От автоматонов к нейросетям: историко-культурологический анализ генеративного искусства

Рахманкулов Богдан Марсельевич ORCID: 0009-0008-0147-7878 аспирант, кафедра рекламы и связей с общественностью, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна 191186, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 18 Rakhmankulov Bogdan Marselevich Postgraduate student, Department of Advertising and Public Relations, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design 191186, Russia, Saint Petersburg, Bolshaya Morskaya str., 18 bogdan.rakhmankulov@gmail.com

Введение

Последнее десятилетие ознаменовалось значительным прогрессом в развитии нейронных сетей. И хотя первая математическая модель биологического нейрона была представлена ещё в 1943 году Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом ^[1], именно в XXI веке искусственные нейронные сети стали привлекать внимание не только специалистов, но и широкой общественности. Эти технологии находят применение в самых разных сферах человеческой деятельности — от медицины и промышленности до культуры и искусства, становясь важным инструментом переосмысления традиционных границ творчества.

Ярким примером проникновения нейросетевых технологий в сферу искусства является продажа портрета Эдмона Белами на аукционе Christie's в Нью-Йорке в 2018 году за $432,5 тысячи долларов ^[2]. Эта работа, созданная с помощью алгоритма генеративной состязательной сети, стилистически отсылает к классической европейской живописи XVIII–XIX веков ^[3], что доказывает способность нейросетей не только имитировать существующие художественные стили, но и создавать произведения на их основе, которые воспринимаются как продукт человеческого творчества. Этот случай вызвал бурную дискуссию о статусе художественных объектов, созданных машинами, и о роли технологий в современном искусстве, став отправной точкой для анализа нового культурного феномена — «искусства нейронных сетей».

Актуальность данного исследования обусловлена недостаточной изученностью культурологических аспектов искусства нейронных сетей. На сегодняшний день основное внимание сосредоточено на технологической стороне вопроса, тогда как его влияние на культурные ценности, социальные нормы и трансформацию представлений о творчестве остаётся в значительной степени нераскрытым. Это искусство формирует новую область взаимодействия человека и машины, ставит под вопрос устоявшиеся концепции авторства и требует переосмысления границ между искусством и технологией. Целью исследования является изучение культурологических аспектов искусства нейронных сетей через историческую перспективу и анализ их влияния на современное восприятие творчества.

Понятие генеративного искусства

По определению исследователя и теоретика искусства Филипа Галантера, генеративное искусство включает в себя «любую художественную практику, в которой используется автономная система, участвующая в создании произведения искусства или полностью его воспроизводящая» ^[5]. Это подчеркивает уникальность и многогранность генеративного искусства, ставя перед исследователями множество фундаментальных вопросов о природе творчества, авторстве и роли человека и машины в этом процессе. В отличие от традиционного искусства, где ключевую роль играют интуиция и мастерство художника, генеративные практики акцентируют внимание на параметрах и ограничениях, определяющих поведение системы. Можно сказать, что генеративное искусство (и в частности — искусство нейронных сетей) — это креативный процесс, базирующийся на создании художественных произведений алгоритмами или автономными системами, которые функционируют без прямого вмешательства человека.

Одной из ключевых характеристик искусства нейронных сетей является переосмысление концепций авторства и творческого контроля. Если в традиционном искусстве автор полностью контролирует процесс создания, то здесь роль художника сводится к настройке параметров и выбору финального результаты среди предложенных вариантов. Это вызывает вопросы о том, кому принадлежит авторство — создателю системы, самой системе или её интерпретатору. Кроме того, произведения генеративного искусства часто ставят зрителей в положение неопределённости, заставляя их задуматься о том, является ли результат работы машины частью человеческого замысла или же это автономный феномен. Сложные взаимодействия между художником, машиной и зрителем делают такое искусство не только важным объектом эстетического анализа, но и полем для изучения современных философских, культурологических и технологических концепций.

