Nghệ thuật là cách giúp chúng ta hình dung ra những phương thức mới để sử dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), thứ có thể giúp chúng ta tồn tại, thậm chí tiến hoá.

Tại sao con người lại tạo ra nghệ thuật?

Về mặt tâm lý, chúng ta làm nên điều đó vì một vài lý do: để dấy lên một phản ứng cảm xúc, để gợi nhớ đến các sự kiện và xúc cảm trong quá khứ, để giao tiếp và để giáo dục.

Tóm lại – nghệ thuật là thứ chúng ta tạo ra để hiểu được chúng ta là ai. Chúng ta đang đấu tranh cho một phương thức thể hiện điều không thể diễn giải. Giao tiếp vượt xa ngôn từ. Tận dụng khoảnh khắc rõ ràng để ghi lại cảm xúc, cố gắng đưa những cảm xúc đó vào trong người khác, tác động đến quan điểm của họ.

Cho đến 30 hoặc 40 nghìn năm trước, con người không có thời gian để tự xem xét nội tâm. Chúng ta đã dành toàn bộ thời gian của cuộc đời mình để săn bắn, chiến đấu, giữ ấm và an toàn.

Nhưng sau đó mọi thứ đã thay đổi. Một loại người mới đã học cách thu thập thức ăn. Không còn gánh nặng phải săn bắn liên tục, các bộ lạc Cro-magnon bắt đầu định cư. Họ ngồi, nhìn ngọn lửa đổ bóng dài trên các bức tường sâu bên trong những hang động – và với lần tạm dừng đầu tiên này, họ nghĩ về một điều gì đó còn mạnh mẽ hơn cả sự sống còn.

Họ nhặt những chiếc que đã đốt lên và bắt đầu vẽ.

Họ đã không thể làm được điều đó nếu không nhờ vào khả năng nhận thức mà tổ tiên đã phát triển thông qua hình thức săn bắn: chế tạo và sử dụng các công cụ, phát triển trí nhớ, hình thành ngôn ngữ, phát triển khả năng diễn đạt và nhận biết các kiểu mẫu trong thế giới xung quanh, thứ vẫn luôn giúp họ tồn tại.

Đây cũng chính là những khả năng mà chúng ta hiện đang cố gắng mô phỏng với máy móc: trí nhớ, ngôn ngữ, thấu hiểu, suy luận, học tập, biểu đạt, nhận dạng mẫu.

Đây chính là những thành phần cốt lõi của AI.

AI như một kẻ mạo danh

Chúng ta bắt đầu sử dụng AI để tạo ra nghệ thuật bằng cách dạy nó hiểu và tái tạo nghệ thuật của chính chúng ta. Kỹ thuật này được gọi là chuyển đổi phong cách (style transfer), đây là phương pháp sử dụng các mạng nơ-ron sâu để sao chép, tái tạo, pha trộn phong cách của tác phẩm nghệ thuật. Nó xác định, kết hợp các yếu tố trong phong cách của một hình ảnh và áp dụng chúng cho hình ảnh khác. Không yêu cầu kinh nghiệm nghệ thuật hoặc mã hóa.

Dù cho có được áp dụng cho tranh, ảnh, video hay âm nhạc thì khái niệm này vẫn luôn đồng nhất: chọn một tác phẩm nghệ thuật có phong cách mà bạn muốn tái tạo, sau đó để thuật toán áp dụng phong cách đó cho một hình ảnh khác. Hoặc, chọn một số phong cách nghệ thuật và để AI tạo ra các bản kết hợp gia tăng dần sự pha trộn giữa các phong cách lại với nhau.

Trong ví dụ dưới đây từ Google AI, bạn có thể thấy bốn tác phẩm nghệ thuật gốc mà họ đã chọn ở mỗi góc. Lưới hình ảnh giữa các góc này thể hiện mức độ trộn lẫn một hình ảnh vào một hình ảnh khác bên cạnh việc áp dụng kiểu kết quả cho một bức ảnh mới. Hình ảnh trung tâm là kết quả của sự kết hợp bằng nhau của cả bốn phần.

Việc sử dụng AI để mạo danh và phối lại tác phẩm nghệ thuật đã mang lại thành công “nghệ thuật” ở các mức độ khác nhau, từ bản phối Dinosaur x Flower tạo nên sự lan truyền mạnh mẽ của Chris Rodley đến các ví dụ về ảo giác phổ biến hơn mà bạn có thể tìm thấy trên Reddit.

