Количественная оценка качества

Итак, прогнозирование популярности – дело сложное. Мы знаем, что нам нравится, но не всегда знаем почему. Для алгоритма, работающего в сфере искусства, это серьезная помеха. Если “качество” нельзя объяснить популярностью, то как еще его измерить?

Это существенный момент – если мы требуем от алгоритма какой бы то ни было самостоятельности в искусстве, неважно, создания новых произведений или грамотного анализа наших собственных творений, нам потребуются некие единицы измерения качества. Надо предложить алгоритму объективный метод для верной оценки, своего рода эмпирический эталон для сравнения. Что-нибудь наподобие “эти клетки – злокачественные” или “такой обвиняемый склонен к нарушению закона”, только применительно к искусству. Иначе мы ничего не добьемся. Если мы не сможем дать определение понятию “хорошо”, нам не создать алгоритма, который сочинил бы “хорошую” песню или выбрал бы ее среди других.

К сожалению, в поисках объективной меры качества мы погружаемся в давнюю и бесконечную философскую дискуссию, начатую еще во времена Платона. Споры на эту тему не утихают вот уже больше двух тысячелетий. Как оценить эстетическую ценность произведения искусства?

Одни философы, в частности Готфрид Лейбниц, утверждали, что, если мы все восхищаемся чем-либо, например, “Давидом” Микеланджело или “Реквиемом” Моцарта, значит, есть некая поддающаяся определению и измерению сущность красоты, поэтому произведения искусства можно сравнивать.

С другой стороны, люди редко бывают единодушны в оценках. Другие философы – например, Дэвид Юм – придерживались мнения, что красоту каждый понимает по-своему. Кто-то видит в известном произведении Энди Уорхола интереснейший эстетический эксперимент, а кто-то – консервную банку с супом, ничем не примечательную в художественном отношении.

Но есть и третья группа философов – Иммануил Кант в их числе, – которые считали, что истина где-то посередине. Что наши суждения о красоте не то чтобы зависят только от нашего личного вкуса, но и не вполне объективны. Они зависят и от чувственного восприятия, и от эмоций, и от интеллекта наблюдателя – и что немаловажно, могут меняться в зависимости от его настроения.

Эта гипотеза подтверждается фактами. Поклонники Бэнкси, возможно, вспомнят, как в 2013 году он анонимно продавал “с лотка” в нью-йоркском Центральном парке свои черно-белые работы, выполненные аэрозольными красками, по 60 долларов за штуку. В ряду других киосков и прилавков с типовыми сувенирами его прилавок, с точки зрения прохожих, наверное, отличался довольно высокими ценниками. Первый покупатель нашелся лишь через несколько часов. Дневная выручка Бэнкси составила 420 долларов. Однако год спустя, на аукционе в Лондоне, другому покупателю то же самое произведение показалось настолько прекрасным в эстетическом плане, что он с готовностью отдал за одну-единственную картину 68 000 фунтов (около 115 000 долларов по тогдашнему курсу).

Надо признать, не у всех Бэнкси пользуется успехом. Чарли Брукер, автор идеи и сценарист сериала “Черное зеркало”, однажды обозвал его “пустозвоном, творчество [которого] идиотам кажется жутко интеллектуальным”. Так что, по-видимому, эта история говорит только о том, что качество как таковое не является неотъемлемым свойством произведений Бэнкси. Баснословные цены – результат медийного хайпа, а также информационного социального влияния. Но и в оценках бесспорных шедевров мы тоже нередко проявляем беспричинное своенравие.

Я часто вспоминаю один эксперимент, который провела в 2007 году газета Washington Post. Всемирно известного скрипача Джошуа Белла, на чьи концерты билеты всегда распроданы, попросили выступить лишний раз. Взяв свою скрипку Страдивари стоимостью 3,5 миллиона долларов, утром, в час пик, Белл встал наверху у эскалатора одной из станций вашингтонского метро, положил на пол шляпу для монет и купюр и сорок три минуты развлекал публику. Как писала Washington Post, “один из самых прославленных виртуозов с мировым именем исполнил самые красивые музыкальные произведения на одном из самых дорогих инструментов, какие только существуют в мире”. И что бы вы думали? Семь человек немного постояли, послушали. Более тысячи пробежали мимо. Когда Белл отыграл всю программу, в его шляпе лежал небогатый улов – 32 доллара и 17 центов.

