All'interno di The Coder Art al Cultural Institute di Google

Può una macchina essere creativa? Google la pensa così e ha un intero team dedicato a insegnare alle macchine come vedere il mondo un po’ più come noi umani emotivi.

Pensa ai computer come se fossero bambini ed è semplice capire come i programmatori possono insegnare loro ad apprendere. L’intelligenza artificiale è, all’inizio, molto elementare e semplice. I moderatori umani istruiscono i computer, mostrando loro come pensare e quindi insegnare a se stessi. Una volta che i programmatori hanno fornito loro le nozioni di base, possono espandere rapidamente tale conoscenza.

Al Istituto Culturale Google a Parigi, in Francia, il colosso della ricerca sta insegnando alle macchine come classificare 7 milioni di immagini delle conquiste artistiche umane nel corso dei secoli. L'Istituto ha anche un sito web e app per iOS E Androide dove puoi cercare tra opere d'arte provenienti da diversi musei di tutto il mondo. Per creare il proprio catalogo d'arte, gli artisti residenti presso l'Istituto hanno dovuto insegnare ai computer visualizzare le immagini come farebbero gli esseri umani per creare un accurato archivio digitale d'arte nel corso della storia umana.

Catalogare la storia va bene, ma alcune delle abilità che i computer stanno imparando dall'ordinamento e dall'archiviazione li stanno effettivamente rendendo più creativi. Gli artisti residenti stanno ora sperimentando con i computer per creare nuove opere d’arte utilizzando l’intelligenza artificiale e il catalogo di 7 milioni di immagini che hanno messo insieme. Durante il Google I/O 2016, Cirillo Diagne E Mario Klingemann hanno spiegato come hanno insegnato alle macchine a vedere l’arte come gli esseri umani e come hanno addestrato le macchine a essere creative.

Insegnare ai computer l'ABC

Una delle prime cose che insegni a un bambino è la lingua. Nella cultura occidentale, ciò significa imparare l’ABC. Mario Klingemann, un autodefinito artista del codice tedesco, ha iniziato a insegnare alle macchine a identificare lettere stilizzate di vecchi testi per scoprire se poteva insegnare a un computer a riconoscere migliaia di A, B, C dall'aspetto diverso e così via SU. È stato un corso intensivo per insegnare alle macchine come classificare le immagini come farebbero gli umani.

Mentre un computer può guardare una lettera B stilizzata ricoperta di rampicanti e fiori e vedere una pianta di qualche tipo, anche un bambino di 5 anni potrebbe immediatamente identificare l’immagine come una lettera B – non una pianta. Per insegnare al suo computer a riconoscere l'ABC, Klingemann gli diede in pasto migliaia di immagini di lettere stilizzate. Ha creato un'interfaccia simile a Tinder in cui scorreva verso destra o verso sinistra per dire alle sue macchine se avevano indovinato la lettera giusta o sbagliata.

Si scopre che le macchine imparano l'ABC abbastanza rapidamente; iniziarono a vedere lettere ovunque. Proprio come gli esseri umani vedono i volti nelle nuvole e le immagini nelle opere d'arte astratte, i suoi computer vedevano le lettere in immagini completamente indipendenti. Klingemann mostrò al suo computer un disegno o un'incisione di un edificio in rovina e invece videro una lettera B.

Klingemann spiegò che quando si addestra un computer con un solo set di immagini, inizia a vedere solo quel tipo di immagine in ogni cosa. Ecco perché le sue macchine hanno visto una lettera in rovina.

Insegnare ai computer a classificare 7 milioni di immagini

Quando l’artista di interazione digitale Cyril Diagne si è unito al Cultural Institute, Google gli ha posto una domanda piuttosto scoraggiante: “Cosa puoi fare con 7 milioni di artefatti digitali?”

Diagne era sopraffatto dalla domanda, quindi ha tracciato ogni immagine in modo gloriosamente massiccio onda sinusoidale, che puoi vedere qui sotto. Quell’onda in seguito finì per diventare una bellissima rappresentazione di tutto ciò che il progetto spera di realizzare con l’apprendimento automatico. L'onda sinusoidale di Diagne è effettivamente ricercabile, quindi puoi navigare in un mare di tutte le immagini nell'archivio digitale realizzato dal Google Cultural Institute. Le immagini sono raggruppate in categorie e, dalla prospettiva a volo d'uccello, vedi solo un mare di punti. Mentre ti avvicini, puoi vedere immagini specifiche, tutte con un tema comune, che si tratti di cuccioli, fattorie o persone.

