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Robot Art soulève des questions sur la créativité humaine
Quel est le potentiel de l'art machine et peut-il vraiment être décrit comme créatif ou imaginatif ? 15 février 2016
En juillet 2013, un artiste de la relève expose à la Galerie Oberkampf à Paris. Il a duré une semaine, a été suivi par le public, a reçu une couverture médiatique et a présenté des œuvres produites au cours de plusieurs années, dont certaines créées sur place dans la galerie. Dans l'ensemble, c'était un événement assez typique du monde de l'art. La seule caractéristique inhabituelle était que l'artiste en question était un programme informatique connu sous le nom de The Painting Fool.
Même ce n'était pas si nouveau. L'art réalisé à l'aide de l'intelligence artificielle est avec nous depuis étonnamment longtemps. Depuis 1973, Harold Cohen, peintre, professeur à l'Université de Californie à San Diego et ancien représentant de la Grande-Bretagne à la Biennale de Venise, collabore à un programme appelé AARON. AARON est capable de faire des photos de manière autonome depuis des décennies ; même à la fin des années 1980, Cohen a pu plaisanter en disant qu'il était le seul artiste qui serait jamais en mesure d'avoir une exposition posthume de nouvelles œuvres entièrement créées après sa propre mort.
Cette histoire faisait partie de notre numéro de mars 2016
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Les questions non résolues sur l'art mécanique sont, premièrement, quel est son potentiel et, deuxièmement, si, quelle que soit la qualité du travail produit, il peut vraiment être décrit comme créatif ou imaginatif. Ce sont des problèmes, profonds et fascinants, qui nous plongent dans les mystères de la création artistique humaine.
The Painting Fool est une idée originale de Simon Colton, professeur de créativité informatique au Goldsmiths College de Londres, qui a suggéré que si les programmes doivent être considérés comme créatifs, ils devront réussir quelque chose de différent du test de Turing. Il suggère que plutôt que d'être simplement capable de converser d'une manière humainement convaincante, comme le proposait Turing, un artiste artificiellement intelligent devrait se comporter de manière habile, reconnaissante et imaginative.
Collage du Painting Fool, inspiré des nouvelles d'Afghanistan.
Dans l'image d'ouverture, une des compositions d'AARON.
Jusqu'à présent, le fou de la peinture - décrit comme un peintre en herbe sur son site Web - a fait des progrès sur les trois fronts. Par appréciatif, Colton signifie sensible aux émotions. Un premier travail consistait en une mosaïque d'images dans un médium ressemblant à l'aquarelle. Le programme a scanné un article dans le Gardien sur la guerre en Afghanistan, extrait des mots-clés tels que l'OTAN, les troupes et les Britanniques, et trouvé des images qui s'y rapportent. Ensuite, il les a assemblés pour créer une image composite reflétant le contenu et l'ambiance de l'article de journal.
Le logiciel avait été conçu pour dupliquer divers supports de peinture et de dessin, pour sélectionner celui qui convient, et aussi pour évaluer les résultats. C'est un échec lamentable, il a commenté un effort. Un sceptique pourrait douter que cette déclaration et d'autres soient autre chose qu'une habile ventriloquie numérique. Mais l'écriture de poésie est mentionnée sur le site Web comme un projet en cours - donc le fou de la peinture aspire apparemment à être à la fois auteur et peintre.
Dans l'exposition de Paris, les modèles de portraits n'étaient pas confrontés à un artiste humain mais à un ordinateur portable, sur l'écran duquel la peinture avait lieu. The Painting Fool a exécuté des images de visiteurs dans différentes humeurs, répondant à des mots-clés émotionnels dérivés de 10 articles lus - encore une fois - dans le Gardien . Si le décompte de la négativité était trop grand (toujours un danger avec la couverture médiatique), Colton a programmé le logiciel pour entrer dans un état de découragement dans lequel il refusait de peindre du tout, un équivalent virtuel du tempérament artistique.
