numero 19
10 febbraio 2019
Arte

Intelligenza artificiale e creatività

Verso nuove forme d'arte. Come si è potuto vedere, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da giganti nel corso degli anni, ma è stato grazie alla tecnologia Gan (Generative adversarial network) che ha ottenuto il passepartout verso una nuova era. Infatti questi sistemi hanno permesso di portare creatività all’interno del mondo artificiale. Il sistema Gan è un insieme di due reti neurali che interagiscono tra di loro.

 


Autore : Matteo Franceschini


Come fanno le macchine a manipolare i simboli del pensiero? Come affrontano le domande, le parole, i concetti, la concorrenza umana?”
(da “Mente umana e cervelli elettronici”
di Donald G. Finck, Zanichelli, Torino, 1967)

Partendo da questo concetto è chiaro come i dubbi, le domande e gli interrogativi sul rapporto e la coesistenza tra mente umana e intelligenza artificiale siano ricorrenti. Ciò nonostante negli anni ci sono state continue ricerche e studi approfonditi per il miglioramento dell’intelligenza artificiale (IA).

Bisogna tener presente però che spesso parlando di IA si nota un po’ di confusione. Tecnicamente l’utilizzo di questo termine racchiude tutte quelle operazioni che sono riconducibili alle capacità dell’intelletto umano eseguite da un computer.

Alle origini dell’Intelligenza Artificiale

Il termine Artificial Intelligence nasce ufficialmente con J. Mccarthy nel 1956. Il problema complesso nello sviluppare sistemi intelligenti consisteva nella scomposizione in sotto-problemi. Per questo motivo i ricercatori si concentrarono inizialmente sulla lavorazione di algoritmi che riprendessero fedelmente i ragionamenti umani. Quindi il funzionamento fu regolato su diversi livelli: comprensione, ragionamento, apprendimento e interazione. La comprensione riguardava le capacità cognitive di correlazione tra date ed eventi. Per quel che riguardava il ragionamento, attraverso la logica si riusciva a collegare varie informazioni. L’apprendimento era utile nell’analisi degli input per una corretta restituzione in output. L’interazione, invece, si rifaceva al modo dell’IA di rapportarsi all’uomo. La prima svolta importante arrivò tra gli anni Settanta e Ottanta con lo sviluppo delle Gpu, le unità di elaborazione grafica, e l’avvento delle reti neurali.

L’idea era quella di replicare artificialmente il cervello umano ricreando appunto delle reti neurali come quelle biologiche. I problemi principali erano legati a tre caratteristiche del comportamento umano: conoscenza non fine a se stessa, coscienza in grado di prendere decisioni non solo soggette alla logica e problem solving.

Le reti neurali, quindi, si presentavano come un processo adattivo in grado di modificarsi in base ad informazioni provenienti sia dall’esterno sia dall’interno trasmesse durante le fasi di apprendimento e ragionamento. Ricercatori e studiosi negli anni hanno voluto migliorare la conoscenza di base che qualsiasi sistema artificiale possiede andando a modificare gli algoritmi e rendendoli ancora più precisi e dettagliati. Così dalla conoscenza di base si è passati ad una conoscenza più allargata, creata tramite l’esperienza. Il salto di qualità vero e proprio però lo si è fatto quando si sono ricreati degli algoritmi specifici, in grado di migliorare il comportamento di una macchina, che imparasse dai propri errori tramite machine learning (l’apprendimento automatico). Da questo tipo di apprendimento ne sussegue che una macchina è in grado di assimilare un atteggiamento o un comportamento anche se non è mai stato programmato in lei.

