L'estetica dell'intelligenza artificiale

Modelli digitali e analitica culturale

Lev Manovich, Valentino Catricalà

• Editore: Luca Sossella editore
• Anno: 2020
• Print ISBN: 9788832231298
• eBook ISBN: 9788832231571
• Argomento: Arte
• Categoria: Teoria e critica dell'arte

L'intelligenza artificiale svolge una funzione cruciale nell'ecosistema culturale globale. Consiglia ciò che dovremmo vedere, ascoltare, leggere e acquistare. Decide quante persone vedranno i nostri contenuti condivisi. Ci aiuta a prendere decisioni estetiche quando creiamo contenuti digitali. Nella produzione culturale, l'IA viene da tempo utilizzata per produrre trailer di film, album musicali, articoli di moda, design di prodotti e web, architettura ecc.Lev Manovich ci presenta un quadro sistematico per aiutarci a pensare agli utilizzi culturali dell'IA attuali e futuri. E ci offre la possibilità analitica per comprendere i media, il design e l'estetica nell'era dell'IA.

I. L’IA E LA PRODUZIONE CULTURALE

IL SIGNIFICATO DELL’“INTELLIGENZA ARTIFICIALE”

Negli anni ’50-’60 la visione originaria dell’IA aveva come obiettivo quello di insegnare a un computer a svolgere una serie di compiti cognitivi. Secondo questa proiezione, un computer avrebbe simulato molte delle operazioni di una singola mente umana. Tra queste vi erano il gioco degli scacchi, la risoluzione di problemi matematici, la comprensione del linguaggio scritto e parlato e il riconoscimento del contenuto delle immagini. A distanza di sessant’anni, l’IA è divenuta uno strumento chiave per le economie moderne, rendendole più efficienti, sicure e prevedibili in quanto capace di analizzare automaticamente immagini mediche, prendere decisioni sui prestiti al consumo, filtrare le domande di lavoro, individuare le frodi e così via. L’IA è inoltre vista come catalizzatore delle nostre vite quotidiane, uno strumento per risparmiare tempo e fatica. Un buon esempio, in questo senso, è la possibilità di utilizzare la voce invece di digitare un testo.

Ma cos’è esattamente l’“Intelligenza Artificiale” oggi? Oltre ai compiti che originariamente la qualificavano, come il gioco degli scacchi, il riconoscimento degli oggetti in una foto e la traduzione linguistica, i computer svolgono oggi una serie infinita di operazioni “intelligenti”. Ad esempio, la tastiera dello smartphone si adatta gradualmente allo stile di digitazione, il telefono può monitorare l’utilizzo delle applicazioni e ottimizzare le loro prestazioni per risparmiare batteria e l’app delle mappe calcola automaticamente il percorso più breve, considerando anche le condizioni del traffico. Esistono migliaia di operazioni intelligenti, seppure non molto affascinanti, costantemente operative nei telefoni, computer, server della rete o altrove nell’universo tecnologico.

Dunque, in un certo senso, oggi l’IA è dappertutto. Mentre alcune delle sue funzioni catturano maggiormente la nostra attenzione – come Google’s Smart Reply, che suggerisce automaticamente come rispondere alle email (ed è usato per il 10% di tutte le risposte nelle caselle mail di Google del 2017) – molte altre hanno luogo nel grigiore quotidiano della società digitale.

Per quale motivo, però, alcuni compiti intelligenti svolti dai computer sono visti come la “vera” IA mentre altri no? Gli osservatori e gli storici del campo parlano di “effetto IA”, ovvero del fenomeno per cui “quando capiamo il modo in cui una macchina fa qualcosa di intelligente, questa cessa di essere considerata intelligente”(Promise of AI Not So Bright, 2006).

Per questo motivo, una volta che il campo dell’IA risolve un problema e la soluzione è implementata nell’ambito dell’industria, questa non viene più considerata come parte dell’ambito originario. Paradossalmente, associamo all’Intelligenza Artificiale solo i problemi che non sono ancora stati risolti. Questo crea l’impressione che la ricerca sull’IA non abbia raggiunto risultati soddisfacenti nel corso della sua lunga storia.

L’incremento drammatico delle potenzialità del computer, l’ubiquità delle reti e dei device digitali, nonché le sfide e opportunità poste dal trend dei “big data” degli anni 2000, hanno avuto un forte impatto sull’IA. Dall’automazione di una singola mente si è passati a un’idea di “super-cognizione”. Si pensi, ad esempio, a strumenti di ricerca quali Baidu, Yandex, Bing, e Google che scansionano il web continuamente indicizzando miliardi di siti e blog. Inserendo un elemento da ricercare, questi strumenti restituiscono immediatamente i risultati indicizzati. Nessun essere umano potrebbe mai svolgere una simile operazione. La dimensione della cultura digitale richiede un’intelligenza qualitativamente simile a quella umana, ma quantitativamente operante su tutt’altra scala.

L’IA ESTETICA

Come ho già potuto evidenziare, la visione originaria dell’IA riguardava l’automazione cognitiva. Nonostante la differenza di scala, la super-cognizione segue ancora questo paradigma. Perciò, quando le persone parlano dei grandi successi dell’IA negli anni recenti, vengono presi in considerazione gli stessi compiti che sono già stati definiti agli inizi delle sperimentazioni su questo ambito molte decadi fa: la comprensione del linguaggio naturale, la traduzione automatica e il riconoscimento degli oggetti in una foto.

