Ծիրան ուտող Բոնդը` Արարատի ֆոնին, ու ազատ Հայաստանը՝ Ռեմբրանդի ոճով. AI-ն ոտք է գցում մարդու հետ ու, կարծես՝ հաջողում
Հեմինգուեյն ասում էր, որ ցանկացած արվեստի դեպքում գողանալը թույլատրելի է, եթե կարող ես եղածն ավելի լավը դարձնել։ Բայց այդ ժամանակ արհեստական բանականությունը (AI) դժվար թե արվեստի գործեր գեներացներ ու հաղթեր մարդկանց համար նախատեսված մրցույթներում։
Արհեստական բանականությունը հեղինակային իրավունքի, էթիկայի նորմերի ու մի շարք այլ հարցերի շուրջ իսկական քաոս է ստեղծում, բայց մինչ այդ AI-ն վայրկյանների ընթացքում ստեղծում է արվեստի այնպիսի գործեր, որոնք մենք՝ սովորական մահկանացուներս, հազիվ թե տարբերենք հեղինակավոր նկարիչների կտավներից։
Ռազմադաշտից մինչև վիրահատական սեղան ու Բեթհովենի կիսատ թողած սիմֆոնիա։ Արհեստական բանականությունը գլուխ է հանում ամեն ինչից, և դա որքան ոգևորիչ է, այնքան էլ տագնապալի։ Իհարկե, արվեստի նմուշ ստեղծելն այնքան վտանգավոր չէ, որքան միջուկային սպառնալիքն ավելի իրական դարձնող AI տեխնոլոգիաները, բայց վստահաբար՝ պայթյունավտանգ է։ Ու առհասարակ, եթե մեքենան է արվեստի գործ գեներացնում, կարո՞ղ ենք դա ընդհանրապես արվեստ անվանել։ Այս հարցերը հստակ ու միանշանակ պատասխաններ չունեն, ճիշտ ու սխալ ևս չկա, բայց այն, ինչ կկարդաք հաջորդող տողերում, նվազագույնը կօգնի փաստարկված կարծիք կազմել։
ԷԹԻԿԱՆ ԼՔԵՑ ՉԱՏԸ
Արդեն տևական ժամանակ սոցցանցերում քուն ու դադար կորցրած մարդիկ քննարկում ու քննադատում են նկարչական մրցույթում արհեստական բանականության փոքրիկ հաղթանակը։ Իրականում, մրցույթն ամենահեղինակավորներից չէր, մրցանակն էլ ընդամենը 300 դոլար էր, բայց մարդկանց անհանգստացնում է այս ամենի բարոյական կողմը։
Սոցցանցերի թեժ քննարկումները հասան նույնիսկ այն կետին, որ մարդիկ պարզապես վստահ էին՝ արհեստական բանականությունը դուրս է մղելու արվեստագետներին և գրավելու է արվեստի աշխարհը։ Մնացածը միայն ժամանակի հարց է։
Հիմա ավելի մանրամասն մրցույթի մասին։ Կոլորադո Ֆեյրին կարող են մասնակցել թե՛ նորաթուխ արտիստները, թե՛ հետևում մեծ փորձ ու ճանաչում թողած նկարիչները։ Մի կարևոր նկատառում կա կանոններում՝ «մրցույթին ներկայացված բոլոր նմուշները պետք է ներկայացվեն այն մարդու անունով, որը ստեղծել է տվյալ նմուշը։» Մրցույթի «թվային արվեստ» անվանակարգում այս տարի հաղթեց Ջեյսոն Ալենի «Տիեզերական օպերային թատրոն» (Théâtre D’opéra Spatial) աշխատանքը, և հենց այստեղ էլ սկսվեց գլխացավանքը։ Ջեյսոն Ալենը համացանցում անկեղծացավ, որ մրցույթին ներկայացված իր երեք աշխատանքը, նաև հաղթող «կտավը» ստեղծել է արհեստական բանականության հետ «սերտ գործակցությամբ»՝ Midjourney ծրագրով, հետո դրանք տպագրել է կտավի վրա, որպեսզի կարողանա ֆիզիկապես ներկայացնել մրցույթին։