On peut dire que les images dévoilées en juin 2015 par l'équipe de recherche Brain AI de Google montrent également au moins un aspect de l'imagination humaine : la capacité de voir une chose comme quelque chose d'autre. Après une formation à l'identification d'objets à partir d'indices visuels et après avoir reçu des photographies de ciels et d'objets de forme aléatoire, le programme a commencé à générer des images numériques suggérant l'imagination combinée de Walt Disney et de Pieter Bruegel l'Ancien, y compris un hybride cochon-escargot, chameau- Oiseau et chien-poisson.
Voici un équivalent numérique du phénomène mental auquel Mark Antony fait référence dans Shakespeare Antoine et Cléopâtre : Parfois, nous voyons un nuage qui ressemble à un dragon/Une vapeur qui ressemble parfois à un ours ou à un lion.
Léonard de Vinci recommandait de regarder des taches sur un mur ou des marques aléatoires similaires pour stimuler la fantaisie créative. Là, un artiste essayant d'inventer une scène trouverait les guerriers tourbillonnants d'une bataille ou un paysage avec des montagnes, des rivières, des rochers, des arbres, de grandes plaines, des vallées et des collines. Cette capacité pourrait avoir été l'un des déclencheurs de l'art rupestre préhistorique. Très souvent, une peinture ou une gravure rupestre semble utiliser une caractéristique naturelle, un caillou dans le mur qui ressemble à un œil, par exemple. Peut-être que l'artiste de Cro-Magnon a d'abord discerné un lion ou un bison dans des marques aléatoires, puis a rendu cette ressemblance plus claire avec de la peinture ou une ligne incisée.
Venons-en à cela, toutes les images représentatives - non seulement les peintures et les dessins mais aussi les photographies - dépendent de la capacité de voir une chose, des formes sur une surface plane, comme autre chose : quelque chose dans le monde tridimensionnel. Les systèmes d'intelligence artificielle développés par l'équipe de Google sont bons dans ce domaine. Les images ont été créées à l'aide d'un réseau neuronal artificiel, un logiciel qui émule la façon dont les couches de neurones du cerveau traitent l'information. Le logiciel est entraîné, grâce à l'analyse de millions d'exemples, à reconnaître des objets sur des photos : un haltère, un chien ou un dragon.
Les chercheurs de Google ont découvert qu'ils pouvaient transformer ces systèmes en artistes en faisant quelque chose comme ce que Leonardo a suggéré. Le réseau neuronal reçoit une image composée d'un blizzard de taches et de taches, et est invité à modifier l'image pour faire ressortir toute faible ressemblance qu'il détecte dans le bruit avec des objets que le logiciel a été entraîné à reconnaître. Une mer de bruit peut devenir un enchevêtrement de fourmis ou d'étoiles de mer. La technique peut également s'appliquer aux photos, peupler le ciel bleu de chiens fantomatiques ou retravailler les images en traits stylisés.
Le logiciel était tout aussi habile que Mark Antony à discerner les animaux dans les nuages. L'équipe de Google a surnommé l'idiome artistique qui en a résulté Inceptionism, car le projet de recherche sur l'architecture des réseaux de neurones portait le nom de code Inception - une référence à un film de 2010 du même nom sur un homme qui pénètre des couches de plus en plus profondes des rêves des autres. Du point de vue de l'histoire de l'art, vous pourriez classer l'inceptionnisme comme une variante du surréalisme. René Magritte, Salvador Dalí et Max Ernst ont produit de nombreuses œuvres du même type, peignant un ciel d'instruments de musique ou de baguettes, par exemple, au lieu de cumulonimbus.
À quel point l'inceptionnisme est-il vraiment bon ? Certaines des images sont saisissantes et peuvent être perçues de diverses manières, y compris un mode linéaire emphatique rappelant vaguement le style de Van Gogh. Dans certains cas, elles sont dérangeantes, évoquant le genre d'hallucinations décrites par les bad trip ou les DT : un ciel rempli de chiens cyclistes, par exemple, ou une architecture tourbillonnante couverte d'yeux scrutateurs.
