Mozart, Van Gogh en Bob van hiernaast: Kunst maken met kunstmatige intelligentie

Betrouwbaarheid
IN HET KORT

Generatieve kunst heeft kunst geherdefinieerd door artistieke expressie toe te staan aan niet-kunstenaars, wat een revolutie teweegbrengt in creatie en het delen van emoties. Het is een echte uitdaging voor gevestigde kunstenaars, maar de huidige beperkingen suggereren een langere evolutietijd.

Er was een tijd dat kunst alleen gemaakt kon worden door mensen met de vaardigheid – of door mensen die dachten dat ze de vaardigheid hadden.

Maar nu kan iedereen inspirerende muziek, kunst die het waard is om aan je muur te hangen of zelfs een zeer gedetailleerd wapenpakket voor een computerspel maken.

En dat allemaal met een eenvoudige prompt in een tekstvak.

Dit artikel gaat in op de exploderende, kleurrijke wereld van generatieve AI-kunst.

Wat is generatieve AI-kunst?

Elke keer dat kunstmatige intelligentie (AI) zelf iets creëert, kan het generatieve AI genoemd worden, en wanneer een AI gevraagd wordt om kunst te creëren, krijgen we generatieve AI-kunst in al zijn vormen, inclusief visuele kunst, poëzie, proza, animaties, muziek, video’s en interactieve installaties.

Sinds het begin is generatieve AI-kunst steeds geavanceerder geworden, tot het punt dat het niet meer te onderscheiden is van kunstvormen die door mensen zijn gemaakt.

In de meeste voorbeelden begint het met mensen die een startpunt geven (een aanwijzing, een afbeelding, een stijl) en AI die de rest produceert, met fascinerend werk als resultaat.

Om bijvoorbeeld een boeket te tekenen, leert een model over de vormen, kleuren, tinten en ingewikkelde ontwerpen van verschillende bloemen en boeketten voordat het aan de slag gaat.

Generatieve AI-kunst kan echter kunst genereren die anders is dan een mens het zich voorstelt.

De prompt en de output komen mogelijk niet overeen vanwege de zeer gecompliceerde algoritmes die worden gebruikt om de kunst te genereren – en misschien iets te creëren dat complexer is dan wat werd bedoeld door de oorspronkelijke prompt.

Hoewel de kwaliteit van de kunst een ander debat is, heeft dynamische generatieve kunst tot één resultaat geleid – het heeft het maken van kunst toegankelijker gemaakt, vooral voor niet-kunstenaars die toch hun gedachten en gevoelens willen uitdrukken.

En nu zien we dat dit zich manifesteert in de hele kunst-, media- en entertainmentindustrie.

De impact is overal voelbaar – van kunstcreaties op internet tot stakingen in Hollywood over de mogelijkheden van AI bij het maken van scripts.

Generatieve AI-kunst heeft echter bepaalde beperkingen en het kan nog lang duren voordat het de rol van CGI-kunstenaars en scriptschrijvers serieus kan overnemen.

In dit middengebied heeft dynamische generatieve kunst meerdere gebruiksmogelijkheden en de effecten ervan worden al gezien in industrieën.

Generatieve AI-kunst toepassingen

AI kan unieke en ingewikkelde personages, landschappen en objecten zoals auto’s of wapens genereren – met een korte doorlooptijd en goede kwaliteit.

AI wordt al gebruikt in prominente games als FIFA 22 (machine learning), Red Dead Redemption 2 (NPC-interacties) en Middle-Earth: Shadow of Mordor (ook NPC-interacties).

  • Film en animatie

AI kan unieke en complexe achtergronden, landschappen, personages en scènes creëren in films en animaties.

Adobe After Effects, een vooraanstaande special effects-software, gebruikt bijvoorbeeld een functie genaamd Content-Aware Fill, een AI-gestuurde functie om ongewenste objecten in films of animaties te verwijderen.

  • Mode en ontwerp

Modeontwerpers creëren ontwerpen die thematisch en uniek zijn. Neem bijvoorbeeld een modeontwerper die een kledingstuk maakt volgens een patroon uit het Victoriaanse tijdperk.