Можно провести параллель между компьютерным генеративным искусством и генеративным искусством в более широком смысле, утверждая, что компьютерное искусство изначально носит генеративный характер. В таком подходе к генарту можно отнести любые произведения, созданные с участием «третьей стороны», которая получает максимальную свободу действий. С этой точки зрения практически любое искусство можно рассматривать как генеративное, так как процесс создания произведения включает взаимодействие художника с художественным материалом, обладающим собственной «субъективностью» и способностью трансформировать исходный замысел автора. Однако, в отличие от классического искусства, где стремятся преодолеть субъективность материала, генеративное искусство, напротив, акцентирует внимание на ее значимости. С этой перспективы компьютер и программы в генеративном искусстве выступают в роли особого художественного материала, субъективность которого максимально выражена. Развитие компьютерных технологий позволило определить компьютер в современном мире через понятие «искусственный интеллект», что поднимает вопрос о роли компьютера в генеративном искусстве как носителя этой субъективности. Этот вопрос становится особенно актуальным на фоне быстрого развития технологий искусственного интеллекта. По мнению некоторых исследователей, искусство нейронных сетей, можно рассматривать как форму «творческого партнерства» между человеком и машиной, где обе стороны вносят свой вклад в создание произведения ^[7]. Другие же отмечают, что использование искусственного интеллекта в генеративном искусстве бросает вызов традиционным понятиям авторства и оригинальности, поскольку алгоритмы способны создавать произведения, которые трудно отличить от тех, что созданы человеком ^[8].

Генеративное искусство часто переплетается с концепцией авторства и творческого контроля, поскольку художник устанавливает исходные параметры и ограничения, но не осуществляет полный контроль над всеми аспектами конечного результата. Тем не менее, в наши дни арт-объекты, созданные «машинами», имеют неопределенный культурный статус. Хотя такие произведения могут быстро завоевать признание в мире искусства благодаря средствам массовой информации, они часто не способны обрести новые смыслы и интерпретации, в отличие от традиционных форм искусства. В случае с генеративным искусством зритель может быть не уверен, является воспринимаемый смысл результатом работы машины или человека, который ей управлял.

Геометрия, случайность, автоматизм

Одним из важнейших факторов, повлиявших на становление генеративного искусства, стало использование геометрических форм и пропорций, которые на протяжении веков занимали ключевое место в художественной практике различных культур. Художники и архитекторы применяли математически точные правила для создания гармоничных композиций, отражающих представления о красоте и порядке. Этот подход имеет глубокие исторические корни, яркий пример — «Келлская книга», в которой ирландские монахи так создали орнаментированные узоры и иллюстрации, несущие не только декоративный, но и символический смысл ^[9]. Эти принципы стали отправной точкой для развития алгоритмического искусства, где строгие правила и математическая гармония служат основой творческого процесса.

Еще одним важным компонентом генеративного искусства является случайность, которая с начала XX века стала рассматриваться как метод творчества. Этот подход впервые был систематически исследован дадаистами, которые активно экспериментировали с хаотичными процессами. Примером может служить создание коллажей и поэтических текстов из случайно подобранных слов и фрагментов текста, который практиковал Тристан Тцара. Это отражало стремление отвергнуть академические традиции и подчеркнуть непредсказуемость как основу художественного выражения. Такие эксперименты с творчеством стали важной предпосылкой для формирования современных генеративных методов, основанных на алгоритмах и автономных системах ^[10].

В первой половине XX века художники-авангардисты начали активно использовать механические и автоматические процессы в своей работе. Создавались кинетические скульптуры и автоматические рисунки, в которых простые механизмы и машины воплощали идеи случайности и автономности. Работы Александра Родченко и Ласло Мохой-Надя, наглядно демонстрировали, как техника и искусство могут объединяться для создания новых форм выражения. С развитием технологий искусственного интеллекта случайность в генеративном искусстве трансформировалась в управляемую случайность, которая не просто разрушает традиционные каноны, но и активно используется для построения новых художественных концептов. Так, в нейронных сетях случайность закладывается в процесс обучения, где генеративные состязательные сети создают вариации изображений, обучаясь на массиве данных, что позволяет сочетать хаотичность и порядок.

Одним из ключевых представителей русского авангарда, работавших в этом направлении, был Алексей Крученых, создатель «теории сдвига» и «заумных гниг». Свободный стиль и экспериментальный подход в литературе начала XX века ярко проявились в его книгах «Мир назад», «Взрывчатка» и «Те Ли Ле», созданных в период с 1912 по 1914 год. Здесь тексты и иллюстрации составляют единое целое, а фрагменты слов хаотично располагаются на страницах, создавая ощущение полной творческой свободы и абсурда. В период тифлисского творчества (1916-1921) этот стиль достигает своего апогея, образуя целостный материал, который Крученых назвал «нестрочьем». Случайность проникала не только в содержание, но и в структуру его книг, где страницы создавались и компоновались в произвольной последовательности ^[11]. Эти эксперименты можно рассматривать как раннюю форму генеративной литературы, в которой смысл формировался через случайные комбинации языковых элементов.