“Bạn chẳng cần nhấn nút mà một điều gì đó vẫn trông thật tuyệt vời. Tôi đã học được những điều kỳ quặc và đặc điểm tính cách của thuật toán.”

Chris Rodley nói về việc sử dụng chương trình chuyển đổi phong cách, DeepArt.io

Thậm chí có một số kết quả ngoài mong đợi của việc chuyển đổi phong cách bắt đầu mang lại cảm giác giống hệt tác phẩm nghệ thuật gốc theo đúng ý nghĩa mà chúng đại diện, như hình ảnh dưới đây của người dùng Reddit vic8760, người đã kết hợp một bức chân dung tân cổ điển của Napoléon và một bức tranh thời kỳ Phục hưng cao về cảnh đám đông.

Chuyển đổi phong cách cũng có thể được áp dụng cho video và âm nhạc. Đặc biệt là các thể loại âm nhạc với những nhà soạn nhạc có tính toán học, dễ đoán. Bach và math rock là những ví dụ điển hình về âm nhạc có cấu trúc nhất quán cũng như tuân theo các nguyên mẫu, khiến nó khá dễ để tái tạo bởi AI.

Một số công cụ chuyển đổi phong cách đang dần tiến xa thêm một bước, giúp các nghệ sĩ kiểm soát được phương thức mà các bản kết hợp diễn ra, chẳng hạn như Beat Blender từ Google’s Project Magenta. Họ đã xây dựng một bản trình diễn tương tác mà bạn có thể sử dụng để tạo bảng màu hai chiều của nhịp trống và vẽ đường dẫn qua lưới không gian, giống hệt về khái niệm với lưới chuyển đổi phong cách của Google AI (xem ở trên), để tạo ra các nhịp phát triển. Có thể chỉnh sửa 4 góc theo cách thủ công, thay thế bằng cài đặt trước hoặc lấy mẫu từ lưới để tạo bảng màu mới.

https://experiments.withgoogle.com/ai/beat-blender/view/

Một hình thức mô phỏng khác tương tự như chuyển đổi phong cách là trình dịch từ ảnh sang ảnh. Đât là một hình thức có thể thay đổi giao diện của ảnh hay video một cách thuyết phục, cho phép người dùng chỉnh sửa ngữ cảnh của ảnh, chẳng hạn như thời gian trong ngày, mùa hoặc thời tiết.

Mặc dù mô phỏng này rất thú vị, thậm chí có giá trị thương mại cao nhưng nó lại không đúng đắn với tinh thần nghệ thuật thực sự. Nó chỉ đơn giản phản ánh lại những gì chúng ta đã diễn đạt.

Nếu muốn AI giúp chúng ta diễn đạt điều gì đó mới mẻ, chúng ta phải sử dụng nó như một cỗ máy Xerox siêu nạp.

AI với tư cách là một cộng tác viên

Bước tiếp theo ngoài việc mô phỏng đó là phát triển mối quan hệ hợp tác giữa nghệ sĩ và AI.

Amper là một ví dụ đơn giản về việc phát triển mô phỏng thành sự cộng tác. Ứng dụng trực tuyến này cho phép người dùng chọn nhạc cụ, nhịp điệu, phong cách, nhịp độ để “cộng tác”, từ đó tạo ra âm nhạc mới.

NSynth Super là một ví dụ khác về cách AI có thể tạo ra âm nhạc và âm thanh mới để nhạc sĩ làm việc cùng. Đây là một chương trình sử dụng mạng nơ-ron để thấu hiểu các đặc điểm của âm thanh, sau đó tạo ra các âm hoàn toàn mới bằng cách sử dụng chất lượng âm thanh của các âm gốc – vì thế bạn có thể thu được âm thanh của một phần bassoon cũng như một phần guitar điện cùng lúc.

Ứng dụng mặt số, nhạc sĩ sẽ dễ dàng lựa chọn được âm thanh nguồn mà họ muốn khám phá, sau đó điều hướng các âm thanh mới kết hợp chất lượng âm thanh của bốn âm thanh nguồn bằng cách kéo ngón tay trên màn hình cảm ứng.