Mais les œuvres Inceptionist, jusqu'à présent, ont été trop kitsch et trop évidemment basées sur la photo - à mon goût, en tout cas - pour donner beaucoup de concurrence à Dalí ou Magritte. Ni le fou de peinture ni la plupart des programmes similaires n'ont encore progressé au-delà du niveau de réussite d'une école secondaire ou d'un club d'art amateur. Que dire de la potentiel de l'art informatique ? L'intelligence artificielle peut-elle ajouter aux arts visuels (ou, d'ailleurs, à la musique et à d'autres idiomes auxquels les ordinateurs sont également déjà adeptes) ?
Choses examinées
Le fou de la peinture
ARON
Les photographies Inceptionist de Google
Simon Colton est conscient de la critique - une norme visant l'art informatique - selon laquelle les œuvres du Painting Fool sont en fait ses propres créations. Nous ne voudrions pas, a-t-il souligné, attribuer le mérite du travail d'un peintre humain au professeur de cet artiste. À quoi la réponse est, cela pourrait dépendre de la mesure dans laquelle l'élève suivait les instructions de l'enseignant. Généralement, le mérite d'une peinture d'un atelier de la Renaissance revient au maître, pas aux apprentis qui peuvent avoir fait une grande partie du travail. Mais dans le cas de Verrocchio Baptême du Christ (vers 1475), nous reconnaissons l'œuvre du membre de l'atelier Léonard de Vinci, car les parties qu'il a peintes - un ange et un paysage - sont visiblement différentes de l'œuvre du maître. Les historiens de l'art classent donc l'image comme un effort commun.
De même, à Anvers au XVIIe siècle, Rubens avait une petite usine d'assistants hautement qualifiés qui, dans une plus ou moins grande mesure, peignaient la plupart de ses œuvres à grande échelle. La procédure normale était que le maître produisait une petite esquisse qui était ensuite agrandie, sous sa supervision, à la taille d'un plafond ou d'un retable. Certains érudits pensent cependant que l'atelier a parfois produit un Rubens alors que le grand homme n'a même jamais fourni de modèle initial.
Ici, l'exemple d'AARON est intrigant. Les images que le programme en évolution a réalisées au cours des quatre dernières décennies sont-elles vraiment des œuvres d'Harold Cohen, ou des créations indépendantes d'AARON lui-même, ou peut-être des collaborations entre les deux ? C'est un problème délicat. AARON ne s'est jamais éloigné de l'idiome stylistique général dans lequel Cohen lui-même travaillait dans les années 1960, lorsqu'il était un représentant réussi de l'abstraction des champs de couleur. De toute évidence, AARON est son élève à cet égard.
Une autre composition d'AARON.
Un aspect des travaux antérieurs de Cohen était crucial pour son intérêt pour l'intelligence artificielle. Il a estimé que faire de l'art n'avait pas à nécessiter une prise de décision continue, minute par minute ... qu'il devrait être possible de concevoir un ensemble de règles, puis, presque sans réfléchir, de créer la peinture en suivant la règle.
Cette approche est caractéristique d'un certain type d'artiste. Les abstractions classiques de Piet Mondrian des années 1920 et 1930 en sont un bon exemple. Celles-ci ont été faites selon un ensemble de règlements auto-imposés: seules les lignes droites étaient autorisées, qui ne pouvaient se rencontrer qu'à angle droit et ne pouvaient être représentées que dans une palette de rouge, bleu et jaune (plus noir et blanc).
Dans un rare exemple d'expérience historique de l'art, le regretté critique d'art Tom Lubbock a tenté de peindre lui-même des Mondrians en suivant cette recette. Il a dûment produit plusieurs abstractions qui ressemblaient assez aux œuvres de Mondrian, mais pas si bonnes. La conclusion semblait être que Mondrian ajoutait des qualités supplémentaires - peut-être des subtilités d'équilibre visuel et de pondération des couleurs - qui n'étaient pas formulées dans les règles.