От механических автоматонов к компьютерных технологиям

Еще более важным в развитие генеративного искусства стала эволюция технических устройств, способных создавать изображения. Одними из ранних примеров таких устройств стали механические автоматоны XVIII века, среди которых работы семьи часовщиков Дро. В 1774 году на выставке в Париже были представлены три андроида Пьера-Жаке и Анри Дро: пишущий мальчик, рисовальщик и музыкантша. Особое впечатление на современников произвела кукла-автомат «Рисовальщик», которая самостоятельно воспроизвела на бумаге рисунок собаки и подписала его «Мой Туту». Этот пример демонстрирует стремление изобретателей и художников к созданию автономных устройств, способных генерировать изображения без непосредственного участия человека ^[13].

Дальнейшее развитие генеративного искусства тесно связано с внедрением компьютерных технологий и программирования, которые позволили художникам создавать произведения, способные меняться в зависимости от предустановленных параметров. Также компьютерные технологии открыли новые возможности для создания интерактивных и динамичных произведений искусства, трансформирующихся в режиме реального времени. Так, в середине XX века на стыке искусства и технологий возникло новое направление — кибернетическое искусство. Этот вид искусства использует компьютерные технологии для создания образцов автономного машинного творчества на основе генераторов псевдослучайных чисел. Ключевым элементом кибернетического искусства является усиление абстракции с помощью математических алгоритмов и компьютерных программ. В этом контексте роль человека как творца сводится к минимуму, превращая его в своего рода кибероператора. Новаторские преобразования, произошедшие в кибернетическом искусстве в 1950-1960-е годы, стали результатом слияния технологий и научных знаний в сфере художественных экспериментов. Русский конструктивизм и итальянский футуризм сформулировали эстетическую программу для машинного искусства и разработали позитивную идеологию, вдохновляющую на синтез технологии и искусства ^[14]. Конструктивисты Владимир Татлин и Александр Родченко, стремились интегрировать искусство в процесс промышленного производства, создавая функциональные объекты и архитектурные проекты, основанные на принципах геометрической абстракции и модульности ^[15]. Футуристы, с другой стороны, прославляли динамизм и скорость современной технологической цивилизации, экспериментируя с новыми художественными формами: коллажом, фотомонтажом и типографикой ^[16]. Эти авангардные эксперименты заложили концептуальную основу для последующей эволюции кибернетического искусства и его трансформации в эпоху цифровых технологий.

Стремительное развитие компьютерных технологий в 1960-е годы стало катализатором трансформации многих социальных и культурных практик, в том числе и искусства. С этого момента возникли новые художественные движения, получившие общее название «компьютерное искусство». Генеративное искусство, как компонент компьютерного искусства, стало активно использовать методы программирования. Художники проявляли живой интерес к компьютерной науке, поскольку их эстетические идеи перекликались с инновациями и технологическими открытиями. Генезис этого жанра формировался под влиянием достижений математики, оптики, информатики, новых теорий искусства, кибернетики и коммуникации ^[17].

Самые ранние работы в жанре генеративного искусства появились вскоре после создания первого компьютера. Поначалу новизна сгенерированных компьютером изображений объяснялась скорее методами их генерации, чем художественным содержанием. Однако позж стало возможным интерпретировать ранее созданные медиа и расширить возможности создания изображений. Генеративное искусство, тесно взаимодействуя с другими взаимосвязанными видами искусства, выделенными М. Боденом и Э. Эдмондсом, способно проявлять свойства одной из этих форм в дополнение к своей собственной или одновременно объединять все векторы, образуя сложную автономную систему на основе мультимедийных и компьютерных технологий. Такая перспектива позволяет рассматривать генеративное искусство как естественный переходный этап в эволюции культуры и искусства ^[18].

Современное состояние и перспективы развития

Развитие генеративного искусства — это непрерывный процесс, в котором технологические инновации становятся ключевым фактором творческого поиска. От первых механических автоматонов к современным нейросетям — каждый этап показывает, как технологии расширяют границы искусства, делая его более доступным, интерактивным и сложным. Так, внедрение технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей в генеративное искусство открывает новые возможности для создания произведений с высокой степенью автоматизации и интерактивности. Алгоритмы машинного и глубокого обучения позволяют генеративным системам создавать уникальные художественные произведения на основе анализа и обработки больших объемов данных.

Генеративные состязательные сети, состоящие из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора, взаимодействуют друг с другом в процессе создания и оценки изображений. Генератор обучается на большом массиве изображений и генерирует новые, похожие на них, а дискриминатор оценивает качество сгенерированных изображений и обучает генератор создавать более реалистичные и качественные работы. Этот метод позволяет создавать уникальные визуальные образы, сочетающие в себе элементы реальности и фантазии ^[19].