Մեկ թվիթ, ու արհեստական բանականությունը կրկին դարձավ թոփ թեմա։ Մարդիկ Ջեյսոն Ալենին մեղադրում էին խարդախության, էթիկական նորմեր խախտելու մեջ, դե իսկ AI հաղթարշավին ուղղված քննարկումներին միացել էին նաև նկարիչներ, արվեստի մարդիկ, որոնք «տեսաք, որ ասում էինք» տոնով պնդում էին, որ AI֊ն եկել է գրավելու արվեստի ոլորտը և դուրս մղելու բոլոր նրանց, ովքեր չեն խաղում իր կանոններով։
Մեղադրանքներին Ջեյսոն Ալենն ուներ հակիրճ ու վաղուց մտածված պատասխան՝ «Ես որևէ մեկից ներողություն չեմ խնդրելու։ Ես որևէ կանոն չեմ խախտել և հաղթել եմ։» Տեխնիկապես՝ այո։ Թվային արվեստ անվանակարգն իրենից ենթադրում է, որ ստեղծված արվեստի գործը որևէ տեխնոլոգիական միջամտություն է ունեցել, օրինակ՝ դիգիթալ ֆիլտերներ, գունային կորեկցիա և այլն։
Երբ այս ամբողջ աղմուկից հետո լրագրողները հարցազրույց են վերցրել մրցույթի ժյուրիի անդամներից, պարզվել է, որ նրանց մեծ մասը տեղյակ չէր, թե ինչ է Midjourney֊ն՝ այն ծրագիրը, որով ստեղծվել է հաղթող աշխատանքը։ Ավելի ուշ մենք մանրամասն կհասկանանք ծրագրի առանձնահատկությունները, բայց ամեն ինչ հերթով։ Ժյուրիի անդամները պնդում են, որ ծրագրի մասին իմանալ֊չիմանալը որևէ կերպ չէր ազդելու իրենց որոշման վրա։ Եթե աշխատանքը ներկայացված է, ուրեմն համապատասխանում է մրցույթի կանոններին։
Ջեյսոն Ալենը վստահեցնում է, որ ստեղծված աշխատանքը միայն արհեստական բանականության «շնորհքը» չէ։ Հեղինակ համարվելու համար նա բավականին մեծ ջանքեր է դրել գործում։ Ծրագրում արվեստի գործը գեներացնելու համար Ջեյսոնը տեքստեր է մուտքագրել և ամեն անգամ գնահատել, թե որքանով է ստացված արդյունքը համապատասխանում իր ակնկալիքներին։ Արդյունքում տեքստերն անընդհատ փոփոխվել ու թարմացվել են, և ժամանակի ընթացքում նկարի 900 տարբերակ է գեներացվել։ Օգտագորված տեքստերի բովանդակությունը հեղինակը գաղտնի է պահել, որովհետև պատրաստվում է դրանք կրկին օգտագործել։ Վերջնական արդյունքին հասնելու համար արվեստի գործի «համահեղինակը» 80 ժամ է հատկացրել։
Այս խառն ու հակասական փաստերի ֆոնին կա առաջարկ՝ այսուհետ արհեստական բանականության ստեղծած աշխատանքները մրցույթներում ներկայացնել առանձին անվանակարգով։ Սրա մասին և հարցի էթիկական կողմի մասին կխոսենք առանձին անդրադարձով։
ՀՈՄՈ ՍԱՓԻԵՆՍԻՑ ՄԻՆՉԵՎ AI ՍԱՓԻԵՆՍ
Արվեստում արհեստական բանականության հաղթարշավն ամենևին էլ նորություն չէ գոնե նրանց համար, ովքեր պարբերաբար հետևում են արվեստի աշխարհի լուրերին։ Օրինակ կար շրջան, երբ բոլորը քննարկում էին, թե ինչպես AI-ն նեյրոնային ցանցի շնորհիվ ավարտին հասցրեց Բեթհովենի տասներորդ սիմֆոնիան։ AI֊ն մտածել է ինչպես Բեթհովենը և արել այն, ինչը երկար տարիներ չէին կարողանում անել կոմպոզիտորները։ Կամ, օրինակ, կարելի է հիշել, թե ինչպես արհեստական բանականության և 3D տպիչի օգնությամբ գիտնականները կարողացան վերականգնել կորած կտավների ավարտուն տարբերակները։