Per poter procedere in questa direzione, alquanto complessa, gli addetti ai lavori hanno dovuto suddividere tre tipi di apprendimento in base anche alle richieste che vengono commissionate alla macchina: apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Nel primo caso alla macchina si commissionano degli obiettivi da perseguire e raggiungere attraverso le relazioni tra input, output e risultato. Nel secondo caso la macchina deve essere in grado “di prendere una decisione da sola” senza essere stata educata da nessun input. Nell’ultimo caso invece la macchina si trova in un ambiente dove ci sono variabili non definite. Di conseguenza da tutto ciò si può dedurre che l’apprendimento automatico per le Intelligenze Artificiali è stato reso possibile grazie agli intrecci tra reti neurali sopra elencate.

Utile al processo di comprensione e riproduzione dell’Intelligenza Artificiale è il funzionamento della struttura del cervello biologico per questo il modello Deep Learning è importante, perché garantisce il riconoscimento facciale, vocale e d’immagine.

La tecnologia Gan cambia il modo di fare e vedere l’arte

La parola tecnologia deriva dal greco “tékhne-logìa” (trattato sul saper far arte). È l’etimo stesso del termine a portare con sé e a definire lo stretto intreccio del rapporto primordiale con l’arte.

Per molto tempo però arte e tecnologia son sembrate essere molto distanti fra di loro. La prima è stata intesa semplicemente come un godimento prettamente estetico, la seconda invece è stata considerata come un aiuto al miglioramento della vita dell’uomo. Superando il velo di apparenze si può notare come l’arte, in tutte le sue forme, sia stata sempre intrinseca allo sviluppo tecnologico e con il passare del tempo questo rapporto ha avuto un andamento alterno tanto da arrivare a confondersi l’un l’altra in varie epoche artistiche. L’artista è sempre stato un po’ tecnico e scienziato, ne sono esempio Brunelleschi e Leonardo. Con il passare del tempo lo sviluppo tecnologico investe i mezzi di comunicazione e rappresentazione, dando vita così a nuove forme e diffondendo un nuovo modo di fare arte, una nuova funzione sociale dell’arte e dell’artista. Questo cambio avviene soprattutto con l’avvento del XX secolo: il concetto storico di arte si decontestualizza. L’arte così diviene alla portata di molti. Per il sociologo inglese Benjamin venendo a mancare l’esistenza unica e irripetibile del luogo in cui si trova l’opera essa perde di fascino. Ci si ritrova così in una fase di passaggio spazio temporale in cui il ruolo e l’importanza del fare arte sta assumendo caratteri più estesi. I confini tra arte e cultura di comunicazione sono così labili che ogni nuovo strumento tecnologico è utilizzato per attività artistiche. È all’interno di questo processo, così caotico e vulcanico, che si avvicendano le ultime innovazioni tecnico-scientifiche.

Come si è potuto vedere, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da giganti nel corso degli anni, ma è stato grazie alla tecnologia Gan (Generative adversarial network) che ha ottenuto il passepartout verso una nuova era. Infatti questi sistemi hanno permesso di portare creatività all’interno del mondo artificiale. Il sistema Gan è un insieme di due reti neurali che interagiscono tra di loro. Una crea e l’altra analizza finché non si raggiunge il risultato desiderato.

Sistema questo che negli anni avvenire potrebbe rivoluzionare maggiormente il concetto di arte e di tutte le attività inerenti considerate fino ad oggi appartenenti solo agli esseri umani. Come enunciato precedentemente, all’intelligenza artificiale le si riconosce un aspetto adattivo nel rispondere a determinate domande proveniente da un campo d’indagine più generale.

Come sosteneva Donald Finck, in che modo l’IA potrebbe porre una domanda sensata o rispondere in maniera differente nel momento in cui uscisse dal campo delle risposte note? In ambito scientifico, a differenza di quello artistico ad esempio, ci si è resi conto di quanto è difficile uscire dal campo tracciato.

Quello che spinge la mente umana a superare i propri limiti è la curiosità senza la quale non potrebbe esistere lo sforzo creativo dell’uomo. Ne è esempio l’inclinazione ad inventare, a fare scoperte oppure a realizzare un’opera d’arte. Fino agli anni Ottanta non si era mai sentito parlare di una macchina che avesse realizzato o inventato qualcosa, che dotata di una sua autocoscienza possedesse la scintilla della curiosità.

