Alex aka Dompro. Tipul cu „machine gan” în generarea de conținut unic digital

Pe Alex aka Dompro, l-am cunoscut la Mare. Nu a fost chiar o întâlnire estivală, pentru că s-a întâmplat iarna pe 20 ianuarie, nu pe litoral, ci fix în MARe. Eu eram in charged cu exponatele, iar el a fost invitat  să vorbească despre Lili Gan. Solve et Coagula, inteligența neuronală cu sistem GAN în creare de conținut grafic.

După părerea mea, e ca un fel de meta-inception în lumea artei cyberdelice, tulburătoare și generativă. Autorul ei Dompro crede același lucru, doar că doctoratul pe care îl are în machine learning  îl determină să se exprime în termeni de specialitate.  În seara evenimentului premieră, ne-a vorbit despre: „estetica specifică rețelelor neuronale”, „rețele neuronale adversariale”, „invățare automată”, „cortex vizual”,  „interpolari liniare”,  „limitări și extinderi”,  etc. … În mare, despre IA și tot felul de date entropice care o însumează pe Lili Gan, inteligența artificială care generează și animă conținut grafic unic.

Pentru că am văzut ce face Lili Gan de aproape și psihedelic, m-am întrebat insistent cine este Alex Dompro? Pe scurt, am aflat că este un tip care-și vede liniștit si deeply de treabă: se ocupă de AI art de la One Night Gallery, prima galerie de new media art din Romania și tot el a dezvoltat instalația Neural Mirror de transfer de stil real-time. Are 35 de ani și un doctorat în machine learning,  pe care spune că l-a făcut, pentru că în tinerețe, i-au plăcut calculatoarele și școala. 🙂

Ca să intru în layerele dialogului meu cu Alex despre Lili Gan, într-una din discuții, îmi cere un număr. Eu i-am lăsat numărul de telefon.:) Îmi spune că nu e bun pentru generare de postere și mă roagă să aleg unul mare, pe care să nu-l mai folosească nimeni în viitor. I-am dat și eu random, un exemplu: 3000.000.161.378.120.

A doua zi, îmi spune că numărul a generat un poster unic pentru Artevezi. M-am uitat îndelung la el, și deși Dompro spune că a făcut numele fiecărei imagini cât mai sugestiv, mie tot mi se pare că dintr-un fundal cu straturi liniare, se profilează o formă bestială, pseudo-antropomorfică cu tentacule. 🙂

 

Lili Gan. 3000.000.161.378.12x / Artevezi

Și totuși, care e misterul cu posterele grafice generate de Lili Gan? Și cum arată „personalitatea” unei AI artiste văzută prin modul de gândire al creatorului ei? Aflați într-un interviu dedicat de Alex aka Dompro, exclusiv pentru Artevezi:

 

Elena Ghițoiu: Dacă ai fi un artist transplantat într-o lume Cyber, cum ai arăta?

Dompro: Nu îndrăznesc să mă consider artist, ci mai degrabă hacker, în sensul de minte curioasă și aplicată, fără alte conotații negative. În lumea cyber, probabil aș fi transplantat ca un astfel de caracter dintr-un joc roguelike, cu grafică pixelată și o muzică electronică deep, dark & dangerous gen dub sau neurofunk, un personaj care-și vede de treaba în liniște, pentru că are multe questuri de rezolvat.

 

 

E. G. :  Împreună cu echipa One Night Gallery ați creat-o pe artista Lili Gan: Intelegenta artificială cu sistem GAN(Generative Adversarial Network). Care este utilitatea lui Lili Gan în segmentul artistic-cultural și care sunt performanțele ei artistice? Care este rolul ei în societate și  în ce planuri de viitor ai integrat-o?

D: Totul a început ca unul din mai multe experimente  de a utiliza noile tehnici AI pentru a produce artă digitală. Bineînțeles, într-o manieră educată și sistematică. Cam acum un an, tehnicile GAN (apărute inițial în 2015) se maturizaseră suficient, ca să poată sintetiza imagini de mare perplexitate, care ne-au impresionat și prin urmare am decis că.. vrem și noi. Am ales “posterul grafic” că temă pentru a colecta setul de imagini care urma să fie folosit în procesul de învățare de AI, pentru că era ceva ce nu mai încercase nimeni și părea că are mult potențial artistic, pe lângă faptul că design-urile de postere din ziua de azi sunt absolut superbe. Fiecare are ceva aparte, care îl evidentieza imediat în câmpul nostru vizual drept poster. Ceva care îndeamnă privitorul la apreciere artistică de ansamblu, dar și la lectur de detaliu. Noi știm că e așa, dar nu putem să explicăm exact ce e. Dar poate că un AI ar putea să-și dea seama, fără să fie nevoie să-i explicăm noi. În plus, posterele nu sunt doar lucrări de artă, ci și containere de informație esențială, condensată. Un fel de 2-în-1. Ceea ce mi se pare destul de interesant.