Generatieve modellen kunnen dan de gegevens absorberen om hun eigen thematische versies te maken.

De Duitse modeontwerpplatforms Zalando en Google hebben bijvoorbeeld AI gebruikt om Project Muze modeontwerpen te genereren.

  • Muziek en audio

Voer de AI generatieve modellen wat gegevens over bestaande muziek en het kan snel leren van de patronen en unieke output genereren.

AI kan bijvoorbeeld nummers of geluiden produceren die veel lijken op bekende artiesten.

Een voorbeeld is de track Savages – AllttA, bestaande uit de Franse producer 20Syl en de Amerikaanse rapper Mr. J Medeiros. Op dezelfde manier werden Oasis-fans getrakteerd op een griezelige ervaring van een “verloren album uit de jaren 90” – een door AI gegenereerd album dat door fans was gemaakt.

Is dit een democratisering van kunst?

Vóór AI waren kunst en entertainment het exclusieve domein van kunstenaars in de vorm van schilders, muzikanten en meer. Deze vaardigheden waren niet toegankelijk voor mensen buiten de kunst-, mode- en entertainmentindustrie.

Maar nu heeft AI de toegang verruimd tot iedereen die een geheugensteuntje kan bedenken. Nu kun je complexe kunst genereren met een paar woorden of beschrijvingen.

Maar er zijn beperkingen aan dynamische generatieve kunst.

Gebrek aan controle

Je hebt geen precieze controle over wat er geproduceerd wordt. Generatieve AI kunst wordt bestuurd door complexe algoritmes van generatieve kunstmodellen en kan irritant willekeurige outputs produceren die niet overeenkomen met je verwachtingen.

Het is net een loterij – je geeft input, maar het algoritme produceert iets wat totaal afwijkt van je verwachtingen.

Menselijke kunstenaars hebben dit probleem niet – zij weten (vaak) waar ze naartoe gaan.

Gebrek aan uitleg

Als je niet zeker weet wat de generatieve AI-kunst precies gaat produceren op basis van jouw input, hoe kun je iemand dan de betekenis achter de kunst uitleggen?

Kunst is een complexe creatie met een gelaagde en ingewikkelde betekenis die erin verborgen zit. Een kunstenaar kan een afbeelding maken die meerdere emoties, gevoelens en thema’s uitbeeldt, en de kunstenaar kan ervoor kiezen om de afbeelding uit te leggen aan zijn publiek.

Hetzelfde kan niet gezegd worden van de output van een tool.

Reproduceerbaarheid

Generatieve AI-kunst kan extreem moeilijk te reproduceren zijn, zelfs als je dezelfde aanwijzingen of invoer geeft.

De algoritmes kunnen extreem (irritant?) willekeurig zijn en het kan extreem moeilijk zijn om dezelfde patronen te reproduceren.

De conclusie

Generatieve AI-kunst geeft een nieuwe vorm aan de media-, kunst- en entertainmentindustrie, maar heeft serieuze beperkingen wat betreft reproduceerbaarheid en betrouwbaarheid.

Snelle productie van afbeeldingen, video’s en audio mag dan wel opwindend zijn, er zijn momenteel ernstige beperkingen.

En (denken we graag) welke vooruitgang AI ook boekt, het menselijk brein ligt nog steeds mijlenver voor als het gaat om denken, creativiteit en complexiteit.

Gerelateerde begrippen

Kaushik Pal
Technisch Architect
Kaushik Pal
Technisch Architect

Kaushik is een technisch architect en software consultant met meer dan 20 jaar ervaring in software analyse, ontwikkeling, softwarearchitectuur, ontwerp, testen en training. Hij is geïnteresseerd in nieuwe technologieën en innovatiegebieden. Hij richt zich op webarchitectuur, webtechnologieën, Java/J2EE, open source, WebRTC, Big Data en semantische technologieën. Kaushik is ook de oprichter van TechAlpine, een technologieblog/consultancy gevestigd in Kolkata. Het team van TechAlpine werkt voor verschillende klanten in India en daarbuiten. Het team heeft expertise in Java/J2EE/Open Source/Web/WebRTC/Hadoop/Big Data technologieën en het schrijven van technische artikels.