce a un pianeta specifico del sistema solare.

Per semplificare, puoi pensare alla semantica come a una mappa mentale tra una parola e un oggetto o un concetto. E quindi comprendere un concetto è semplicemente costruire questa mappa mentale. Ma come fanno i computer a costruire questa mappa? O più precisamente, possono davvero “capire”?

Da testo a immagine

Uno dei compiti più comuni in PNL è la "modellazione linguistica", in cui un modello ML/NN determina la probabilità di una sequenza di parole in una frase, e questi modelli potrebbero anche produrre una sequenza di parole (questo è un text-to -modello testuale). Questi modelli potrebbero ugualmente essere utilizzati in altri compiti come l'analisi semantica, come modelli pre-addestrati. Per semplificare, non entreremo molto nei dettagli in questo post, ma fornirò più risorse su tali attività alla fine di questo documento.

Con la modellazione del linguaggio e l'analisi semantica, una macchina può effettivamente costruire la mappatura mentale. Può "capire" la sintassi della frase e quindi può mapparla su un'immagine.

Ad esempio, nella frase “Achille tiene una lancia”, il modello può capire cosa “Achille” “tiene” e a cosa si riferisce la parola “lancia” e, grazie a modelli pre-addestrati, può anche dedurre la relazione tra quelle tre parole.

Eppure, questo solleva altri punti interrogativi nella mente? Queste macchine "realmente" capiscono la frase data? O sono semplicemente troppo bravi a calcolare le occorrenze statistiche di queste parole o frasi ea costruire questi modelli? Più specificamente, se disponi di una macchina in grado di rilevare una "tazza" in un'immagine o in un video, significa che la macchina "sa" cos'è una tazza o rileva solo schemi comuni nelle immagini che contengono una tazza? Questo ci porta alla nostra domanda principale. L'AI-art è davvero arte?

Prima di tutto, tutti gli esseri umani sperimentano la vita in modo diverso attraverso sentimenti e idee distinti. Quando chiedi alle persone di "disegnare una vista di una montagna", non puoi aspettarti che ottengano lo stesso risultato: alcune persone disegneranno nuvole più in basso rispetto al bordo della montagna, altre forse aggiungeranno un mare in basso, arcobaleni sopra il bordo della montagna, ecc. Ovviamente possiamo ottenere risultati simili aggiungendo alcuni vincoli: ad esempio, la stagione deve essere invernale, non ci devono essere nuvole nella tua vista, puoi usare solo alcuni colori e così via. Quando aggiungi vincoli, limiti anche la tua immaginazione, ma anche con vincoli molto rigidi, in qualche modo osserveremo sempre il gusto di un artista in quei disegni.
Tuttavia, l'IA disegnerà in base ai suoi dati di addestramento e al suo algoritmo; disegna semplicemente il risultato dei suoi "algoritmi", niente di più, niente di meno. Non sarà probabile che aggiunga un arcobaleno alla tua vista, a meno che tu non lo specifichi.
Inoltre, gli attuali algoritmi di intelligenza artificiale non possono imitare l'ispirazione e non hanno le cosiddette muse. Non può decidersi a produrre arte; non ha sentimenti da esprimere. È semplicemente un servitore che disegna ciò a cui pensi.

Oggi, invece, sappiamo che esistono alcuni concetti matematici legati all'arte, come la sezione aurea, la geometria, la prospettiva lineare. Ci si aspetta che un pittore disegni ciò che ha in mente usando quegli strumenti. Un altro esempio potrebbe essere un musicista che produce la sua musica applicando alcuni modelli vocali, con l'aiuto di alcuni strumenti che chiamiamo “strumenti musicali”. Anche nell'opera d'arte più surreale in cui violi le regole, sei tenuto a creare nuovi vincoli e sei tenuto a creare il tuo lavoro all'interno di questi vincoli. Quindi, una macchina può semplicemente apprendere queste regole e produrre il proprio lavoro non violando questi limiti.
Inoltre, sebbene la mancanza di ispirazione e di muse nelle macchine sia menzionata sopra, non comprendiamo nemmeno appieno il concetto di ispirazione. È possibile che l'ispirazione derivi semplicemente dalle nostre esperienze passate.
Inoltre, l'"apprendimento" umano e l'"apprendimento" automatico non devono avvenire allo stesso modo. Non possiamo nemmeno descrivere completamente il modo in cui opera il cervello, la cognizione o l'arte. In un certo senso, possiamo pensare agli esseri umani come macchine che prendono l'ambiente circostante e le esperienze come input, la loro genetica e i tratti caratteristici come i loro "iperparametri" e infine emettono una reazione, un'idea o un'opera d'arte.