Արհեստական բանականությունը հետազոտությունների դաշտ բերվեց Երկրորդ համաշխարհայինից հետո։ Բայց արհեստական նեյրոնային ցանցերի ստեղծումն ու էլեկտրոնային հաշվողական համակարգի առաջացումը թեման գիտական շրջանակ էին բերել մի փոքր ավելի շուտ։ Վերջին 50 տարում արվեստի գործեր գեներացնելու տասնյակ համակարգչային ծրագրեր են գրվել։ Սրա ամենաառաջին օրինակներից մեկը 1973֊ին Հարոլդ Քոհենի ստեղծած AARON ծրագիրն է։ Ի սկզբանե AARON֊ով ստեղծված նկարները հետևում էին Քոհենի ստեղծած կանոններին, բայց հետո արհեստական բանականությանն ավելի մեծ «ինքնավարություն» տրվեց։
Պահանջվեց մի քանի տասնամյակ, որպեսզի արհեստական բանականությունը սկսի «մտածել» մարդու պես, բայց, իհարկե՝ «դեռ հեռու է մինչև մարդն իր ճամփան» ©:
Ի պաշտպանություն AI-ն արվեստում կիրառողների, կարելի է հիշել, թե ինչպես էին նկարիչները քննադատում լուսանկարչական տեսախցիկի հայտնագործումը և պնդում, որ դա վերջ կդնի մարդու ստեղծած արվեստին։ Ֆրանսիացի բանաստեղծ ու արվեստաբան Շառլ Բոդլերը, օրինակ, լուսանկարչությունն անվանում էր «արվեստի ամենաոխերիմ թշնամի»։ Արդեն ավելի ուշ քննադատության թիրախում համակարգչային դիզայնի ու թվային խմբագրման գործիքներն էին։
Արվեստում արհեստական բանականության կիրառումը քննադատողները պնդում են, որ խնդիրը ոչ թե այն է, որ AI֊ը մինիմալ ջանքերով ու ժամանակում կարողանում է արվեստի գործ ստեղծել, այլ այն՝ թե ինչպես է դա արվում։ Ծրագրերը ստեղծվում են բաց ցանցից միլիոնավոր պատկերներ հավաքելով և հետո դրանց հստակ ալգորիթմներ սովորեցնելով։ Ալգորիթմներն այդ պատկերներում հստակ օրինաչափություններ ճանաչելու և նույն ոճով նոր պատկերներ գեներացնելու նպատակն ունեն։ Մեր՝ օգտատերերի մոտ այս ալգորիթմներն արտահայտվում են ամենապարզ ու տարրական ձևով։ Ընդամենը պետք է մի քանի բառով բնութագրել պատկերը և կունենաք այն, ինչը ոչ ոք չի տեսել ու չի լսել։ Օրինակ՝ Բեթմենի ծնողները թաղմանը սգացող Սպունգ Բոբ։ Ի դեպ, 75 տոկոս դեպքերում մարդիկ առաջին տպավորությամբ համոզված են, որ ալգորիթմներով գեներացված պատկերի հեղինակն իրականում ինչ֊որ նկարիչ է։
Հայաստանում ևս արհեստական բանականության անսահմանափակ հնարավորություններով հետաքրքրվածներ կան: Նրանցից ոմանք նաև արվեստի գործեր են գեներացնում: Ոլորտի լրագրող, #cyberPAN-ի master Արման Գասպարյանը PAN-ին պատմեց, թե ինչ ասել է՝ գործակցել AI-ի հետ և ստեղծել սեփական մոնստրիկներին: Բոնուս. մի քանի insight` ականատեսի աչքերով: Արմանը կարծում է, որ նեյրոցանցերի միջոցով պատկերների գեներացումը 2022-ի գլխավոր ՏՏ թեման էր:
«Բնական լեզվով գրված տեքստը պատկերի վերածելու տեխնոլոգիաները մշակվում են դեռ վաղուց, բայց հենց այս տարի դրանք հասանելի դարձան լայն հասարակայնությանն ու արտիստներին: Վերջիններս սկսեցին էքսպերիմենտներ անել նոր գործիքի հետ ու մեկ էլ պարզեցին, որ այն, ըստ էության, անսահման պոտենցիալ ունի գեներացված պատկերների բազմազանության առումով»,- նշում է նա:
Ո՞Վ Է ՀԵՂԻՆԱԿԸ ԿԱՄ ԿԱ՞ ԱՐԴՅՈՔ ՀԵՂԻՆԱԿ
Ո՞րն է մարդու ներգրավվածության այն նվազագույն շեմը, որի դեպքում հանգիստ կասենք, որ արվեստի այս նմուշի հեղինակը մարդն է, ոչ թե արհեստական բանականությունը։ Սա կարող ենք քննարկել վերևում արդեն քննարկված «կտավի» օրինակով, որը հաղթել էր մրցույթում։ Այս դեպքում մարդն աշխատացրել է AI֊ով պատկերներ գեներացնող ծրագիրը, փոփոխություններ է արել այնքան ժամանակ, մինչև ծրագիրը գեներացրել է իր պատկերացումներին ու ճաշակին մոտ պատկերը, հետո ֆոտոշոփով մի քանի վերջնական փոփոխություն է արել արդեն պատրաստի պատկերի վրա և նկարի հեղինակային իրավունքը վերցրել է իրեն։ Ամեն ինչ ճիշտ է թվում, մինչև այն պահը, երբ հասկանում ես, որ չնայած հրահանգներին, պատկերն իրականում ամբողջությամբ արհեստական բանականությունն է ստեղծել։ Եթե քննարկենք նույն իրավիճակը, բայց ծրագիրը փոխարինենք երկրորդ գործող անձով, կստացվի, որ առաջին անձը երկրորդին ասել է, թե ինչ նկարել ու հետո արվածի հեղինակային բոլոր իրավունքներն իրեն է վերցրել։ Ինչ֊որ բան ինչ֊որ տեղ այնպես չէ։
Այո՛, արհեստական բանականությունը զգացմունքներ չունի։ Բայց ոչ ոք չի ասում, որ չի էլ ունենալու։ Ժամանակն ու տեխնոլոգիական զարգացումը մեզ զարմացնելու ոչ մի առիթ բաց չեն թողնում։ Բայց մինչև AI֊ն կհասկանա, որ իրեն «խաբել ու թռել են», կա կարծիք, որ հեղինակային իրավունքները կարելի է տալ արհեստական բանականությունը ստեղծողներին։ Սա, իհարկե, երկար բանավեճի թեմա է։ Այս տարբերակն առաջարկողները կոմպրոմիսների գնալու մեծ դաշտ են թողնում։ Ասում են, որ ծրագրի հեղինակները կարող են ստանալ հեղինակային իրավունքի պայմանական ասված 20 տոկոսը, իսկ պատկերը գեներացնողը՝ 80 տոկոսը։
Մեկ այլ տարբերակ էլ կա։ Առաջարկում են հեղինակային իրավունք տալ այն նկարիչներին, որոնց աշխատանքների բազայի արդյունքում էլ գեներացվել է նոր պատկերը։ Բայց սա էլ խնդրահարույց է։ Օրինակ, պատկերացրեք, որ Deep Learning համակարգում ավելացրել են Պիկասսոյի, Վան Գոգի, Միքելանջելոյի և մի շարք այլ նկարիչների աշխատանքներ։ Համակարգում սրանք բոլորը խառնվել են և այլևս հնարավոր չէ տարանջատել մեկ նկարչի։