Еще одним примером использования нейронных сетей в генеративном искусстве является технология DeepDream, разработанная компанией Google. DeepDream использует глубокое обучение для обработки изображений, усиливая и подчеркивая присутствующие в них паттерны и структуры. Результатом работы алгоритма становятся сюрреалистические изображения, в которых знакомые объекты трансформируются и приобретают новые, неожиданные формы. Эта технология открывает дополнительные возможности для исследования границ между реальным и воображаемым, а также для создания произведений, вызывающих сильный эмоциональный отклик у зрителя ^[20].

Искусство нейронных сетей находит применение не только в создании статичных изображений, но и в разработке интерактивных инсталляций и перформансов. Технологии нейронных сетей могут использоваться для управления светом, звуком и движением объектов в режиме реального времени, реагируя на действия зрителей или изменение условий окружающей среды. Такие работы создают новые формы взаимодействия между художником, зрителем и произведением искусства, размывая границы между ними и вовлекая зрителей в процесс совместного творчества.

Одним из примеров успешного применения генеративных состязательных сетей в современном искусстве является работа цифрового художника Джейсона Аллена «Theatre D'opera Spatial». Картина, созданная с помощью нейронной сети Midjourney в 2022 году, победила на конкурсе изобразительных искусств штата Колорадо в категории «Цифровое искусство». Этот случай демонстрирует, как произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, постепенно интегрируются в современную художественную среду и получают признание наравне с традиционными формами искусства.

Еще одним важным направлением использования нейросетей в искусстве являются аудиовизуальные произведения. За последние два года на рынке появились десятки мощных диффузионных моделей для создания видео по текстовому запросу — такие как Sora от OpenAI, Veo 2 от Google и Gen-3 Alpha от Runway. Если первые модели отличались своим характерным «гротескным» качеством визуализации и наличием цифровых артефактов, то новые технологии уже генерируют видеоконтент практически неотличимый от снятого на камеру. Этот бум нейросетей, создающих видео из текстовых подсказок (промптов), вызвал новые дискуссии. Вопрос теперь не в том, изменит ли искусственный интеллект процесс творчества и кинопроизводства, а в том, как именно это произойдет. Одной из центральных тем остаётся проблема авторства и роли человека в творческом процессе. Если произведение создано автономной системой на основе заданных алгоритмов и обучающих данных, можно ли считать его результатом творческой деятельности человека? Какова роль художника в этом процессе: он является автором, соавтором или лишь оператором?

Выводы

Сегодня генеративное искусство одно из перспективных направлений современной художественной практики, синтезирующее достижения технологий и традиций искусства. Использование искусственного интеллекта и нейронных сетей открывает перед художниками беспрецедентные возможности для создания уникальных произведений, выходящих за рамки традиционных методов и подходов, и стимулируют новые культурные дискуссии.

Одним из ключевых достижений генеративного искусства является переосмысление концепций авторства, оригинальности и взаимодействия между творцом, зрителем и произведением. Нейронные сети становятся не просто инструментом, но полноценным участником творческого процесса, что вызывает вопросы о природе творчества и роли человека в нём. Автономные системы, основанные на алгоритмах и обучающих данных, могут создавать практически бесконечное количество комбинаций, позволяя художникам добиваться высокой степени уникальности своих работ. Более того, использование нейросетевых технологий потенциально может ускорить и оптимизировать процесс создания произведений искусства, сократив временные и материальные затраты. Все эти изменения требуют дополнительного глубокого культурологического анализа.

Однако есть опасения, что чрезмерная зависимость от автономных систем может ограничить творческий потенциал художника и привести к созданию стереотипных произведений. Эти аргументы требуют тщательного рассмотрения и анализа, стимулируя дальнейшие дискуссии о природе творчества и роли технологий в искусстве. Несмотря на наличие спорных моментов, генеративное искусство продолжает привлекать внимание художников и зрителей своей оригинальностью, инновационностью и способностью расширять границы привычных представлений о творческом процессе.

Особое значение имеет способность искусства нейронных сетей интегрироваться в массовую и элитарную культуру, разрушая привычные границы между ними. Его влияние прослеживается не только в художественной среде, но и в медиаискусстве, дизайне, рекламе, что подчёркивает его универсальность и значимость в современном мире. Такое искусство становится не просто форма творчества, но и важным культурным феноменом. Его развитие расширяет границы возможного в искусстве и поднимает новые философские и этические вопросы, которые будут оставаться актуальными в будущем. Искусство нейронных сетей продолжает влиять на формирование современного культурного ландшафта, раскрывая потенциал технологий для создания новых форм художественного выражения и преобразования самого понимания искусства.