Opinione personale

Dal mio punto di vista, l'arte AI, così com'è, non è arte. Come accennato in precedenza, quegli algoritmi non hanno alcun sentimento e anche se possiamo allegoricamente pensare ai dati di addestramento come alle sue esperienze passate, quei dati determinano solo il modo in cui calcolano il loro output. Una macchina, non si innamorerà di un'altra macchina o di un essere umano.

Inoltre, ciò potrebbe ridurre la necessità di artisti, grafici ecc. poiché le aziende potrebbero scegliere di utilizzare questi modelli, invece, per evitare costi aggiuntivi.

Tuttavia, ciò non significa che quei modelli siano semplicemente sforzi vani. Sviluppatori e ricercatori cercheranno di sviluppare i loro modelli in futuro e, per farlo, dovranno capire cosa significa sentire, come pensiamo e cos'è l'arte. Quindi, quei modelli sbloccano anche un potenziale per ricerche future su questi argomenti. Avremo modelli di intelligenza artificiale più efficienti man mano che capiremo meglio e capiremo meglio mentre miglioriamo i nostri modelli. Un giorno, quando raggiungeremo l'Intelligenza Artificiale Generale, potremo anche scoprire "artisti AI" che potrebbero produrre la propria arte e potrebbero persino collaborare con gli esseri umani per comprendere meglio la natura dell'arte.

Inoltre, anche se la tecnologia attuale, come la maggior parte della tecnologia, pone alcune minacce come le frodi nei concorsi artistici, ciò non significa che non possano essere prevenute. Possiamo utilizzare l'apprendimento automatico per rilevare tali frodi, un modello che classifica semplicemente se un'opera d'arte è stata realizzata o meno da un essere umano o da un computer. In un certo senso, un modo sicuro per usare l'IA è usare l'IA.

È vero che c'è un rischio per gli artisti, ma c'è anche un'opportunità. Ad esempio, sarà più difficile per un grafico trovare un cliente. Tuttavia, noi come sviluppatori possiamo forse implementare un algoritmo all'avanguardia. Ma non possiamo comprendere appieno la natura dell'arte quanto può farlo un artista. E quello che facciamo è semplicemente applicare i concetti artistici nei nostri codici. Pertanto, coloro che lavorano in questo settore avranno sempre bisogno di una consulenza artistica.

In conclusione, con l'attuale tecnologia, l'AI-art non è arte, poiché non siamo nemmeno pienamente in grado di comprendere alcuni concetti come la cognizione, la natura dell'arte e l'apprendimento. Ma ci sono sempre nuove potenzialità e concetti da scoprire, e come ho detto prima, anche il cielo non è il limite! Agli artisti, qual è la vostra opinione su questo modo? Credi che gli sviluppatori possano creare artisti artificiali? Collaborerebbe con qualcuna di queste AGI? Agli sviluppatori e ai ricercatori, credete che questo sbloccherà nuovi domini? Riusciremo mai a capire meglio come funziona il cervello e come produce arte? Fatemi sapere nei commenti.

Da testo a immagine:https://towardsdatascience.com/text-to-image-a3b201b003ae

Modellazione del linguaggio:https://towardsdatascience.com/the-beginners-guide-to-language-models-aa47165b57f9

Analisi semantica:https://www.tutorialspoint.com/natural_language_processing/natural_language_processing_semantic_analysis.htm

[1] Notizie sul concorso vincitore di AI-art: (https://www.cnn.com/2022/09/03/tech/ai-art-fair-winner-controversy)

[2] Opinioni degli artisti sull'arte AI:https://www.rappler.com/life-and-style/arts-culture/asked-artists-how-they-felt-ai-generated-art-lot-of-feelings/

[3]https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/us/definition/english/semantics?q=semantics