Դուք էլ կարող եք ասել, որ մեկ այլ ծրագրի դեպքում էլ գուցե օգտագործել են միայն մեկ նկարչի աշխատանքներ և հետևաբար ստեղծվող բոլոր նկարներում կրկնօրինակված է այդ նկարչի ոճը։ Եվ դուք չեք սխալվում։ Այս դեպքերում հատկապես հեղինակային իրավունքի լուրջ խնդիրներ են առաջ գալիս։ Լեհ ժամանակակից նկարիչ Գրեգ Ռուտկովսկին հիմա AI ծրագրերում Պիկասսոյից հայտնի է։ Ռուտկովսկին թվային նկարիչ է, որն օգտագործում է նկարչական դասական ոճերը՝ ֆենթզի լանդշաֆթներ ստեղծելու համար։ Ու ստացվել է այնպես, որ լեհ մասնագետը դարձել է AI սերնդի ամենապահանջված նկարիչը։
Stable Diffusion հարթակում, օրինակ, Ռուտկովսկի անունը շրջանառվել է մոտ հարյուր հազար անգամ։ Համեմատության համար՝ դա Վինչիի կամ Միքելանջելոյի անունները շրջանառվել են ամենաշատը 2000 անգամ։ Սկզբում նկարիչը մտածել է, որ սա լավ մեթոդ է ավելի ճանաչելի դառնալու և իր արվեստը մարդկանց հասանելի դարձնելու համար։ Հետո հասկացել է, որ նոր ստեղծվող բոլոր նկարների դեպքում իր անվան մասին ակնարկ անգամ չկա։ Լեհ նկարիչը անհանգստացած է՝ «Պատկերն այսպիսինն է միայն մեկ ամսում։ Պատկերացնո՞ւմ եք ինչ կլինի մեկ տարում։ Երևի չեմ կարողանա անգամ գտնել իմ գործերը, որովհետև համացանցը ողողված կլինի արհեստական բանականության առաջարկած տարբերակներով»:
Միացյալ Նահանգներում հեղինակային իրավունքներով զբաղվող մարմինն արդեն մի քանի անգամ մերժել է արհեստական բանականության կողմից ստեղծված պատկերներին հեղինակային իրավունք տալու դիմումը։ AI ծրագրի միջոցով արվեստի գործ ստեղծած նորաթուխ նկարչին ասել են, որ այդ աշխատանքում բացակայում է մարդկային գործոնը, որն անհրաժեշտ է՝ հեղինակային իրավունք ձեռք բերելու համար։ Բայց ոչ բոլոր երկրներն են այսքան խիստ։ Ավստրալիայում, օրինակ, արհեստական բանականության միջոցով ստեղծված աշխատանքներն արտոնագիր ստանալու իրավունք ունեն։ Հարավաֆրիկյան Հանրապետությունում ևս արտոնագիր տալիս են, բայցև տարանջատում են. Արհեստական բանականությունը հեղինակն է, մարդը՝ սեփականատերը։
ԱՌՈՒՎԱՃԱՌՔԻ ՄԱՍԻՆ
Կհարցնեք՝ կարելի՞ է վաճառել արհեստական բանականության գեներացրած արվեստի գործը։ Եթե կարճ՝ ապա այո։ Ամենատարածված ու ընդունված տարբերակն այս հարցում հետևյալն է։ Եթե պատկերը գեներացվել է քո առաջարկած տեքստային կոմբինացիայի արդյունքում, ուրեմն գեներացված պատկերը մեծ հաշվով հենց քեզ էլ պատկանում է։ Մարդիկ օգտվում են նաև այն փաստից, որ արհեստական բանականության շուրջ օրինական դաշտը շատ բացեր ունի։ Հետևաբար, կարելի է նաև գումար աշխատել։
