1 ноября 2021 года.
Люди обычно радуются раскрытию секретов.
Или, по крайней мере, СМИ поняли, что новости о «раскрытых тайнах» и «раскрытых сокровищах» приносят трафик и клики.
Поэтому я никогда не удивляюсь, когда вижу, как с помощью искусственного интеллекта раскрываются тайны произведений искусства знаменитых мастеров.
Только за последний год мне попадались статьи о том, как искусственный интеллект восстановил «секретную» картину «потерянного любовника» итальянского художника Модильяни, «оживил» «спрятанную обнаженную натуру Пикассо», «воскресил» уничтоженные работы австрийского художника Густава Климта и «восстановил» часть картины Рембрандта «Ночной дозор» 1642 года. Список можно продолжать.
Как историк искусства, я все больше беспокоюсь о том, как освещаются и распространяются эти проекты.
На самом деле они не раскрыли ни одного секрета и не решили ни одной загадки.
Все, что они сделали, — это сгенерировали приятные истории об искусственном интеллекте.
Узнаем ли мы что-то новое?
Возьмем, к примеру, сообщения о картинах Модильяни и Пикассо.
Эти проекты были выполнены одной и той же компанией Oxia Palus, основанной не искусствоведами, а докторантами, изучающими машинное обучение.
В обоих случаях Oxia Palus опиралась на традиционные рентгеновские снимки, рентгеновскую флуоресценцию и инфракрасную съемку, которые уже были проведены и опубликованы за несколько лет до этого — работа, которая выявила предварительные картины под видимым слоем на полотнах художников.
Компания отредактировала эти рентгеновские снимки и воссоздала их как новые произведения искусства, применив технику под названием «нейронный перенос стиля». Это сложно звучащий термин для обозначения программы, которая разбивает произведения искусства на очень мелкие части, экстраполирует на них стиль, а затем обещает воссоздать изображения другого содержания в том же стиле.
По сути, Oxia Palus сшивает новые работы из того, что машина может узнать из имеющихся рентгеновских снимков и других картин того же художника.
Но кроме демонстрации возможностей искусственного интеллекта, есть ли какая-нибудь ценность — художественная, историческая — в том, что делает компания?
Эти воссоздания не научат нас ничему, что мы не знали о художниках и их методах.
Художники постоянно перерисовывают свои работы. Это настолько распространено, что у искусствоведов и консерваторов есть для этого слово: пентименто. Ни одна из этих ранних композиций не была пасхальным яйцом, вложенным в картину для последующего обнаружения исследователями. Оригинальные рентгеновские снимки, безусловно, ценны тем, что позволяют понять методы работы художников.
Но, на мой взгляд, то, чем занимаются эти программы, не является новостью с точки зрения истории искусства.
Гуманитарные науки на жизнеобеспечении
Поэтому, когда я вижу, что эти репродукции привлекают внимание СМИ, мне кажется, что это мягкая дипломатия в пользу ИИ, демонстрирующая «культурное» применение технологии в то время, когда растет скептицизм в отношении ее обманов, предвзятости и злоупотреблений.
Когда ИИ привлекает внимание к восстановлению утраченных произведений искусства, эта технология звучит гораздо менее устрашающе, чем когда она привлекает внимание к созданию глубоких фальшивок, подделывающих речь политиков, или к использованию распознавания лиц для авторитарной слежки.
Эти исследования и проекты также, кажется, продвигают идею о том, что компьютерные ученые более искусны в исторических исследованиях, чем искусствоведы.
В течение многих лет гуманитарные факультеты университетов постепенно лишались финансирования, а все больше денег направлялось в естественные науки. Науки, претендующие на объективность и эмпирически доказуемые результаты, пользуются большим уважением со стороны финансирующих организаций и общественности, что стимулирует ученых-гуманитариев к внедрению вычислительных методов.
Искусствовед Клэр Бишоп критикует такое развитие событий, отмечая, что когда информатика интегрируется в гуманитарные науки, «теоретические проблемы оказываются под тяжестью данных», что порождает глубоко упрощенные результаты.