Меняется и наше представление о том, что такое “хорошо”. Наша потребность в некоторых жанрах классической музыки явно выдержала испытание временем, чего не скажешь о других видах искусства. Арман Леруа, профессор эволюционной биологии Имперского колледжа Лондона, изучал развитие и трансформацию поп-музыки и нашел убедительное доказательство переменчивости наших вкусов: “Всегда есть некий порог скуки. Когда людям хочется чего-то новенького, нарастает напряженность”.

В качестве примера рассмотрим ритм-машины и синтезаторы – в конце 1980-х годов они так всем полюбились, что все хит-парады стали на одно лицо. “Что ни возьми, все звучит как ранняя Мадонна и «Дюран Дюран», – объясняет Леруа. – Можно было подумать, что это уже вершина поп-музыки. Вот и все тут. Дальше развиваться вроде некуда”. Как бы не так. Очень скоро появился хип-хоп, и чарты вновь заискрились разнообразными хитами. Я спросила Леруа: было ли что-то такое в хип-хопе, что вызвало перемены? “Вряд ли. Могло появиться что угодно, но появился хип-хоп. Он вызывал отклик у американской аудитории, и люди сказали: это что-то новенькое, давайте еще”.

Дело вот в чем. Даже если произведения искусства можно сравнивать по каким-то объективным критериям, мы не можем придумать физический метод измерения их эстетических достоинств, который работал бы всегда и везде, поскольку мы воспринимаем искусство в зависимости от контекста. Какие средства вы ни используете – статистические методики, хитроумный искусственный интеллект или алгоритмы машинного обучения, – попытки облечь в цифры саму суть артистического гения равнозначны попыткам схватить дым руками.

Но алгоритму нужны хоть какие-то исходные данные. Раз популярность и изначально присущее качество не годятся, единственное, что можно оценить количественно, – это степень сходства с любым предыдущим продуктом.

Измерение сходства позволяет сделать массу всего. Это, бесспорно, самый подходящий метод для рекомендательных сервисов, таких как Netflix и Spotify. Обе компании предлагают пользователям удобный поиск новых фильмов и песен, к тому же, работая по схеме абонентского обслуживания, они заинтересованы в более точном прогнозировании предпочтений клиентов. Строить свои алгоритмы на базе популярности им нельзя, иначе пользователей завалят предложениями послушать Джастина Бибера и посмотреть “Свинку Пеппу”. Нельзя основываться и на косвенных показателях качества, например, на критических обзорах, потому что на домашней странице останется сплошное артхаусное кино не для всех, тогда как все вообще-то хотят скинуть туфли после длинного рабочего дня и часа на два бездумно погрузиться в какой-нибудь тупой триллер или посмотреть кино с Райаном Гослингом.

Зато с оценкой сходства алгоритм может сфокусироваться непосредственно на предпочтениях того или иного пользователя. Что он слушает, что смотрит, что пересматривает снова и снова? В таком случае можно составить набор ключевых слов для каждой песни и каждого фильма, надергав их на сайте IMDb, в “Википедии”, блогах о музыке и журнальных статьях. Проделать это для всего каталога, после чего останется только найти другие песни и фильмы с теми же тегами и предложить их пользователям. Далее можно будет еще и найти других пользователей, которым нравятся те же песни и фильмы, посмотреть, что еще они выбирают, и показать своему клиенту то же самое.

Ни Spotify, ни Netflix даже не пытаются отбирать лучшие песни и фильмы. Совершенство их вообще не интересует. Spotify не обещает вам найти ту единственную группу на земле, которая целиком и полностью отвечает вашим вкусам и настроению. Алгоритмы выдачи рекомендаций всего лишь находят достаточно хорошие для вас фильмы и музыку, так чтобы вы не разочаровались. Вам предлагают абсолютно безвредный способ скоротать время. Периодически алгоритмы будут попадать в десятку с выбором, но в каком-то смысле это немного смахивает на “холодное чтение”. Чтобы радоваться новым открытиям в музыке, вам достаточно периодически находить то, что вас порадует. Механизм поиска вовсе не обязан всегда работать безошибочно.

Для алгоритмов выдачи рекомендаций критерий сходства – идеальный инструмент. Но самое интересное начинается тогда, когда вы просите алгоритм создать произведение искусства, не имея однозначных критериев оценки его качества. Способен ли алгоритм сотворить шедевр, если его восприятие искусства целиком и полностью ограничивается прошлым опытом?