AI֊ի ստեղծած նկարները կարելի է նաև կոմերցիոն նպատակներով օգտագործել։ Քիչ չեն դեպքերը, երբ այդ պատկերները հայտնվում են ամսագրերի շապիկներին կամ էլ դառնում ինչ֊որ մեկի հավաքածուի զարդը։ Բայց ինչպես միշտ է պատահում, այստեղ ևս բացառություններ կան։ Արհեստական բանականությամբ արվեստ գեներացնող բազմաթիվ ծրագրեր կան, և դրանցից ոչ բոլորն են թույլ տալիս օգտագործել իրենց ստեղծած պատկերները կոմերցիոն նպատակներով։ Քննարկենք հերթով։
DALL-E. Նախկինում OpenAI-ն թույլ չէր տալիս օգտագործել արհեստական ինտելեկտի կողմից ստեղծված որևէ պատկեր առևտրային նպատակներով: Բայց 2022 թվականի հուլիսին OpenAI-ն հայտարարեց, որ DALL-E-ն այժմ հասանելի է բետա տարբերակով, և որ «օգտատերերը ստանում են ամբողջական օգտագործման իրավունքներ՝ DALL·E-ի հետ իրենց ստեղծած պատկերները վերատպելու կամ վաճառելու համար»:
Dream by WOMBO. Պաշտոնական կայքում նշվում է, որ «Օգտատերերին են պատկանում նրանց կողմից ստեղծված արվեստի բոլոր գործերը, ներառյալ բոլոր հարակից հեղինակային իրավունքները։
NightCafe. կարող եք կոմերցիոն նպատակներով օգտագործել AI֊ի գեներացրած ցանկացած նմուշ, եթե ստեղծման ընթացքում չեք օգտագործել հեղինակային իրավունքով պաշտպանված որևէ այլ պատկեր։
MidJourney. Եթե անվճար կամ փորձնական հաշիվ եք օգտագործում, ապա իրավունք չունեք ստեղծված պատկերներն օգտագործել կոմերցիոն նպատակներով։ Պրեմիրում փաթեթից օգտվողներն, ինչպես միշտ՝ շահում են։ Ծրագրի համար վճարողները ստեղծած պատկերները կարող են նաև կոմերցիոն նպատակներով օգտագործել։
Բոնուս. արհեստական բանականության միջոցով գեներացված արվեստի գործերը թույլատրված գրեթե բոլոր դեպքերում կարելի է վաճառել նաև OpenSea֊ում՝ որպես NFT։
Իմիջիայլոց, դեռ 2018֊ին արհեստական բանականության միջոցով ստեղծված արվեստի գործը վաճառվել է 432,000 դոլարով և սա ազդարարել է հեղափոխական ծրագրերի նոր դարաշրջանը։ Վաճառված դիմանկարը, որը կոչվում է «Էդմոնդ Բելամիի դիմանկար», ստեղծվել էր՝ օգտագործելով 14֊ից 20֊րդ դարերին արված մոտ 15,000 դիմանկար։
ԱՎԵԼԻՆ ԾՐԱԳՐԵՐԻ ՄԱՍԻՆ
Արհեստական բանականության միջոցով նկարներ ստեղծելու ծրագրերն աճում են երկրաչափական պրոգրեսիայով, բայց դրանցից միայն մի քանիսն են, որ իսկապես տպավորիչ աշխատանքներ են ստանում։ Կան ծրագրեր, որոնք արվեստի գործ են ստեղծում և մարդկային գործոն այստեղ բացարձակապես պետք չէ։ Մյուսները մարդկանց թույլ են տալիս իրենց կարևոր զգալ և օրինակ տեքստ մուտքագրելու միջոցով նախանշել ստեղծվող պատկերի որոշ առանձնահատկություններ։ Կան նաև ծրագրեր, որոնք անցնում են նույնիսկ ակնկալված ներգրավվածության սահմաններն ու մարդկանց ցույց են տալիս փոփոխություններ անել արվեստի գործը գեներացնելու ընթացքում։ Մեծ հաշվով, իրական կախարդանքն այն է, որ ինչ տեքստ էլ գրեք, արդյունքները ձեզ հիմնականում զարմացնելու են։ Սա ապացուցող էքսպերիմենտին ևս կհասնենք։
