Как нейросети дорисовывают шедевры, выбирают красавиц и меняют привычный мир
Искусственный интеллект постепенно выходит далеко за пределы лабораторий и технологических компаний. Он помогает врачам ставить диагнозы, проверяет документы, пишет тексты, анализирует изображения и даже принимает участие в конкурсах красоты. Еще недавно такие сценарии казались фантастикой, однако сегодня алгоритмы уже вмешиваются в области, которые традиционно считались исключительно человеческими.
Один из самых необычных примеров связан с картиной Рембрандта "Ночной дозор", написанной в 1642 году. Современники встретили произведение без особого восторга. Заказчики, восемнадцать стрелков, заплатившие художнику по 100 гульденов, считали, что на полотне слишком темно и плохо видны персонажи. Позже картину даже прозвали произведением, напоминающим "квадрат Малевича".
Однако главная проблема возникла спустя десятилетия. В 1715 году полотно перевезли в амстердамскую ратушу, но оно не поместилось в предназначенный для него проем. Вместо того чтобы изменить оформление помещения, чиновники решили уменьшить картину. Слева срезали около 60 сантиметров, сверху - 22 сантиметра, снизу - 12, а справа - 7 сантиметров.
В результате исчезли важные элементы композиции, а центральные фигуры капитана Франса Баннинка Кока и лейтенанта Виллема ван Рёйтенбурха оказались визуально зажаты у края. Полотно потеряло ощущение движения и пространства, которое задумывал художник.
Несколько лет назад специалисты решили восстановить первоначальный вид картины. Отрезанные фрагменты не сохранились, поэтому полностью вернуть оригинал было невозможно. Тогда музейные эксперты использовали нейросеть, способную анализировать визуальный стиль художника и создавать недостающие участки изображения.
Алгоритм изучил другие произведения Рембрандта, особенности его мазков, характерное распределение света и тени, цветовую палитру и принципы построения пространства. Дополнительным ориентиром стала небольшая копия картины, выполненная современником живописца Герритом Лунденсом.
На основе этих материалов искусственный интеллект реконструировал утраченные края полотна. Центральные персонажи сместились вправо, благодаря чему вновь появилось пространство, в которое они словно направляются. В левой части картины восстановили двух ополченцев, которых Рембрандт, по имеющимся сведениям, изобразил бесплатно.
Изменилась и загадочная фигура бегущего мальчика. После восстановления стало заметно, что он опирается рукой на балюстраду моста, тогда как в обрезанном варианте конечность выглядела словно оборванной. В верхней части появилась арка, а место действия приобрело более ясные очертания: стало понятнее, что отряд выходит из городских ворот, а не направляется в трактир.
При этом нейросетевое восстановление нельзя считать стопроцентным возвращением оригинала. Алгоритм не "вспомнил" картину и не получил доступ к утраченным фрагментам. Он создал наиболее вероятную реконструкцию, опираясь на доступные данные. Поэтому специалисты воспринимают такую работу не как замену экспертизе, а как дополнительный инструмент для изучения искусства.
Другой необычный случай применения ИИ связан с конкурсами красоты. Организаторы подобных мероприятий регулярно сталкиваются с обвинениями в субъективности. На решение жюри могут влиять личные симпатии, рекламные интересы, культурные стандарты и даже слухи о закулисных договоренностях. Еще в античной мифологии история с выбором Париса между Герой, Афиной и Афродитой закончилась катастрофическими последствиями.
Российская компания Youth Laboratories попыталась передать оценку внешности искусственному интеллекту. В конкурсе могли участвовать девушки из разных стран. Для этого требовалось сделать селфи без макияжа, загрузить фотографию в приложение и дождаться результата.
Создатели проекта утверждали, что алгоритм должен оценивать не сексуальную привлекательность, а признаки, традиционно связываемые со здоровьем и молодостью. Нейросеть анализировала симметрию лица, пропорции, соответствие внешности указанному возрасту, состояние кожи, количество морщин и другие визуальные параметры.
Первые результаты вызвали неоднозначную реакцию. Победительницы не всегда соответствовали привычным представлениям о модельной внешности, а запрет на макияж делал фотографии менее эффектными. Кроме того, выяснилось, что алгоритм может воспроизводить предубеждения, заложенные в обучающей выборке.
Особенно громким стало обвинение в расизме. Система чаще выбирала светлокожих участниц, тогда как темнокожие девушки получали более низкие оценки. Причина могла заключаться не в намеренной дискриминации, а в особенностях данных: если в обучающем наборе было недостаточно разнообразных лиц, нейросеть хуже распознавала признаки привлекательности и здоровья у представителей отдельных этнических групп.
Этот случай показал, что искусственный интеллект не является беспристрастным судьей по умолчанию. Алгоритм зависит от того, на каких данных его обучали, какие критерии заложили разработчики и насколько корректно сформулировали задачу. Машина может исключить личные симпатии конкретного члена жюри, но одновременно усилить системную ошибку, которую человек не заметит.
Похожая проблема возникает и в других сферах. Нейросети используют для оценки кредитоспособности, отбора кандидатов на работу, анализа медицинских снимков и прогнозирования поведения. Если исторические данные содержат социальное неравенство, алгоритм способен превратить старые предубеждения в формальные автоматические правила.
Поэтому полностью передавать важные решения машинам рискованно. В медицине ИИ может обратить внимание врача на подозрительный участок снимка, но окончательный диагноз должен учитывать состояние пациента и дополнительные исследования. В подборе персонала алгоритм способен ускорить сортировку резюме, однако решение о найме не должно основываться только на автоматической оценке.
Еще одна опасность связана с убедительностью сгенерированного результата. Восстановленная нейросетью часть картины может выглядеть настолько правдоподобно, что зритель примет ее за подлинную. То же касается фотографий, документов и видеозаписей. Чем совершеннее становятся алгоритмы, тем сложнее отличить исходный материал от созданного или измененного искусственно.
При этом у ИИ есть и очевидные преимущества. Он способен за короткое время обработать огромный массив информации, обнаружить закономерности и предложить несколько вариантов решения. В реставрации это помогает моделировать утраченные детали, в образовании - адаптировать задания под уровень ученика, а в науке - находить связи, которые трудно заметить человеку.
Главный вопрос заключается не в том, сможет ли искусственный интеллект заменить человека, а в том, где именно ему следует доверять. Для рутинных операций и предварительного анализа алгоритмы уже незаменимы. Но там, где затрагиваются человеческое достоинство, здоровье, репутация или историческая достоверность, последнее слово должно оставаться за специалистом.
История "Ночного дозора" показывает, что нейросеть может помочь увидеть произведение искусства в более полном виде. История конкурса красоты напоминает: машина не свободна от ошибок и предубеждений. В обоих случаях технология полезна только тогда, когда ее применяют прозрачно, а результат проверяют люди.