Nếu không có AI làm cộng tác viên để tạo nên sự pha trộn mới của các âm thanh cũ, chúng ta sẽ không bao giờ có thể nghe thấy các âm bạn vừa nghe trong video này.

Các nghệ sĩ cũng đang bắt đầu tích cực tác động và nắn bóp kết quả của các tác phẩm nghệ thuật mà họ tạo ra bằng những thuật toán máy học — thay đổi mối quan hệ của họ với AI để trở thành một đối tác lý tưởng thay vì chỉ đơn giản là một công cụ để tạo ra các công cụ mới.

Mario Klingemann tự gọi mình là “nhà khoa học thần kinh” vì anh xây dựng phần mềm tạo nên tác phẩm nghệ thuật bằng cách đưa ảnh, video và bản vẽ nét vào đoạn mã vay mượn từ nghiên cứu máy học. Thao tác đối với đoạn mã này là kết quả nằm trong bức chân dung trừu tượng mà anh gọi là “khi công nghệ làm giảm giá trị của Francis Bacon“

Một nhiếp ảnh gia sẽ bước ra ngoài thế giới kia và định hình những địa điểm tốt, còn tôi lại tiến vào sâu những mạng lưới nơ-ron này, hệt như thế giới đa chiều của riêng chúng và nói “Hãy cho tôi biết nó trông như thế nào ở tọa độ này, lúc này ở đây thì sao?”

Mario Klingemann

Quá trình xây dựng một thuật toán để tạo ra kết quả nghệ thuật đang trở thành một hình thức nghệ thuật bên trong cũng như của chính nó.

Vài năm trước đây, Algorave bắt đầu xuất hiện trên khắp thế giới. Một Algorave có thể được mô tả như một bản nhạc “quẩy” điện tử điển hình của bạn nhưng với bản chiếu khổng lồ của những đoạn mã trực tiếp mà DJ đang viết ra để tạo nên thứ âm nhạc lạ kỳ mà bạn đang nhảy múa.

Tương tự, Trevor Paglen luôn bình luận mạnh mẽ về chính những công nghệ mà anh ấy đang dùng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, qua đó tiết lộ cách thức mà chúng tác động đến trạng của thái nhân loại. Trong “Sight Machine”, anh đã tạo ra một bản đồ trực tiếp từ những hiểu biết về tính cách và tình cảm do AI tạo ra về các thành viên của Kronos Quartet khi họ biểu diễn.

Bằng cách làm cho các kết luận trong thuật toán của mình trở nên minh bạch và gần gũi, nó đồng thời cũng trở nên khôi hài và đau đớn, rõ ràng chúng ta đang sử dụng công nghệ để đưa ra những phán xét nhanh chóng về mọi người dựa trên vẻ bề ngoài.

AI không chỉ cộng tác bằng cách xử lý hình ảnh và âm thanh thông qua các phương trình toán học. Nó cũng có thể thông báo và truyền cảm hứng cho các nghệ sĩ muốn khám phá những hiểu biết mới, kết nối hoặc tiếp cận trên một tập hợp lớn các điểm dữ liệu – chẳng hạn như xu hướng cảm xúc của toàn thế giới.

Alex Da Kid đã sử dụng những hiểu biết sâu sắc về cảm xúc của Watson để diễn dịch ý niệm “buồn thấu tim (heartbreak)” và dùng nó làm ý tưởng cho bài hát đầu tiên của anh – “Not Easy” cũng như khám phá các biểu hiện âm nhạc của nỗi đau bằng cách hợp tác với Watson Beat. Sau đó, Alex hợp tác với X Ambassadors để viết phần nền cho bài hát và cuối cùng mời thêm các nghệ sĩ đa thể loại như Elle King, Wiz Khalifa để mang đến dấu ấn cá nhân của riêng họ vào trong ca khúc. Kết quả là một bài hát hướng đến khán giả, thứ đã đưa tất cả chúng ta vào tương lai mới của âm nhạc.

AI với tư cách là người sáng tạo

Đây là nơi chúng ta đang thực sự bước vào vùng đất vô danh.