Ciò che forse può risultare meno ovvio è che oggi l’IA gioca un ruolo cruciale nelle nostre vite e nei nostri comportamenti culturali grazie alla crescente automazione della creazione estetica e delle scelte estetiche. Si consideri l’adozione degli esempi sopra riportati di IA in un preciso ambito culturale: quello della fotografia digitale. Li ho suddivisi in due categorie: da un lato gli strumenti di assistenza nella selezione di immagini da grandi collezioni (e spesso immense), dall’altro gli strumenti di supporto nella creazione o nell’editing di nuovi contenuti. Si noti che l’IA può assistere la scelta umana o svolgere una selezione completamente automatica.

Esempi di analisi automatiche di fotografie svolte dal software IA sviluppato da EyeEm. Il computer valuta l’estetica delle fotografie e propone dei tag per descrivere il contenuto generato. http://www.eyeem.com/eyeem-vision, visitato nel settembre 2018.

Selezione di contenuti esistenti:

1. I mercati e i servizi di condivisione di immagini usano l’IA per fare pronostici sui contenuti delle immagini e assegnano loro delle parole chiave (Grigonis, 2016).

2. La schermata “Esplora” di Instagram suggerisce immagini e video a ogni utente basandosi su una combinazione di diversi fattori (e non solo ciò che l’utente ha apprezzato in passato).

3. Yelp seleziona automaticamente le migliori foto per illustrare i numerosi business elencati.

4. L’applicazione The Roll di EyeEm valuta automaticamente la qualità estetica delle foto degli utenti, mentre il mercato delle immagini di EyeEm assegna dei punteggi alle fotografie proposte.

5. Huawei ha lanciato un contest fotografico in cui le foto presentate sono state giudicate da una IA: “formatasi sulla base di un’analisi di 4.000.000 immagini scattate da fotografi professionisti ed editor fotografici, l’IA assegnava in seguito un punteggio personalizzato a ogni foto, basandosi su parametri quali messa a fuoco, mosso, riflessi, colore e composizione” (Hillen, 2018).

Creazione/editing di nuovi contenuti

1. Le applicazioni fotografiche possono modificare automaticamente le foto secondo le norme della “buona fotografia”.

2. Altre applicazioni possono “abbellire” i selfie e i ritratti. La lunga lista di opzioni simili offerte da Tencent (azienda cinese IT di prim’ordine) mostra le tipologie di possibili aggiustamenti automatici: “dermoabrasione, sbiancamento della pelle, ingrandimento degli occhi, allungamento facciale, rimozione dell’acne, accentuazione delle palpebre, cambiamento del colore della pelle, riconoscimento del colore del viso e applicazione del fondotinta, applicazione del lucidalabbra, miglioramento della forma delle sopracciglia e applicazione di altri trucchi” (Tencent YoTu Lab, 2018).

3. Photoshop 9.1 usa l’intelligenza artificiale nella sua funzione “selezione del soggetto” per individuare automaticamente gli oggetti dallo sfondo.

4. La fotocamera del telefono analizza il layout 3D di una scena e sfuma gli sfondi nei ritratti e nei selfie (Associated Press, 2016).

5. La fotocamera del Huawei Mate 10 (rilasciato nell’ottobre 2017) usa l’intelligenza artificiale per analizzare ciò che vede. Dopodiché lo classifica secondo il diverso tipo di ambientazione e seleziona i parametri appropriati per fotografare una data scena, persino prima di scattare la foto.

Altri utilizzi dell’IA per la fotografia sono ancora in fase di sperimentazione durante la stesura di questo libro, o sono ancora in sviluppo e non ancora integrati in prodotti specifici. Ad esempio, gli ingeneri di EyeEm hanno descritto un esperimento nel quale i loro sistemi sono riusciti a decifrare gli stili di diversi curatori fotografici con soli 20 esempi di fotografie per ognuno, selezionando poi alcune immagini simili dalla collezione EyeEm, così che i curatori potessero poi procedere con ulteriori selezioni (Shaji & Yildirim, 2017). Google ha inoltre progettato un sistema che emula le competenze di un fotografo professionista, selezionando le foto per l’editing, ritagliandole e applicandovi dei filtri. Il progresso nell’implementazione commerciale dell’IA nell’analisi delle fotografie può essere tenuto sott’occhio visitando periodicamente il sito dell’azienda Clarifai, una delle più importanti in questo campo (Clarifai, 2018).

Oltre alla fotografia, gli utilizzi dell’IA in ambito culturale sono rintracciabili nella prassi dei suggerimenti musicali su Spotify, iTunes e altri servizi musicali, all’interno delle applicazioni che editano automaticamente i video grezzi per creare brevi video in diversi stili, nonché nel contesto della creazione di nuovi articoli e stili di moda (Shah, 2017). Mano a mano che l’utilizzo dell’IA in ambito culturale continua a espandersi, il concetto di IA si trasforma, e riuscire a stabilire una tassonomia definita per descriverla è una vera sfida. Seguendo lo schema delle due categorie usato per gli esempi delle applicazioni dell’IA per la fotografia, di seguito si propone una possibile tassonomia dei tipi di IA culturale oggi riscontrabili:

1. Selezione dei contenuti dalle grandi collezioni: ricercare, scoprire, curare, suggerire e filtrare (Asrar, 2016).

2. Individuazione degli obiettivi (es. marketing one-to-one, targettizzazione comportamentale e segmentazione del mercato).

3. Assistenza nella cre...

Indice dei contenuti

• Copertina
• Abstract
• Frontespizio
• Colophon
• Indice
• AI Aesthetics. Per un’introduzione
• L’estetica dell’intelligenza artificiale
• I. L’IA e la produzione culturale
• II. L’IA e l’analisi della cultura
• Bibliografia