 

 

Experimentul cu posterele a reușit, după mai multe iterații și încercări, iar rezultatul a fost Lili Gan, o rețea neuronală artificială care poate să creeze imagini nemaivăzute, ce reprezintă postere care par din alte lumi, în alte scrieri. Iar dacă ai priceperea să le pui cap la cap ca frame-urile unui video, obții animații atmosferice hipnotizante și tulburătoare. Faptul că acum avem acces la un software, care poate să genereze on-demand postere surprinzătoare, s-a dovedit de mare ajutor și la taskuri interne care necesită content digital. A apărut astfel un rol concret pentru Lili Gan în “schemă organizațională”, de designer grafic și animator, dar, care are nevoie să colaboreze cu persoane umane pe input și pe output.

 

 

E.G. Cum o vezi pe Lili Gan în raport cu alți artiști contemporani?

D: Cred că este de bonton să o comparăm pe Lili cu alți “artiști contemporani” din același spațiu, cel al rețelelor neuronale care sunt antrenate cu scopul explicit de a genera artă. Utilizarea AI în artă nu este încă un fenomen larg, ci mai degrabă un curent de ultra-nișă. La nivel global, aș estima că există zeci de mii de artiști digitali care lucrează cu tehnologii AI clasice, pentru că sunt parte integrantă din softurile folosite pentru instalații artistice și interactive, animații, efecte speciale, visuals, mapping etc. Însă dintre aceștia, doar o fracțiune, probabil câteva sute, au concomitent skillurile necesare pentru a programa ei înșiși rețele neuronale (GAN-uri în special) și seturi vaste de imagini necesare procesului de învățare. Aceste abilități nu sunt intrinsec artistice, ci mai degrabă informatice și inginerești, și prin urmare setează o barieră de intrare destul de punitivă pentru cei interesați. Și, la rândul lor, doar o parte dintre cei care pot trece această barieră de skilluri sunt destul de motivați să se dedice unui astfel de proiect într-un mod activ, pentru că, beneficiile nu sunt directe. Practic, să înveți un GAN să facă artă te costă bani, resurse de calcul și timp, și trebuie s-o faci de amorul artei.

În momentul de față nu sunt foarte mulți “colegi” ai lui Lili la nivel global, iar cei care există sunt antrenați pe seturi de imagini ce reprezintă pixel art retro, picturi clasice, artwork din collectible card games și alte faze. Aș îndrăzni să spun că Lili Gan produce imagini mai interesante, și am două argumente. Ne ocupăm în permanentă să avansăm stadiul său de învățare, generând postere de o calitate vizuală ce progresează de la lună la lună. O rețea neuronală poate să “stoarcă” o lungă perioada de timp informație din setul de date din care învață, deși o face la o rată din ce în ce mai mică, iar în cazul nostru, estimăm că trebuie să insistăm cu acest proces cel puțin până la sfârșitul anului. De asemenea, pentru că am ales ca temă posterul grafic, imaginile pe care le generează sunt interesante și datorită acestui “dans” între partea grafică și partea de tipografie, care pot fi diferențiate conceptual; așa cum am zis, un poster este 2-în-1, desene și litere, așa că ai două surse de variație manifestată drept creativitate.

 

 

Puținii artiști digitali care se încumetă să folosească tehnici GAN formează o comunitate ce poate fi găsită congregând online pe twitter și reddit, iar în viața reală împărtășindu-și realizările la Eyeo Festival și workshop-uri dedicate artei de pe lângă conferințele științifice de AI, sau la evenimente culturale ce variază de la Ars Electronica, la Burning Man. Aș aminti aici artiști vizionari ca Mario Klingemann, Helena Sarin, Refik Anadol, Zach Lieberman și Refik Anadol, care sunt talentați atât artistic, cât și tehnic. Chiar și în absența tehnologiilor AI, acești artișți au o carieră de succes la cel mai înalt nivel. Pentru ei, GAN-urile sunt mai degrabă un nou mediu suport ca să își exprime propria inspirație artistică, așa cum au făcut-o dintotdeauna, unii având istoric chiar cu grafică digitală a anilor ‘80, cu artă cyberdelică și fenomenul demoscene din anii ‘90 sau mai sunt tendințele recente de a lucra în 3D pentru VR și AR. Încercăm să învățăm de la ei, ne inspiră și ne motivează să reușim să facem lucruri mișto.

 

 

E.G. : După părerea ta, unde se  întâlnește arta cu știința programării?

