Muzea i galerie — czekając na technologiczną osobliwość
Ewa Drygalska, Sylwia Żółkiewska
Wirtualni asystenci: Siri, Cortana, Alexa, chatboty, automatyczne tagowanie zdjęć i inteligentne systemy rekomendacji, dzięki którym szybciej trafiamy na interesujące nas produkty stały się codziennością naszego cyfrowego życia.
Technologie, które stoją za tymi rozwiązaniami rozwijają się dziś bardzo szybko i przenikają także do świata sztuki. Artyści tworzący w obszarze nowych mediów coraz chętniej eksperymentują ze sztuczną inteligencją, artbotami czy programami tworzącymi sztukę generatywną. Sztuczna inteligencja to także obiekt zainteresowania muzeów i galerii na całym świecie.
Do tej pory flirt instytucji z nowymi technologiami wypadał różnie. Aplikacje mobilne — te czysto informacyjne lub oparte o VR i AR, które miały przyciągnąć nowych odbiorców i ułatwić udostępnianie zbiorów okazały się kosztowne w produkcji i utrzymaniu, w związku z czym trudne w obsłudze nawet dla bardziej zasobnych muzeów. Tymczasem, wprowadzenie i utrzymanie prostej usługi opartej na sztucznej inteligencji — na przykład chatbota — może być kilka razy tańsze niż stworzenie przygotowanej specjalnie dla muzeum aplikacji mobilnej, która często oferuje mniej interakcji i funkcjonalności. Chatbot może działać jako element profilu w medium społecznościowym, strony internetowej lub aplikacji, dzięki czemu jego zasięg jest znacząco większy. Na rynku pojawiły się nieskomplikowane narzędzia, takie jak Chatfuel lub Mychat, dzięki którym stworzenie chatbota staje się proste i przystępne.
Muzea i instytucje kultury tworzące sektor GLAM coraz odważniej wykorzystują więc potencjał nowej cyfrowej rewolucji, gdzie sztuczna inteligencja odgrywa główną rolę. Próbują na różne sposoby radzić sobie z wyzwaniem, jakim jest dostosowanie AI do swoich potrzeb, tak by stała się ona rzeczywiście przydatna, służyła kontaktom z odbiorcami, usprawnieniu i automatyzacji procesów.
Nie tylko chatboty — zastosowanie sztucznej inteligencji w muzeach dziś
Najpopularniejsze i najprostsze do wdrożenia są chatboty, dlatego coraz więcej muzeów (i firm) zaczyna swoją przygodę z AI właśnie od nich, wykorzystując je do poprawy obsługi klienta. “Jak kupić bilety?”, “Co znajduje się w kolekcji?”, “Jakie są godziny otwarcia?”, “Czy wjadę wózkiem inwalidzkim?” to pytania, których tysiące zadają odbiorcy instytucji w różnych językach, o różnych porach dnia. Pracownicy muzeów nie zawsze mogą nadążyć z odpowiedziami. Tutaj pomocne stają się chatboty, które mogą udzielić wyczerpującej odpowiedzi poprzez odwiedziny na stronie internetowej, aplikację lub za pomocą Facebooka. Chatboty ułatwiają więc dostęp do informacji i komunikację, pomagają budować zaangażowanie i służą wzmocnieniu oraz utrzymaniu relacji.
Kolejnym ciekawym i angażującym rozwiązaniem jest stworzenie chatbota jako personifikacji postaci historycznych, artystów, naukowców. Pokazanie historii poprzez losy bohatera to skuteczny zabieg digital storytelling, który wzmaga empatię i pomaga utożsamić się odbiorcy z losami postaci, dzięki czemu łatwiej jest zrozumieć historię i kulturę. Świetnym przykładem jest tu Muzeum Anny Frank w Amsterdamie, które w 2017 roku wypuściło świetnie merytorycznie opracowanego bota pozwalającego poznać losy młodej żydowskiej dziewczyny między innymi zaglądając do jej słynnego pamiętnika. Ale botów można używać również w celu czystej zabawy ze sztuką, podszytej chęcią popularyzacji zbiorów nawet kosztem ich memizacji. Oddział MOMA w San Francisco postanowił się uruchomić Tweeterowego artbota Send Me SFMOMA, który za pomocą API łączy się z cyfrową kolekcją muzeum i zwraca nam dzieło sztuki spośród 34,678 obiektów, które najlepiej odpowiada naszemu zapytaniu.
Podczas hackathonu HackArt, zorganizowanego w maju 2018 roku w Muzeum Narodowym w Warszawie powstał projekt spersonalizowanego chatbota/wirtualnego asystenta dla Muzeum. Projekt został oparty na jednym z najbardziej rozpoznawalnych polskich dzieł sztuki — postaci Stańczyka pędzla Jana Matejki. Chatbot jest obecnie wdrażany i już wkrótce udzieli odpowiedzi na pytania dotyczące działalności muzeum, czyniąc je bardziej przystępnym oraz angażując jego zwiedzających przez stałe podtrzymywanie relacji za pomocą Facebooka.