In realtà bisogna rivalutare questa linea di pensiero perché ad oggi l’intelligenza artificiale viaggia spedita a fianco del creativo. Lo studioso inglese Wiggins ha sostenuto che la creatività artificiale è “lo studio tramite mezzi e metodi computazionali, di comportamenti esibiti da sistemi naturali ed artificiali, che sarebbero considerati creativi se esibiti da umani”. La creatività computazionale di conseguenza non è altro che l’estensione della creatività umana. Un esempio di questa creatività è Aroon – intelligenza artificiale – di Harold Cohen, un artista britannico. Questo artista, in alcune interviste in merito, ha sempre parlato di Aroon come un suo fidato collaboratore definendolo addirittura migliore di lui nel colorare e capace di produrre una serie infinita di immagini. Questo robot venne presentato nel 1973 al pubblico e dopo la morte del suo ideatore la macchina ha continuato e continua tuttora la sua attività. È stato il primo prototipo di una tecnologia così sofisticata applicato all’arte.

 

Intelligenza artificiale ed arte: uno sguardo al futuro

A questo punto è giusto chiedersi: può una macchina creare opere d’arte? Riprendendo l’esempio del su citato Aroon di primo impatto la risposta dovrebbe essere affermativa. In realtà i dubbi sono tanti. In primis perché la macchina collaboratrice dell’artista inglese in realtà non realizzava delle vere creazioni, ma si atteneva all’input del suo inventore. Un altro dato su cui riflettere è il fatto che oggi è difficile sostenere che le macchine possano essere davvero creative, perché, nel migliore dei casi, possono solo fungere da assistenti dell’uomo.

L’idea di una macchina che realizzi una composizione originale, desti sentimenti, che eguagli il lavoro dell’uomo è un qualcosa che stuzzica la fantasia e la curiosità di tutti. L’arte creata da reti neurali come la Gan è ormai diventata un campo a sé stante. Negli ultimi anni molti ricercatori si sono messi alla prova, utilizzando vari programmi – deepDream di Google, uno dei più gettonati – per realizzare nuove opere d’arte attraverso questi sistemi.

Le applicazioni creative all’intelligenza artificiale sono ormai una realtà e bisogna prenderne atto.

È necessario però tener presente un punto fondamentale: l’arte deve trasmettere qualcosa. Un’opera di un artista umano ha la capacità di generare nello spettatore emozioni, rabbia, spensieratezza, confusione e tanto altro. Questo proprio perché nel momento in cui l’artista si è messo all’opera, dentro di sé aveva una serie di sensazioni che lo hanno portato a dar vita a quella che sarà la realizzazione finale. L’opera d’arte tradizionale inoltre deve essere in grado anche di far riflettere, basti pensare alla “Guernica” di Picasso e al momento storico in cui fu realizzata oppure ad un’opera di Marina Abramovic o ancora una scultura del Bernini o Michelangelo. Si potrebbe quasi sostenere che l’emozione in un’opera non è altro che la conseguenza di un pensiero che essa genera.

Ma nonostante ciò non si può affermare che le realizzazioni artistiche proveniente dal mondo dell’IA siano in grado ora di suscitare una scossa nell’anima dello spettatore. Il motivo lo si può riscontare nel fatto che a dispetto di tutti i passi da gigante fatti dalla tecnologia i robot non sono ancora in grado di trasmettere quelle sensazioni che possono venir fuori dal pennello o dalla mente di un artista.

Forse un giorno un’intelligenza artificiale, attraverso studi dettagliati, potrà raggiungere l’uomo nella tecnica e nella creatività artistica, suscitando a sua volta stupore nello spettatore come accade per le opere d’arte frutto del genio umano.

 



Navigando sul nostro sito accetti la privacy policy. Il sito utilizza i cookie di terze parti per profilare gli utenti