Recordbedrag voor AI-kunstwerk

De verwachting vooraf was dat het kunstwerk een bedrag van 7000 tot 10.000 dollar zou opbrengen, maar het werd uiteindelijk door een nog onbekende bieder gekocht voor ruim vier ton aan dollars. Het kunstwerk maakt onderdeel uit van een serie. Het Franse kunstenaarstrio Obvious maakte in de afgelopen jaar een hele serie portretten van de fictieve Belamy-familie, waarvan de geportretteerde de allerjongste telg zou zijn. Alle portretten van de Balamy’s zijn gemaakt met behulp van een zogeheten GAN, waar 15.000 klassieke portretten doorheen zijn gejaagd.

Algoritmen

Een zogeheten Generative Adversarial Network is een generatief model wat in 2014 werd geproduceerd door Ian Goodfellow, waar de naam van de geportretteerde familie ook op gebaseerd zou zijn. Het idee van een GAN is dat men een netwerk traint om te zieken naar patronen in een bepaalde dataset -dit kunnen allerhande soorten afbeeldingen van een bepaald onderwerp zijn, en dus ook 18e-eeuwse portretten - en kopieën te maken van zulke patronen.

Hierna beoordeelt een tweede netwerk de sample die het eerste netwerk op basis van de patronen heeft gemaakt. Als het tweede netwerk, een discriminator genaamd, verschillen opmerkt tussen de originelen en de sample, wordt de sample teruggestuurd naar het eerste netwerk. Dit netwerk past de sample weer aan en probeert wederom het tweede netwerk te overtuigen. Dit proces herhaalt zichzelf tot het tweetal netwerken overeenstemming heeft over een toelaatbare vervalsing van het onderwerp van de dataset.

Het genereren van afbeeldingen met GAN’s is geen eenvoudige opdracht en vergt meerdere stappen. Allereerst moet met een ‘scraper’ trainingsgegevens worden verzameld die vervolgens door het eerste netwerk worden gereproduceerd, om vervolgens het generatieve algoritme worden vormgegeven en kan het algoritme worden gestart. Hierna moeten de resultaten worden gesorteerd en de beste uitkomsten worden geselecteerd.

Anatomische uitdagingen

Er is nog wel ruimte voor verbetering als het gaat om de verwerking van datasets met afbeeldingen van mensen: De netwerken kunnen goed basale visuele patronen kopiëren, maar hebben moeite met het inpassen van de menselijke anatomie. De anatomische vormen van de mens (in dit geval) worden niet als zodanig herkend, en dus is de uitkomst van deze kopieën veelal een samensmelting van figuren en wazige vormen. Deze esthetiek kreeg door Google AI-ingenieur François Chollet zelfs een eigen naam: ‘GANisme’.

Of de overige portretten van de Belamy-serie ook onder de hamer gaan en wanneer dit zou moeten gebeuren, is niet bekend.