По своей сути историки искусства изучают способы, с помощью которых искусство может дать представление о том, как люди когда-то видели мир. Они исследуют, как произведения искусства формировали мир, в котором они были созданы, и как они будут влиять на будущие поколения.
Компьютерный алгоритм не может выполнять эти функции.
Однако некоторые ученые и институты позволили науке поглотить себя, перенимая ее методы и сотрудничая с ней в спонсируемых проектах.
Литературный критик Барбара Херрнштейн-Смит предостерегает от слишком большой уступки науке. По ее мнению, естественные и гуманитарные науки не являются полярными противоположностями, каковыми их часто публично изображают. Но это представление было в пользу естественных наук, которые ценились за их предполагаемую ясность и полезность по сравнению с предполагаемой неясностью и бесполезностью гуманитарных наук. В то же время она утверждает, что гибридные области знаний, объединяющие искусство и науку, могут привести к прорывам, которые были бы невозможны, если бы каждая из них существовала как изолированная дисциплина.
Я отношусь к этому скептически. Не потому, что я сомневаюсь в полезности расширения и диверсификации нашего инструментария: некоторые ученые, работающие в области цифровых гуманитарных наук, применяют вычислительные методы с тонкостью и исторической осведомленностью, чтобы добавить нюансы к укоренившимся нарративам или перевернуть их.
Но мое затаенное подозрение проистекает из осознания того, что общественная поддержка естественных наук и пренебрежительное отношение к гуманитарным означает, что в стремлении получить финансирование и признание гуманитарные науки потеряют то, что делает их жизненно важными. Чувствительность этой области к исторической специфике и культурным различиям делает применение одного и того же кода к самым разным артефактам совершенно нелогичным.
Как абсурдно думать, что черно-белые фотографии 100-летней давности будут передавать цвета так же, как это делают сейчас цифровые фотографии. И тем не менее, именно это и делает колоризация с помощью ИИ.
Конечно, этот конкретный пример может показаться незначительным. Но эта попытка «оживить» события регулярно путает представления с реальностью. Добавление цвета не показывает вещи такими, какими они были, а воссоздает то, что уже является воссозданием — фотографию — по нашему собственному образу и подобию, теперь с печатью одобрения компьютерной науки.
Искусство как игрушка в песочнице ученых
В конце недавней статьи, посвященной использованию искусственного интеллекта для расчленения рентгеновских изображений «Гентского алтаря» Яна и Губерта ван Эйков, математики и инженеры, ставшие ее авторами, говорят, что их метод основан на «выборе «лучшего из всех возможных миров» (заимствуя слова Вольтера) путем взятия первого результата двух отдельных запусков, отличающихся только порядком входных данных».
Возможно, если бы они лучше ознакомились с гуманитарными науками, то поняли бы, как сатирически звучали эти слова, когда Вольтер использовал их, чтобы высмеять философа, считавшего, что безудержные страдания и несправедливость являются частью Божьего замысла — что мир в его нынешнем виде представляет собой лучшее, на что мы можем надеяться.
Может быть, эта «подстава» и дешевая. Но она иллюстрирует проблему превращения искусства и истории в игрушки в песочнице ученых, не имеющих гуманитарной подготовки.
Я надеюсь, что журналисты и критики, освещающие эти события, будут смотреть на них более скептически и изменят их формулировки.
На мой взгляд, вместо того чтобы превозносить эти исследования как героические достижения, те, кто отвечает за донесение их результатов до общественности, должны рассматривать их как возможность задать вопрос о том, что делают вычислительные науки, когда они присваивают себе изучение искусства. И они должны спросить, идет ли все это на пользу кому-либо или чему-либо, кроме ИИ, его самых рьяных сторонников и тех, кто на этом наживается.
Автор — Соня Дриммер, доцент кафедры средневекового искусства Массачусетского университета в Амхерсте.