Արման Գասպարյանը համեմատում է այն ծրագրերը, որոնցով ինքն էլ աշխատում է: neural.love-ն ավելի պարզ և սիրողական գործիք է, որի համար հարցի ճշգրիտ լինելն այդքան էլ էական չէ: Այս նեյրոցանցը տարօրինակ, սյուռեալիստական պատկերներ գեներացնելու համբավ ունի: DallE 2 և Midjourney նեյրոցանցերն ավելի պրոֆեսիոնալ են: Բուն գործիքից քիչ բան է կախված, շատ ավելի պահանջկոտ են օգտատիրոջ ներգրավվածության առումով։
«Եթե հստակ խոսենք, neural.love-ը ատրակցիոն է, խաղ, իսկ Dall-E 2-ն ու Midjourney-ն ստեղծագործական գործիքներ են նույն կերպ, ինչպես Photoshop-ը կամ Unreal Engine-ը։ Այսինքն, դրանք պահանջում են օգտատիրոջ շատ ակտիվ ներգրավվածություն։ Այս ծրագրերը թույլ են տալիս աշխատել արդյունքների հետ` առաջարկել նեյրոցանցին նկարել տվյալ տարբերակի վարիացիաները, վարիացիաների վարիացիաները, փոխել հարցումը, խմբագրել, այնքան, մինչև ստանա ցանկալի արդյունքը։ Այսինքն, նման նեյրոցանցերը շատ ավելի ճկուն են, վարիատիվ, customized, քան ավելի սիրողական տարբերակները»,- ասում է նա:
Պատկերացնելու համար՝ DALL-E֊ի մասշտաբները, միայն կարելի է իմանալ, որ ամեն օր 1.5 միլիոնից ավելի մարդ DALL-E֊ով 2 միլիոնից ավելի նկար է ստեղծում։ Միլիոնավոր դոլարների ներդրում, տարիների աշխատանք և արդյունքում ի՞նչ է ստեղծվում… Դե, օրինակ՝ ձի հեծած տիեզերագնաց։
Ձեր երևակայությունը շարժելու և, գուցե, մոտիվացնելու համար ներկայացնում ենք Արմանի՝ արհեստական բանականության միջոցով գեներացրած մի քանի տպավորիչ նկար:
ՍԵՓԱԿԱՆ ՕՐԻՆԱԿՈՎ
Ինչպես ասում են՝ հազար անգամ պատմելու փոխարեն կարելի է մեկ անգամ ցույց տալ։ DALL-E֊ով փորձել ենք առաջին անգամ ինքնուրույն գեներացնել մի քանի պատկերներ: Արդյունքները կարելի է տարբեր ածականներով մեկնաբանել՝ զվարճալիից մինչև առնվազն հետաքրքիր: Առաջարկում ենք քննել ու քննարկել միասին։
Ի դեպ, նեյրոցանցից առաջին անգամ օգտվողի աչքով առաջին հայացքից նկարի վրա ազդելու ձեր հնարավորությունները մեծ չեն՝ ընդամենը մի քանի բառ: Իսկ իրականում, մի քանի փորձից հետո հասկանում ես, որ ճիշտ բառեր ընտրելու դեպքում կստանաք գրեթե այն, ինչ ուզում էիք, կամ մի բան էլ ավելին։ Ձեր պատկերացումները հստակեցնելու համար ավելացրեք, օրինակ այն նկարչի անունը, ում ոճով կուզենայիք տեսնել նկարը, կամ էլ կարող եք պարզապես նկարչական ուղղությունն ավելացնել։ Հստակ եղեք նկարագրություններում՝ գույն, տեղանք, կերպարներ, գործողություն։ Նույնիսկ մեկ ածականը՝ մութ կամ լույս, տրամագծորեն տարբեր նկարներ է գեներացնում։ Ձեր տարբերակները կարող եք փորձել այստեղ:
