Jak posuzovat, zda jsou počítače skutečně kreativní? A liší se jejich tvořivost od té lidské?
„Generativní umění označuje uměleckou praxi, při které umělec vytváří proces, soubor pravidel, počítačový program, stroj nebo jiný procedurální vynález, který je poté uveden do pohybu s určitou mírou autonomie přispívající k výsledku v dokončeném uměleckém díle.“
Tak zní citát Philipa Galantera, umělce, kurátora a profesora nových medií na Texas A&M University. Ačkoli většina současných generativních modelů s výpočetními technologiemi aktivně spolupracuje, počítač sám o sobě není dle Galanterovy definice pro „vytváření“ generativního umění nezbytný. Přesto se, jako s připomínkou transkulturality výpočetních estetických postupů, můžeme často setkat s termínem algoritmické umění. Paradoxně i já, zástupce generace mileniálů, jež vnímají počítač jako všemocnou kouzelnou hůlku umožňující zpracování nespočtu abstrakcí a konceptů do dříve nepředstavitelné roviny, často rozjímám nad smyslem kreativity a aury uměleckého díla, zvláště pak v období všudypřítomné umělé inteligence, robustních algoritmů a velkých dat. Je to pouhá připomínka epistemologické ekvivalence analogových a digitálních systémů, které vybledly z paměti v důsledku kybernetické romantizace analogu?
Gutenbergova revoluce podruhé
Na rozdíl od logické aplikace a začlenění kompozičních technik do digitálních oblastí, algoritmická kompozice a generativní modelování jsou v současné hudební činnosti stále považovány za spíše vedlejší oblast zájmu. Existuje však mnoho aplikací, které si kladou za cíl vytvoření kompletního modelu pro autonomně generovanou kompozici; systémy jsou již dnes schopny generovat muzak skladby, asistovat zpěvákům při transkripci písní či dokážou napodobit již dávno zesnulé autory.
Ale proč? To je ta správná otázka, kterou bychom si měli položit. Subjektivní chápání kreativity a estetiky se totiž liší nikoliv pouze v rámci preferencí, ale odlišuje se i na základě prožitých zkušeností či sociokulturního prostředí. Přestože se pojem generativní umění vyskytuje v kánonu nových médií již několik dekád, stále, minimálně na akademické půdě, budí rozpaky. Není vzniklá kompozice pouhým simulákrem, prázdnou nádobou bez předchozí předlohy? Čeho chceme takovou adaptací dosáhnout? Jaký benefit představuje vzniklé dílo pro autora, který tuto kompozici již dávno nemůže zhodnotit? A jakými způsoby bychom takové dílo měli vůbec hodnotit? Zkusme zde parafrázovat etnomuzikologa Matěje Kratochvíla: „Zatím jsem nenašel nikoho, kdo by se veřejně zamyslel, zda svět nějak obohatí existence nové skladby mrtvého autora, která navíc ve srovnání s jeho skutečnou tvorbou zní, jako by ji dokomponoval stroj. Dovolím si tedy tvrdit, že hudební svět nic nového nezískal.“
Oproti dříve užívaným algoritmickým metodám, modely využívající paradigma strojového učení nenásledují určitou sadu pravidel, nýbrž jsou naváděny k tomu, aby se na základě analýzy dat samostatně naučily či rozvíjely estetický směr. Programátor trénuje neuronovou síť poskytnutím počáteční kolekce vstupních vzorků; následná recepce hudby je však ovlivněna řadou činitelů, tyto faktory navíc podléhají objektivní, ale též subjektivní povaze. Vnímání složek kompozice je často odvozeno od osobních prožitků a pocitů, což možnost estetické a muzikologické evaluace jen dále ztěžuje. Zdá se takřka nemožné nalézt postup, jenž by plně zohledňoval obecné subjektivní zhodnocení umělecké aury hudebního díla. V případě automatizovaných systémů, které mají nějakým způsobem reprodukovat lidskou tvořivost, ať již na bázi stochastických metod nebo využívajících metod umělé inteligence, nastává problém s hodnocením jejich výkonu: koncept umělecké kreativity uniká formální, jednoznačné a efektivní definici. Technická reprodukovatelnost a „oživování“ zesnulých autorů jen nadále stěžují možnost vyhodnotit tyto systémy zcela důsledně. Mizející aura díla, často spjata s papouškující umělou inteligencí, jde ruku v ruce s anihilací kultovní, dříve až rituální hodnoty uměleckých počinů.
Sní androidi o elektrických ovečkách?
Jak ale v tomto případě vůbec definujeme kreativitu? Zajisté existují mnohé učebnicové poučky, které kreativitu obvykle popisují jako soubor schopností, jež umožňují uměleckou, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost. Jiné zdroje kreativitu definují jakožto fenomén, během kterého dochází ke vzniku něčeho nového a hodnotného, ať už v hmotné či nehmotné podobě.
