Мэттью Ричи с Джейсоном Розенфельдом
Выставка Мэтью Ричи «Сад в машине» проходит в зале Джеймса Коэна на Уокер-стрит, 48 до 15 октября. Она включает в себя две серии картин, сделанных в прошлом году, набор из десяти связанных друг с другом рисунков, каждый из которых называется «Листья», большую скульптуру и фильм. Крупнейший обзор карьеры художника «Сад во время наводнения», куратором которого является Марк Скала, откроется в Художественном музее Фриста в Нэшвилле, штат Теннесси, 11 ноября. Он также будет включать в себя сотрудничество с композитором Ханной Бенн и группой Fisk Jubilee Singers. под руководством их недавно умершего лидера, доктора Пола Т. Квами. Это первая персональная выставка Ричи в галерее.
Джейсон Розенфельд (Рейл):Можете ли вы рассказать нам, что происходит в этих новых картинах, а также о процессе, а также о вопросе искусства с использованием искусственного интеллекта и подрыва ИИ?
Мэтью Ричи: Это было ответвление работы через COVID. Я начал этот процесс в Массачусетском технологическом институте три года назад, где работал художником в Центре искусства, науки и технологий прямо до и во время COVID. Я работал с доктором Сарой Шветтманн, программистом, исследователем и ученым-когнитивистом. Ее пригласили принять участие в сотрудничестве с MIT, Microsoft и Met. Пришел Метрополитен и сказал: «Итак, мы публикуем наши собранные изображения для бесплатного использования по всему миру, и мы хотим, чтобы вы, ребята, выяснили, что это должно делать, а Microsoft собирается предоставить вычислительные мощности». Позже Метрополитен провел несколько мероприятий под названием «цифровые салоны», но именно на хакатоне я впервые увидел разновидность машинного обучения, называемую генеративно-состязательными сетями или GAN. Одна из программ в GAN называется генератором, а другая — дискриминатором. На основе базы данных генератор создает миллионы и миллионы потенциальных изображений, а дискриминатор выбирает из них. Они враждебны друг другу, но все же пытаются создать или сблизиться к совершенно новому образу, основанному на любых данных, которые им предоставили.
Железнодорожный: Они не любят друг друга. Но дискриминатор смеется последним?
Ричи: Да, дискриминатор смеется последним, что трагически верно для нашего общества. [Смех] Новый вид GAN под названием StyleGAN стал доступен только в 2019 году, и программист по имени Марк Гамильтон прогнал через него всю коллекцию Met, и это просто выдало такую захватывающую ерунду. Сара назвала это «размытым видео». Потому что искусство не складывается так же, как лица. Если вы дадите ему 500 000 произведений искусства, ГАН не сможет создавать новые произведения искусства. Программное обеспечение пытается решить проблему искусства. А не может, поэтому вместо этого вы увидели, как эта штука трансформируется то в то, что может быть ожерельем, то может быть, теперь это монета, а теперь это картина. Подождите, это шляпа! Это судно! Это кусок кольчуги! Впервые в жизни я почувствовал, что увидел визуальный эквивалент того, как, по нашему мнению, может выглядеть машинный интеллект. Это не так, но я почувствовал, что впервые увидел разум машины.
Железнодорожный:GAN не был разработан для изображений?
Ричи:Не изначально, но StyleGAN был.
Железнодорожный:Итак, первоначальное приложение было для чего?
Ричи: Я думаю, что его первоначальное использование заключалось в том, чтобы попытаться понять, могут ли сети научиться самообучаться, но, конечно, обучение зависит от категоризации того, что изучать, каким-то образом, предмета изучения. Итак, StyleGAN прошел обучение на человеческих лицах и научился создавать больше лиц. Идея заключалась в том, что если вы дадите им миллион лиц, они смогут сделать вам еще миллион лиц.
Железнодорожный:Он синтезирует материал и производит что-то, я думаю, можно сказать оригинальное.
Ричи: Это усредненная версия всего, что там есть. Одним из первых примеров является веб-сайт thispersondoesnotexist.com. Это создает новое лицо, новое лицо и новое лицо, и все они выглядят как настоящие люди. Это безумие. Теперь реклама, которую вы можете увидеть в метро, — это не реальный человек. Это не будет фотосессия. Им это больше не нужно, и это немного пугает. Именно такими я знал GAN. И, конечно же, на самом деле люди с ними делали коллажи со знаменитостями. Поэтому, когда я увидел их применение к искусству в Массачусетском технологическом институте, они не сработали, но на долю секунды я подумал: «Вот. Вот. Это произошло передо мной. Я это видел». А потом оно как бы растворилось в этом тумане. Я попросил программиста предоставить мне видео, которое он сделал с этим формированием изображений, и в течение года я пытался понять, как заставить его работать, пока Сара не предоставила мне тот же код. Все это открыто и бесплатно на GitHub, но теперь есть и платные платформы. Она как бы создала для меня платформу, и именно это позволило мне снять «Каудекс» (2022), фильм о машинном обучении в конце шоу. Я, очевидно, сделал много анимаций и фильмов в рамках спектаклей, поэтому мне всегда нравилась идея, что на самом деле ты не снимаешь фильм. Это больше похоже на машиниму, процедурную анимацию. Вы ссылаетесь на блок кода, а не на повествование. Но с помощью GAN вы можете обучить дискриминатор. Вы можете сказать: «Мне это нравится» и выбрать то, что ему нравится. Затем они оба усердно работают вместе. Особенно во время внутреннего изгнания из-за COVID я начал чувствовать, что разговариваю с этим существом, потому что оно предпринимало все эти прекрасные усилия, чтобы доставить мне удовольствие, большинство из которых терпели неудачу. Это было что-то вроде рисования или преподавания в художественной школе. [Смех]