Եվ վերջում՝ վերադառնալով հարցերի հարցին. Որքա՞ն է հավանականությունը, որ արհեստական բանականությունը կխլի նաև արվեստագետների աշխատանքը։ Այստեղ ևս միանշանակ պատասխաններ հանկարծ չփնտրեք։ Մի շարք հոռետեսական հետազոտություններ ու կանխատեսումներ պնդում են, որ երկարաժամկետ հեռանկարում նկարիչների պահանջարկը կտրուկ կնվազի։ Արհեստական բանականությունը մի քանի վայրկյանում կարող է ստեղծել այն, ինչի համար մարդու օրեր և գուցե շաբաթներ պահանջվեն։ Այս կարծիքին են նաև իրենք՝ նկարիչները։ Երիտասարդ նկարիչը, որ նախընտրել է անանուն մնալ ասում է՝ «մինչև այս տեխնոլոգիական զարգացումն էլ նկարիչների հմտությունները բավարար գնահատված չէին, վախենամ՝ սա միայն կխորացնի վիճակը»։ Մեկ այլ նկարիչ կարծում է, որ «այս ամենը առանձնապես չի ազդի արդեն կայացած ու մեծ համբավ ունեցող նկարիչների վրա, կտուժեն միայն սկսնակները»։
Մյուս կողմից, արհեստական բանականությունը չի կարող արվեստի գործի մեջ դնել այն զգացմունքն ու կոնտեքստը, որ կարող է անել մարդը։ Կա վարկած, թեև քիչ շոշափվող, որ արհեստական բանականությունն ու տեխնոլոգիական այս նոր զարգացումները նոր հաստիքներ ու աշխատանքի նոր հնարավորություններ կբացեն նաև նկարիչների համար։ Արման Գասպարյանի ընկալմամբ փորձը ցույց է տալիս, որ նման գործիքներն իրականում ընդլայնում են ստեղծագործական հնարավորությունները։
«Նեյրոցանցը կարող է նկարչին առաջարկել այն, ինչ իր երևակայությունը չէր կարող գեներացնել, այսինքն` նեյրոցանցի առաջարկած արդյունքները էքսպոնենցիալ մեծացնում են նկարիչի ոգեշնչման աղբյուրների սպեկտրը։ Ի վերջո, այսպես թե այնպես, ցանկացած նկարիչ օգտվում է ոչ միայն իր երևակայությունից, այլև այդ երևակայությունը սնուցող արտաքին աղբյուրներից, իսկ նեյրոցանցերը շատ ավելի լայն ու խորն են դարձնում այդ աղբյուրները».- նշում է Արմանը:
Չնայած լավատեսական այս նոտային, Գասպարյանը ևս կարծում է, որ մտավախությունների մի մասն անհիմն չեն:
«Օրինակ, արդեն հիմա շատ գործատուներ նկարչի ծառայություններից օգտվելու փոխարեն նեյրոցանցի հետ են աշխատում։ Քանի որ արդեն հիմա կան նեյրոցանցեր, որոնք գեներացնում են ոչ միայն նկարներ, այլև 3D մոդելներ, gif-եր, իսկ վաղը` նաև վիդեոներ: Բայց դա նորմալ էվոլյուցիա է, որին արտիստները պետք է հարմարվեն, ավելի շատ ստեղծագործեն, նոր մոտեցումներ ու ժանրեր ստեղծեն, անեն այն, ինչ նեյրոցանցը չի կարող։ Սա հավերժական մրցավազք է լինելու»,- ասում է նա:
Այս ամենի ֆոնին ակտիվ քննարկվում է նաև Computational Creativity ասվածը, կամ այլ կերպ ասած՝ հաշվողական ստեղծագործականությունը։ Հենց սրա մանրամասն ուսումնասիրությունն էլ գուցե բացատրի, թե ինչ պատկեր կունենանք երկարաժամկետ հեռանկարում, ինչպիսին են նկարիչների շանսերը և ուր է հասնելու տեխնոլոգիական զարգացումը։