D: Pe scurt, în artă digitală. La finalul anilor ‘70, calculatoarele au trecut de la stadiul de mainframe (mari cât un depozit) la stadiul de microcalculator ( desktop), datorită circuitelor integrate, acele pastile din calculatorul nostru unde se calculează totul și care puteau fi realizate din ce în ce mai mici și mai performanțe. Tot în aceeași perioadă, Xerox și Apple au schimbat paradigma de utilizare a unui calculator, dezvoltând primele interfețe grafice, care să înlocuiască terminalele text în care se tastau comenzi, precum și primele monitoare digitale și dispozitive de input (mouse, trackball) cu care să putem utiliza noile interfețe.

Astfel, calculatoarele au devenit mai accesibile, ca mentenanță, preț și curbă de învățare, pentru masă largă a populației, inclusiv pentru artiști. Iar artiștii s-au apucat de treabă de îndată. Există artă digitală generativă din anii ’70, când spirite cu înclinație artistică au început să scrie programe care manipulau culoarea pixelilor de pe ecran. Acest trend a continuat până în zilele de astăzi, pentru că a progresat odată cu tehnologia. Când plăcile grafice și monitoarele digitale se înnoiau și suportau mai multe culori și geometrii, artiștii digitali încercau să exploreze aceste noi capabilități. Ușor-ușor, taskurile de grafică, proiectare sau tehnoredactare s-au mutat pe calculator. Iar astăzi, practic, avem artă digitală algoritmică care presupune că artistul își programează singur creațiile, sau artă digitală realizată cu software de tipul  suitei adobe, care sunt la rândul lor realizate de niște oameni cu knowledge în arta programării și programarea artei.

E.G. : Care este cea mai creativă parte în realizarea unei inteligente artificiale, și din ce domenii de activitate provin oamenii din echipa cu care lucrezi?

Ai nevoie de o parte artistică doar atunci când vrei să realizezi un AI care face ceva CU artă. În celelalte 99,8% din cazuri, ai nevoie doar de skilluri de programare specifice și de un mod matematic de a gândi problema. În ziua de azi, pe post de AI se recurge de obicei la un tip special de software denumit “rețea neuronală” care poate să învețe statistic dintr-un set de exemple, ca să le categorizeze sau să le imite. Nu este genul de soft pe care îl instalezi și merge out-of-the-box, ci mai degrabă trebuie să-l codezi de la zero sau să modifici prototipuri open-source realizate de alții. Iar asta e valabil mai ales la proiectele exotice, cum sunt cele artistice.

În primul rând, trebuie să hrănești AI-ul cu artă, ceea ce înseamnă că trebuie să construiești un set de date din care să învețe: imagini, video sau audio. Ca să poți face asta într-un mod decent, îți trebuie cultură artistică, simț estetic, bun-gust. Trebuie să înțelegi ceva din curentele de artă, să ai habar despre diferite colecții, să fii la zi cu tendințele și scena. Câteodată, îți trebuie hands-on experience, pentru cazurile când generezi chiar tu exemplele, indiferent de mediul lor. La One Night Gallery, suntem o echipa de oameni cu background diferit,  artiști, curatori, comunicatori și coderi, dar avem în comun pasiunea pentru artă și un insight colectiv unic în industrie.

În al doilea rând, ai nevoie de un plan pentru “a scoate” artistul dintr-un software (rețea neuronală sau nu) și de a-i pune în scenă. Trebuie să orchestrezi și să regizezi un scenariu ca să-l determini să creeze ceva artsy. Iar câteodată, trebuie să intervii direct, ca să editezi și să montezi ceea ce a creat. Cu alte cuvinte, e nevoie de o întreagă echipă de producție artistică. Spre deosebire de proiectele în care ai de la început o anumită viziune asupra rezultatului pe care vrei să-l obții, aici ai nevoie de o licărire de inspirație despre cum ai putea să folosești o anumită rețea neuronală într-un mod creativ, pentru că rezultatele pot fi greu de anticipat aprioric. Este important să stăpâneșți cât mai bine instrumentele pe care le ai la îndemână, ca să le poți jongla cu măiestrie. Rețelele neuronale sunt programe generale, caracterizate prin milioane și milioane de numere, precum o tabelă de excel. Ele nu au fost concepute pentru artă și nici măcar nu cunosc acest concept, oricât de libertin am vehicula noi în societate termenul de “inteligență artificială”. Așa că principalul factor de succes la un AI pentru artă este să descoperi la ce ar putea să fie bun.

 

 

E.G.: Te rog să-ți imaginezi că tu împreună cu echipa ta lucrați la o nouă  inteligență artificială  înzestrată cu capacitatea de a genera enunțuri filozofice, care ar fi primele trei idei despre viață cu care îți dorești să o familiarizezi?

