У стрічці «Метрополіс» 1927 року перед глядачами розгорталася не візія утопії, себто «рожевого майбутнього», а радше картина сумної дистопії – світу, де експлуатація людей людьми не вирішена і повсюдно присутнє страждання, хоч науковий прогрес і спричинився до значних технічних звершень. У цій картині шалений винахідник Ротванг, який втілює гібридну метафору одночасно і наукового прогресу, і середньовічного мага, створює ґіноїда, кіборга, у якому машинне єство єдналося зі злим духом. Ідея кіборга не була нова для тогочасної Німеччини, майбутнє гібридне існування напівлюдини і напівмашини активно осмислювалося, наприклад, берлінськими дадаїстами. У 1930-х роках німецький художник Ганс Беллмер (Hans Bellmer) творив макабричні скульптури-ґіноїди, які називав die Puppe, себто ляльками. Метою Беллмера було дослідити «машинне бажання», він хотів творити анатомію того, що є на межі людського і нелюдського. Не дивно, що ідеї про ґіноїдів і кіборгів лягли в основу відомої манги Масамуне Сіро (1991), яку режисер Осії Мамору 1995-го (та 2004-го) перетворив на аніме-картину «Привид у латах» (Ghost in the Shell). Японець Мамору вивчав колекції фотографій і скульптур німця Ганса Беллмера, які надихали режисера на створення «привидів у латах». Своєю чергою манга Масамуне Сіро й анімація Осії Мамору мали великий вплив на Вачовські, режисерів культового американського фільму «Матриця».
Як бачимо, історія про кіборгів і ґіноїдів є транснаціональною й універсальною, зрештою, зрозуміла в усіх культурах, де поширені ляльки. Вже багато років мистецтво оперує такими поняттями, як штучний інтелект, ґіноїди, кіборги, нейромережі, імпланти та «зламування свідомості». У контексті цих образів ми досі намагаємося дати відповідь на питання «що робить людину людиною?». Хто є ляльководом у цьому світі? У світі, де межа між людиною і машиною майже непомітна… Спробуймо поміркувати, яким може бути мистецтво в добу «привидів у машинах» і як воно може розповідати про майбутнє.
15 листопада 2018 року британська Guardian опублікувала текст Алекса Херна «Несправжні відбитки пальців можуть імітувати справжні у біометричних системах». У статті йшлося про те, що вчені створили систему штучного інтелекту DeepMasterPrints, завдяки якій машину можна навчити підробляти унікальні людські відбитки пальців з невеликою похибкою. Дослідники з університету Нью-Йорка (керівник проєкту – Філіп Бонтрейджер (Philip Bontrager)) представили на конференції з безпеки в Лос-Анджелесі свої результати. Вони використали нейромережу, щоб згенерувати «штучні» відбитки пальців, які можуть працювати як «майстер-ключ» у біометричних системах ідентифікації. Свою модель вони назвали DeepMasterPrints, вона може імітувати один з п’яти оригінальних людських відбитків пальців, при тому, що система безпеки обіцяє такий збіг на рівні 1 до 1000.
Дмітрій Булатов, відомий куратор сучасного мистецтва, реагуючи на цю новину, написав на своїй фейсбук-сторінці, що «усі дискусії представників експертної художньої спільноти з приводу різниці між "оригіналом" і "копією" – це не більше, ніж стратегія накачування профанних об’єктів символічною цінністю». Вадім Епштейн, арт-директор студії In[visible], запитав у Дмітрія: «А який зв’язок між копіюванням і нейромережами?». На що куратор відповів: «Справа не в копіюванні, а в усуненні хибних протиставлень "копія–оригінал" ("людське–нелюдське", "органічне–неорганічне" тощо). Адже в мистецтві все XX століття минуло в спробах аналізу, як змінюється статус оригіналу з розвитком технології репродукування». На це Вадім відреагував зауваженням, що оригінал/копія – це базова сутність кіберсвіту, безвідносно до технології. Дмітрій зауважив, що в кіберсвіті можливо, а от у посткіберсвіті це не так очевидно. Спробуймо розвинути цю тему.
Дослідники з Нью-Йорка мали певні припущення щодо того, як можна створити «імітативні» відбитки пальців і спроєктували свої припущення у Generative Adversarial Network (GAN) / Генеративно-змагальну мережу (ГЗМ). Така мережа є класом алгоритмів, які можуть навчатися без учителя за допомогою двох штучних нейронних мереж. Ці мережі змагаються між собою, коли одна генерує кандидатів (генератор), а інша їх оцінює (дискримінатор), виявляючи «імітації». Відповідно, завдання генератора полягає в тому, щоб через створення великої кількості синтезованих екземплярів обдурити дискримінатора. У «цифровому мистецькому світі» система генеративних змагальних мереж стала відома через свою здатність творити «імітаційні», чи «міметичні» реалістичні зображення. Генератор, що має велику базу даних реалістичних зображень (наприклад, художніх картин чи відбитків пальців), приймає на вході вектор випадкових значень і на виході видає зображення. Дискримінатор же приймає на вході зображення і намагається визначити, чи є воно справжнім, чи згенерованим, себто штучним. У процесі навчання ці дві мережі змагаються: генератор намагається створити таке зображення, щоб дискримінатор не міг його відрізнити від реального, тимчасом як у дискримінатора завдання – знайти саме згенеровані зображення. Тож генератор поступово вчиться створювати максимально наближені до реальних зображення, а дискримінатор вчиться відрізняти «справжні» зображення від «несправжніх».