Puoi anche cercarlo e trovare le immagini che desideri. Se guardi abbastanza attentamente, potresti persino imbatterti in quella che Diagne chiama la riva dei ritratti. È lì che sono raggruppate tutte le immagini dei volti delle persone.

Per creare una mappa ricercabile di ogni immagine nell'archivio, Diagne e il suo team hanno dovuto creare una categoria per ogni cosa per insegnare alla macchina cosa era cosa.

Classificare 7 milioni di artefatti, molti dei quali possono avere più categorie, non è un compito facile. La squadra ha dovuto inventarne alcune fuori dagli schemi. Non è sufficiente classificare le cose in base a ciò che sono. Hanno anche dovuto creare categorie per le emozioni evocate dalle immagini.

In questo modo, puoi cercare un'immagine di "calma" e il computer ti mostrerà immagini che evocano un senso di calma, come tramonti, laghi sereni e così via. Sorprendentemente, le macchine hanno imparato a identificare le emozioni umane con tale abilità da potersi mettere nei nostri panni per considerare come una certa immagine farebbe sentire un essere umano.

Insegnare alle macchine le emozioni umane è un passo importante per renderle più creative. Dopotutto, gran parte dell’arte moderna è rappresentata da rappresentazioni visive delle emozioni umane.

Ma può una macchina essere creativa?

La creatività e l'abilità artistica sono due cose che a noi umani piace considerare solo nostre. Gli animali non fanno arte, e nemmeno le macchine…per ora. Il progetto Deep Dream di Google ha tentato di ribaltare l’idea che le macchine non possono creare arte. Il gigante della ricerca ha addestrato i computer a manipolare le immagini per creare opere d'arte bizzarre e psichedeliche. Le immagini create da Google Motore del sogno profondo potrebbero non essere belli, ma certamente sono unici e selvaggiamente creativi. Le creazioni delle macchine contengono colori psichedelici, lumache, occhi strani e animali disincarnati che volteggiano in spazi indefiniti.

Alcuni potrebbero obiettare che non è veramente arte se le macchine si limitano a combinare immagini esistenti, distorcerle e immergerle in colori estremi; Google non è d'accordo, così come l'artista del codice Klingemann.

“Gli esseri umani sono incapaci di idee originali”, ha spiegato.

Anche i dipinti famosi contengono elementi di opere d'arte precedenti, ha osservato. Il capolavoro di Picasso del 1907 Les Demoiselles d'Avignon, per esempio, ha influenze da Arte africana e precursori dei cubisti come Paolo Cézanne. Del resto, i collage, che combinano immagini esistenti in modo artistico, sono un'altra forma d'arte consolidata. Picasso, Andy Warhol, Man Ray e altri sono noti per i loro collage eccentrici, quindi perché i collage realizzati dalle macchine non possono essere considerati arte?

Klingemann voleva ampliare i confini dell'arte digitale e vedere come le macchine creative avrebbero potuto progredire molto prima di iniziare la sua residenza presso il Google Cultural Institute. Utilizzando le sue macchine meno potenti, Klingemann iniziò a giocare con gli archivi Internet e quelli di Google TensorFlow software di apprendimento automatico per realizzare collage digitali.

Ha creato uno strumento di apprendimento automatico chiamato Ernst, dal nome del surrealista e artista del collage Max Ernesto. Klingemann identificò una serie di oggetti del lavoro di Ernst e disse al suo computer di creare diversi collage con gli stessi elementi. I risultati erano spesso surreali, a volte divertenti e altre volte assolutamente terribili.

Klingemann voleva un maggiore controllo sulle immagini caotiche che le sue macchine producevano, così iniziò a insegnare loro cose nuove. Si chiese: “Cosa è interessante per gli esseri umani?” Klingemann sapeva di dover addestrare il sistema a cosa cercare, insegnargli come visualizzare tutti quegli elementi come farebbe un artista umano.

L'opera d'arte risultante è meravigliosa e del tutto unica. Sebbene Klingemann abbia ovviamente utilizzato vecchie immagini per creare il suo lavoro, queste vengono visualizzate in un nuovo contesto e questo fa la differenza.

Al momento, la creatività del computer è limitata a collage interessanti e alla comprensione di quali immagini stanno bene insieme. Le macchine non stanno ancora creando la propria arte, ma gli artisti del codice che le alimentano stanno diventando più curatori che creatori durante il processo.

Resta da vedere fino a che punto l’uomo riuscirà ad espandere la mente creativa delle macchine, ma è certamente affascinante osservarlo.

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