Chúng ta đã chứng kiến một góc nhìn sơ lược về việc AI có thể trông như thế nào với tư cách là người sáng tạo thông qua công tác đang được thực hiện tại Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo và Nghệ thuật Rutgers, New Jersey. Các nhà nghiên cứu nơi đây đã tạo ra một hệ thống AI có thể sáng tạo nghệ thuật mà không cần dính líu đến bất kỳ nghệ sĩ con người nào khác trong quá trình sáng tạo, có chăng, chúng chỉ liên quan đến các sản phẩm sáng tạo của con người trong quá trình học tập. Kết quả của hệ thống này chính là những tác phẩm nghệ thuật gốc mà họ dùng cho việc thử nghiệm so sánh “Turing-style” với nghệ thuật của con người. Giám đốc Phòng thí nghiệm, Ahmed Elgammal giải thích:

Nếu chúng ta dạy cho một cỗ máy về nghệ thuật và phong cách nghệ thuật cũng như buộc nó phải tạo ra một số hình ảnh mới lạ mà không tuân theo những phong cách đã định, nó sẽ tạo ra điều gì? Nó có tạo ra thứ gì đó hấp dẫn về mặt thẩm mỹ đối với con người không? Đó có được xem là “nghệ thuật” không?

Chúng tôi đã yêu cầu các đối tượng con người đánh giá mức độ nhận định các tác phẩm nghệ thuật được tạo ra có chủ đích bởi AI dựa trên các yếu tố về cấu trúc trực quan, khả năng giao tiếp và khả năng truyền cảm hứng. Nhằm mục đích đánh giá liệu các hình ảnh do AI tạo ra có thể được xem là nghệ thuật hay không. Chúng tôi đưa ra giả thuyết rằng đối tượng con người sẽ đánh giá nghệ thuật do các nghệ sĩ con người tạo ra cao hơn trên thang điểm của chúng tôi. Trước sự ngạc nhiên của tất cả mọi người, kết quả cho thấy các đối tượng con người đánh giá hình ảnh do AI tạo ra cao hơn so với hình ảnh do các nghệ sĩ thực sự tạo ra!

Vậy AI có thể tạo ra tác phẩm nghệ thuật gốc không? Vâng, điều đó có thể. Nhưng kết quả vẫn hoàn toàn được định hướng xoay quanh những gì con người xem là nghệ thuật.

Art + AI vào ngày mai

Nghệ thuật đã dạy chúng ta về AI cho đến nay

Toàn bộ quan niệm của chúng ta khi định nghĩa một thứ gì đó là “nghệ thuật” sẽ thay đổi.

Nó có thể giúp ta hiểu sâu hơn những gì mà ta muốn truyền đạt.

Nó có thể thay đổi những gì ta giao tiếp bằng cách ta tạo ra nó và tạo ra nó với ai.

Những câu hỏi chúng ta cần nghệ thuật giúp trả lời

Mối quan hệ với một cỗ máy trông như thế nào?
Nó có ý nghĩa gì với chúng ta? Có ý nghĩa gì đối với chúng?

Liệu kiến thức thế giới trong tay của chúng ta có thay đổi được cách nghệ thuật giao tiếp và cách nó kết nối?

Liệu sự hợp tác giữa con người và AI có thể dẫn đến những loại hình nghệ thuật mới mà chúng ta chưa từng hình dung ra trước đây không?

Nó có thể thay đổi cách chúng ta hiểu nhau không?
Qua ranh giới? Thậm chí xuyên thời gian?

Nó có đang thay đổi văn hóa của chúng ta không? Nó có đang tự tạo ra văn hoá cho chính nó không?

Những điều khả dĩ mà chúng ta cần nghệ thuật giúp con người

Khi lần đầu tiên “một AI thượng cổ sử dụng một que diêm cháy để làm nên nghệ thuật”, tại sao nó làm vậy?

Nó sẽ cố gắng hiểu gì về chính nó?
Những văn hóa giao tiếp của nó?
Bày tỏ về… cảm xúc của nó?

Những gì nó tạo ra có thể xa lạ đến nỗi những phép ẩn dụ này đã quá tập trung vào con người (human-centric) để có thể mô tả khoảnh khắc đó – điều mà tôi nhận thấy sẽ chia thành hai phần đáng sợ và phấn khích.

Tôi chỉ hy vọng chúng ta đủ khôn ngoan để nhớ rằng, nó đã từng là chúng ta và điều này có ý nghĩa như thế nào.

Nghệ thuật luôn là sự khởi đầu.

Tác giả: Jennifer Aue Sukis
Người dịch: Nam Vu
Nguồn: medium