Hudební metakreace, taktéž známá po pojmem musical computational creativity, se zaměřuje na analýzu a evaluaci kreativních úkolů, mezi něž řadíme kompozici, interpretaci, improvizaci, doprovod, mixování a další. Tento obor pokrývá všechny dimenze teorie a praxe výpočetních generativních hudebních systémů, od uměleckých přístupů po čistě vědecké, včetně diskurzů dotýkajících se socioantropologických témat. Komputační kreativita se liší od tradičních, racionálně vytýčených problémů dotýkajících se umělé inteligence v tom, že často řeší problémy, u nichž je pojem optimality řešení složitě definovatelný. Mezi tyto problémy patří ty, pro které neexistují žádné jasně definované stavy vítězství, prohry či cíle, žádné zjevné a úplné objektivní funkce či žádné definované preferenční vztahy.
V návaznosti na otevřený, složitě definovatelný cíl se nabízí alternativní rozdělení tvořivosti na generativní a adaptivní kreativitu. Generativní kreativita přesahuje rámec lidských činností a zahrnuje jakýkoli proces, při kterém mohou vznikat nové objekty, a to jak materiální, tak nemateriální podoby. Adaptivní kreativita je definována jako záměrný kognitivní akt: adaptivní je v tom smyslu, že zlepšuje situaci aktéra. Kreativní výsledky lze tedy dle této teorie považovat za kombinaci generativních i adaptivních tvůrčích procesů. Známé modely algoritmické kompozice, které si kladou za cíl napodobit hudební tvorbu známých interpretů, bychom tedy do jisté míry mohly považovat za kreativní.
Avšak na systémy algoritmické kompozice musíme nahlížet jako na objekty vědeckého i uměleckého bádání, právě proto se zdá být důležité k nim přistupovat odpovídajícími způsoby. Článek An Introduction to Musical Metacreation z roku 2016, za nimž stojí kolektiv muzikologů pod vedením Philippa Pasquiera ze Simon Fraser University ve Vancouveru, poprvé nabídl ucelené metody dodatečné evaluace, kterým by měl být systém pro algoritmickou kompozici podroben. Mezi tyto postupy se řadí autorská či mediální evaluace, evaluace dle kurátorského zájmu, evaluace s asistencí laického či odborného publika a další.
Exempla trahunt
Ačkoliv výčet obsahuje jak akademické, tak i populární možnosti validace, ani tyto postupy nenabízí koherentní způsob, kterým bychom mohli vzniklá díla evaluovat. Řešení, jak měřit výpočetní kreativitu proti lidským standardům, je přitom, zdá se, nasnadě: stačí požádat respondenty, aby poslouchali strojově generované skladby, přičemž algoritmický kompoziční systém můžeme deklarovat jako kreativní entitu, pokud hodnotitelé nedokážou oddělit tyto skladby od skladeb zkomponovaných skutečnými skladateli. S variací „hudebního Turingova testu“ přišel na konci 80. let minulého století kolektiv na MIT jako s univerzální možností hodnocení strojově generovaných skladeb. Narazili však na fenomén, který dnes profesorka nových médií Joanna Zylinska nazývá crowdsourced beauty: lidé dokážou ocenit umění jen pokud je podobné něčemu, co již znají. Formy generativního umění využívající metody rozpoznávání vzorů představují pouhé mimikry, jež maskují originální, skutečně kreativní počiny.
Sociální představa hudební kreativity tak nezahrnuje pouhé uspořádání tónů, ale především široké využití lidských faktorů. Tento fenomén ovšem stojí v rozporu s validací samotných uměleckých děl. Ačkoliv jsme často svědky sebevědomých vyjádření ze strany zainteresovaných společností, nemůžeme popřít, že primární výzkumný cíl byl redukován na pouhou otázku, zdali „může dílo projít.“ Zylinska je toho názoru, že pokud budeme na vzniklá, potencionálně kreativní díla nahlížet pohledem lidské tvořivosti, do jisté míry tím akceptujeme i fakt, že lidskou kreativitu můžeme považovat za výpočetní akt. Lze ale této myšlence odporovat? Umění je jednou z mála domén, u nichž sice existovalo přesvědčení, že navždy zůstane výsadou člověka, samotná matematická podstata hudební kompozice nasvědčuje přesný opak.
Pozorování dotýkající se historické rozpínavosti generativního umění jsou primárně motivována naší vlastní historickou situací, jsou živa postkritickými, postideologickými a posthistorickými trendy, které stále vibrují v rámci postmoderní kultury. Tato pozorování odrážejí postoj, jenž je populární mezi teoretiky digitálních médií, kteří se odvrátili od šovinismu absolutní novosti a roztržení médií, od analogu, od materiality, s cílem nalézt jemnější a střízlivější posouzení dluhu digitálních médií k minulost. Tito kulturní Luddité by si však měli být vědomi, že pomyslná Shakespearova vražda se, dost možná na neurčito, odkládá.