Il est inhabituel pour les critiques d'art d'essayer quelque chose d'aussi pratique que les recherches de Lubbock. Mais beaucoup d'autres personnes font le même genre de choses : on les appelle les faussaires, les copistes et les élèves. Une grande partie de l'art consiste, et a toujours consisté, en imitations d'autres œuvres : des tableaux réalisés à la manière de Mondrian, de Monet ou de quelque autre grand créateur. Les historiens de l'art passent leur vie à classer les artistes dans le cercle de Botticelli, suiveur du Caravage, etc. Déjà, force est de constater que les machines peuvent travailler à ce niveau : elles peuvent produire de l'art dérivé (ce que font 99,9 % des artistes humains). Mais peuvent-ils faire plus que cela ?
Naturellement, Cohen a beaucoup réfléchi à cela. Dans une conférence de 2010, il l'a posé à l'envers. N'était-il pas évident qu'AARON est créatif ? Après tout, a-t-il poursuivi, sans aucune autre intervention de ma part, il peut générer un nombre illimité d'images, c'est un bien meilleur coloriste que je ne l'ai jamais été moi-même, et il le fait généralement pendant que je suis au lit. Quelle était, en fait, demanda-t-il, sa propre contribution ? Eh bien, bien sûr, j'ai écrit le programme. Il n'est pas tout à fait juste de dire que le programme suit simplement les règles que je lui ai données. Le programme est les règles.
AARON fonctionne donc en quelque sorte comme un atelier Renaissance ou baroque. Sous la direction de Cohen, il s'est développé au point d'être équivalent au studio de Rubens en mode autonome - et peut-être plus. Dans les premières années, AARON se limitait à dessiner des contours ; Cohen a ensuite sélectionné et parfois ajouté de la couleur à la main. Dans les années 80, Cohen a commencé à lui apprendre à travailler en couleur. Finalement, il a développé une série de règles pour lui permettre de composer des harmonies coloristes, mais il a trouvé cela insatisfaisant. Sa première solution consistait en une longue liste d'instructions basées sur ce qu'un artiste humain ferait dans certaines situations. Mais cela n'a pas toujours fonctionné, en partie parce que la liste était inévitablement ouverte.
Harold Cohen et son apprenti AARON font de l'art.
Finalement, il a trouvé un moyen d'apprendre à AARON à utiliser les couleurs avec un algorithme simple. Nous avons une capacité limitée à imaginer différents arrangements chromatiques, mais notre système de rétroaction est formidable. Un artiste humain peut regarder une image au fur et à mesure qu'elle évolue et décider exactement, par exemple, quelle nuance de jaune ajouter à une image de tournesols. AARON n'a pas du tout de système visuel, mais Cohen a conçu une formule grâce à laquelle il peut équilibrer des facteurs tels que la teinte et la saturation dans une image donnée.
Une machine peut-elle jamais être aussi créative qu'un Rembrandt ou un Picasso ? Pour ce faire, soutient Cohen, un robot devrait développer un sens de soi. Cela peut arriver ou non, et si ce n'est pas le cas, cela signifie que les machines ne seront jamais créatives au même sens que les humains. Les processus d'un tel artiste impliquent une interaction entre des facteurs sociaux, émotionnels, historiques, psychologiques et physiologiques qui sont extrêmement difficiles à analyser, et encore moins à reproduire. C'est ce qui peut donner à une image réalisée par un tel artiste un sens profond pour un
œil humain.
Un jour, suggère Cohen, une machine pourrait développer une sensibilité équivalente, mais même si cela ne se produit jamais, cela ne signifie pas que les machines n'ont aucun rôle à jouer en matière de créativité. Comme le montre sa propre expérience, l'intelligence artificielle offre à l'artiste autre chose qu'un assistant ou un élève : un nouveau collaborateur créatif.
Une nouvelle version étendue de Un plus grand message , le livre de conversations de Martin Gayford avec David Hockney, sera publié en mai. Sa dernière histoire pour Examen de la technologie MIT était Motion Pictures (septembre / octobre 2015).