3 Aprile 2017 di Daniele Frulla
Quando dobbiamo dipingere o creare un oggetto da altri manufatti prendiamo spunto dalla nostra mente e dalle nostre conoscenze acquisite nel passato. Ognuno di noi è un artista a suo modo e l’intelligenza artificiale non può essere da meno.
Se diamo come input un quadro, una foto di una persona o un paesaggio a diverse intelligenze artificiali, ognuna di esse può riprodurlo a suo modo. Sono queste le ricerche che sono state svolte all’Università di Tubingen, in Germania.
Hanno sviluppato un algoritmo di deep learning per dipingere fotografie nello stile di vari pittori.
Proprio come il cervello umano fa, anche l’intelligenza artificiale ha bisogno di apprende ed avere una cerca “esperienza“. L’esperienza gli viene fornita con un algoritmo di apprendimento.
Con il deep learning ad ogni apprendimento non viene dato il risultato, ma l’intelligenza reagisce e si programma come farebbe un cervello umano. Il cervello umano, infatti, per la maggior parte del tempo delle sue esperienze apprende dagli errori che commette. E’ evidente guardando un bambino che cerca di alzarsi in piedi per la prima volta: ripete l’esperienza per tantissime volte ricordandosi degli errori commessi in passato per non ricadere.
I ricercatori dell’università tedesca di Tubingen hanno utilizzato un sistema di rappresentazione neurale che è stato in grado di separare e ricombinare il contenuto delle singole foto e gli stili, per poi elaborare un algoritmo neurale che a sua volta ne ha riprodotto immagini artistiche. Un vero e proprio sistema di intelligenza artificiale, basato sulle reti neurali, in grado di produrre opere d’arte di alta qualità.
Gli scienziati hanno preso come esempio una foto di un appartamento vicino a un fiume a Tubingen, vicino dunque all’università, e hanno lasciato che l’algoritmo elaborasse le immagini, ottenendo un’opera d’arte che ricordava gli stili di grandi artisti, come la “Notte stellata” di Van Gogh, “L’Urlo” di Edvard Munch e ancora il “Relitto di una nave da trasporto” di William Turner.
Questo accadeva nel 2015, e i risultati dello studio venivano pubblicati su ArXiv, ma dopo un anno a che punto siamo con il deep learning nel campo dell’arte? La risposta è che c’è ancora molto da fare, ma sempre più università e aziende stanno sviluppando software in grado di rielaborare le immagini. Lo scorso settembre 2016 è stato pubblicato sulla rivista Evolutionary Computation un nuovo studio condotto da Anh Nguyen, dell’università del Wyoming, che analizza come un algoritmo possa essere “incoraggiato” a scegliere in autonomia di rappresentare un’immagine piuttosto che affidarsi a scelte basate su processi stocastici e quindi causali.
Attualmente dunque gli scienziati non solo sviluppano algoritmi sempre più in grado di elaborare le informazioni, ma iniziano anche a comprendere come un’intelligenza artificiale possa essere dotata di un “animo” indipendente, che sia rigorosamente algoritmico e matematico, ma anche artistico.
Se in un primo momento questi algoritmi venivano impiegati soprattutto per le ricerche per immagini, ora offrono uno sguardo anche al funzionamento della creatività umana. Proprio come gli esseri umani infatti questi algoritmi sono in grado di apprendere, creando complesse reti neurali, e di elaborare un’immagine applicando un determinato filtro, che nel linguaggio umano definiremmo creatività.
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