D: Cu riscul de a părea acceleraționist (spoiler: I’m not), o să zic că nu m-am gândit la asta foarte tare. Dar îmi imaginez scenariul: lucrez câteva nopți la așa ceva și într-o dimineață mă trezesc și văd că.. it’s alive și vrea repede trei idei despre viață! Pentru că încă nu mi-am băut cana de flat white, dar simt adrenalina momentului, nu m-aș mira să dau pe google (kek). Și bine aș face, pentru că aș găsi, de exemplu, legile lui Asimov. Un scriitor de geniu, care și-a petrecut toată viața gândindu-se la asta și chiar a rafinat, în timp, legile cu care spunea el că ar trebui să înzestrăm orice AI sau robot. Pentru că i-ar constrânge să fie etici față de viață, să o aprecieze și să o prețuiască.

Însă rețelele neuronale nu funcționează așa. Ele nu învață reguli, ci învață din exemple, construindu-și singure niște reprezentări interne. Și nu contează ordinea în care îi dăm exemplele, ci cât de bine acoperă domeniul de interes. Vrem să învățăm un AI despre viață? Mai întâi, trebuie să ne dăm seama cum putem să descriem noi conceptul de viață, apoi cum să-l reprezentăm din punct de vedere informatic. Apoi, trebuie să găsim destule exemple despre “viață” ca să ne asigurăm că are o înțelegere cât mai vastă. E așa ceva posibil? Mai întâi să vedem ce spun filosofii…

Oricum, forma curentă de AI prevalează în zilele noastre, cu rețele neuronale și deep learning, nu urmărește să creeze conștientă sau să înțeleagă semantic, ci să perceapă vizual sau auditiv. Nu facem rețele neuronale care să înțeleagă viața, existența, sau alte concepte abstracte. În schimb, facem rețele neuronale care știu să facă diferența între o imagine cu câini vs pisici sau una cu mere vs portocale, sau care știu să transcrie în cuvinte o voce de vorbitor și alte astfel de taskuri unde ne-ar prinde bine să avem un asistent automatizat. Inteligența artificială răspunde nevoii umanității de a învața mai mult din datele pe care le are la dispoziție și de a capitaliza pe acest fapt. Și asta nu se face prin reguli, pentru că nu există un mod de a descrie cum arată toate pisicile din lume sau cum sună un cuvânt pe orice tip de voce. Ci se face prin multe exemple, astfel încât programul să învețe singur aceste reguli nescrise și greu de definit de către oameni. De asta le numim inteligențe artificiale, chiar dacă termenul pare câteodată superfluu.

Chiar și în cazul AI pentru artă, care înseamnă că e construit din subcomponente, AI-uri mini și super-specializate care automatizeză câte un task vizual, combinate creative ca să genereze un rezultat greu de obținut manual. Când priveșți arta realizată de un AI, nu înseamnă că autorul e o minte sentienta dar artificială, care înțelege arta, viață și universul la un nivel supra-uman. Așa ceva nu există în realitate. De fapt, privești rezultatul unui proces artistic compus din mai mulți pași, al cărui pipeline include fel și fel de tehnologii ultramoderne și experimentale AI, dar și human touch.

 

 

E.G.: Îți aduci aminte de vreo expoziție de artă care ți-a atras atenția în mod deosebit? De ce?

D: Cel mai mult m-au marcat manifestările artistice de pe când locuiam în două orașe centre culturale globale: Milano și Chicago. În anul 2006 eram student Erasmus la Politecnico și am încercat să savurez cât mai mult din Trienala din Milano. Îmi amintesc și acum de o expoziție de artă plastică cu elemente performative ce se întâmpla chiar în Piața Domului și în clădirile de pe latura opusă galeriilor Vittorio Emanuele II, expoziție care mi-a dat multe filme despre potențialul artelor contemporane. Iar în anul 2010, în timpul unui job în Chicago, locuiam în Hyde Park, în zona Universității unde se ținea de două ori pe vară o expoziție stradală de artă și craft destul de lowbrowish, dar de calitate incredibilă, denumită Chicago 57th Street Art Fair. Mi-a plăcut în mod deosebit un senpai cu aspect de pirat care lucra cu componente electronice reciclate(pcb), ceea ce mi-a fost sursă de inspirație pentru estetica a două tatuaje.

 

 

E.G. :Care este brand-ul tău de suflet?

D: Obey. Îl apreciez mult pe Shepard Fairey pentru că a reușit să creeze nu doar un brand comercial, ci a pornit o mișcare globală de rebeliune creativă și expresie artistică publică.

 

 

Articol realizat de Elena Ghițoiu