Який це має стосунок до мистецької дискусії про оригінал і копію, про автентичний образ і симулякр? Якщо повернутися до зауваження Булатова про те, що дискусії про копію та оригінал уже не мають сенсу, то згадаймо нещодавну подію, що потрясла мистецький світ. У жовтні 2018 року аукціонний дім Крістіс продав за 432 тис. доларів картину, яку згенерували нейронні мережі. Французькі автори використали відкритий код, який розробив Робі Баррат (Robbie Barrat) зі Стенфорда (США) і за допомогою цього коду і GAN/ГЗМ створили портрет Едмунда Беламі (Edmond Belamy). Саме такий портрет хлопці з Obvious змогли продати набагато дорожче, ніж коштують оригінальні твори найдорожчого українського художника Анатолія Криволапа.
Естімейт за генеровану картину був у межах 10 тис. доларів, а результат перевищив усі сподівання. Сам аукціонний дім Крістіс після вдалих торгів запитав на своїй сторінці: «Чи штучний інтелект вже став наступним мистецьким медіа?». Натомість на сторінці творців штучного / автентичного портрета теж з’явилася цитата Пікассо про те, що «комп’ютери не мають сенсу, бо вони лише дають відповіді». На цю цитату автори відповіли: «Ну знаєш, Пікассо, ми не згодні» і показали фрагмент свого алгоритму.
Як це виглядало на аукціоні? На Крістіс продавали картину в рамі, яка виглядала як незавершений портрет, але «метадані» цієї картини були вказані формулою. І справді, виникає запитання про те, хто таки є автором цього дорогого «мистецького твору» – машина, код чи людина? Можна сказати, що хоч і самостійно, все-таки машина діяла вже «після» людини. А якщо автором твору є людина, то хто саме?
Чи автором є Ян Ґудфелоу (Ian Goodfellow), творець первинного алгоритму, що привів до створення змагальних мереж GAN/ГЗМ? Він тепер працює на Google, а власники портрета вказали на його співавторство назвою твору, бо «Портрет Едмунда Беламі» відсилає до автора первинного алгоритму Ґудфелоу. Чи є також автором портрета Робі Баррат, який склав з первинного алгоритму код і який віддав частину свого програмування хлопцям з Obvious, які створили портрет на основі запозиченого коду? Як вказувати авторство самого алгоритму, який без людини створив портрет людини?
Так виглядає схема автокодування, коли машина компресує і декомпресує дані. Ця схема проявляє одного із творців проданого портрета
Компанія Obvious, згенероване зображення якої продав акційний дім Крістіс і яка забрала гроші, виручені за продаж, позначила автором твору алгоритм. Тож отримуємо замкнуте коло: людина – алгоритм – машина – зображення – алгоритм – людина. Вирішити проблему можна просто – автором твору є людина, бо вона створила алгоритм і забрала гроші за картину. А от яка це людина – питання вторинне.
В антропоцентричній моделі мистецтва ми дивимося на естетичне повідомлення з перспективи людини. Тому, застосовуючи психоаналіз, як-от Фройдову концепцію «несвідомого» чи Лаканову концепцію «погляду» (gaze), ми намагаємося реконструювати зміст такого естетичного повідомлення. Коли ми дивимося на портрет Рембрандта чи груповий портрет королівської родини авторства Веласкеса, ми впевнені, що погляд належить або митцю, або нам, глядачам. Але якщо твір створено не людиною, а штучним інтелектом, чи повинні ми говорити про «машинне несвідоме» чи «машинний погляд»? Чи «Портрет Беламі», створений алгоритмом, показує «погляд алгоритму»? У такій моделі маємо дивитися на техномистецтво з іншої перспективи, як на іншого чи свого-чужого.
Приклад із DeepMasterPrints показує, що генеративно-змагальні мережі та штучний інтелект уже здатні «імітувати» складну реальність, якою є жива й унікальна людина. Найцікавішим фактом аукціону портрета Едмунда Беламі є те, що, за допомогою запозиченого коду, струменевого принтера та провокативних пресрелізів, група студентів з мінімальними знаннями в машинобудуванні та маючи незначні навики роботи зі штучним інтелектом, опинилися творцями центральної віхи в історії сучасного мистецтва. Як бачимо, кібернетичні системи та програмування не тільки стимулюють мислення, цей кіберсвіт уже давно створює новий тип мистецтва. Наприклад, Франсуа Шолє (François Chollet), інженер із корпорації Google, назвав цей тип мистецтва, який створює штучний інтелект за допомогою нейронних мереж (ГЗМ/GAN), новим неологізмом GANism (українською мало би бути ГЗМ-ізм), на подобу імпресіонізму чи кубізму.
То що ж сталося у жовтні 2018 року? Можна з впевненістю стверджувати, що «Портрет Едмунда Беламі» не має «фіксованого» автора, але має власників. Поміж численними співавторами, які створили це зображення, має бути введена на рівних нежива субстанція, якою є алгоритм. Тобто 2018 року у світ «високого мистецтва» увійшла нова гібридна авторська сутність – людино-машина. Це сталося цілком очікувано. Технології, які значною мірою змінили навколишній світ, тепер сфокусовані на людині і на всьому живому на планеті. Ми стоїмо перед питаннями: Чи дійсно людина звільнилася від Бога і сама може впливати на все живе? Чи може людина потрохи зникне на корить людино-машини? Чи не стане людське життя лише виконанням програми, яку написали десь, у науковій лабораторії? Яким буде поняття / розуміння людини в майбутньому?