Spersonalizowany przewodnik
Chatboty mogą służyć także jako spersonalizowany przewodnik: coraz więcej muzeów wspomaga się także sztuczną inteligencją w zakresie oprowadzania gości. Zwykłe audioprzewodniki już nie wystarczą. Zwiedzający chce usłyszeć lub przeczytać tylko to, czym faktycznie może być zainteresowany. W 2017 roku IBM i Pinacoteka w Sao Paulo w Brazylii połączyły siły w projekcie A Voz da Arte, który wykorzystuje platformę IBM Watson. Projekt odpowiadał na bardzo konkretny problem, z jakim mierzyli się pracownicy instytucji: 72% Brazylijczyków nigdy nie odwiedziło muzeum, ponieważ nie wydawało się ono wystarczająco przystępne. Obecnie przy wejściu do Pinacoteki dostajemy smartfon, a na nim zainstalowaną aplikację, dzięki której zwiedzający mogą porozmawiać z dziełami sztuki, są zachęcani do zadawania pytań i nawiązania interakcji ze sztuką. Co ciekawe, brazylijski projekt przełamał monopol zachodnich instytucji, które dotychczas przodowały we wdrażaniu tego typu rozwiązań.
Akron Art Museum w Stanach Zjednocznych, znane ze swojej kolekcji sztuki współczesnej postawiło na chatbota Dot, który jest przewodniczką po stałej kolekcji muzeum, pozwalając użytkownikom na wybranie swojej własnej ścieżki zwiedzania po sześciu wybranych dziełach z kolekcji. Dot podaje dokładne wskazówki, w jaki sposób możemy dotrzeć do poszczególnych obrazów, pozwalając lepiej zorientować się w przestrzeni, sprytnie omijając problem braku nawigacji GPS w muzealnych budynkach, które nieraz stanowią trudny do zrozumienia labirynt sal i galerii.
Chatboty to nie tylko Facebook. Muzeum Żydowskie w Berlinie wypuściło przewodnika na platformie WhatsApp. Jego twórcy skupiają się jednak nie tylko na doświadczeniu sztuki, ale również doświadczeniu miejsca, jakim jest Jüdisches Museum Berlin, największe muzeum poświęcone historii Żydów w Europie. Składa się ono bowiem z dwóch ogrodów i trzech budynków, z których dwa zostały zaprojektowane przez wybitnego architekta, urodzonego w Łodzi, ale działającego głównie w Stanach Zjednoczonych Daniela Libeskinda. Libeskind wielokrotnie podejmował się projektów dla instytucji kultury, będąc odpowiedzialnym za siedziby muzeów m.in w Iraku, San Francisco, Wilnie czy Chinach. Jego konstrukcje są ultranowoczesne, dekonstruujące wiele założeń tradycyjnej architektury, co w zderzeniu z zasobami historii i dziedzictwa, jakie są w nich umieszczane wywołuje na publiczności wyjątkowe i niepowtarzalne doświadczenie zwiedzania. To architekt za pomocą nagrań audio wyjaśnia zakamarki muzeum, swoją wizję, która towarzyszyła mu podczas procesu projektowania. Whatsappowy przewodnik zapoznaje nas więc nie tylko z kolekcją, którą należy POZNAĆ, ale zachęca, aby PRZEBYWAĆ w samej instytucji, otwartej na mnóstwo różnych rodzajów relacji ze zwiedzającym.
Docieranie do informacji, korzystanie z archiwów
AI przydaje się również w interakcji z cyfrowymi repozytoriami, których liczba powiększa się w szybkim tempie, jako efekt masowej digitalizacji zbiorów. Inteligentne silniki wyszukiwania to łatwiejsze docieranie do informacji, korzystanie z archiwów, pomoc w eksplorowaniu kolekcji zarówno tych wirtualnych, jak i znajdujących się w budynku muzeum. Sztandarowym przykładem jest tu cyfrowe Studio Rijksmuseum, za pomocą którego możemy wyszukiwać obiekty nie tylko za pomocą tagów czy techniki wykonania, ale i koloru. Kolejnym krokiem będą wizualizacje ogromnych zbiorów danych, jakie przetwarzają muzea. Narodowe Muzeum Norwegii w eksperymentalnym projekcie Repcol zaproponowało użytkownikom swojej cyfrowej platformy eksplorację swoich archiwów z poziomu meta: kompleksowej, nawigowalnej wizualizacji całości zbiorów, odkrywając również ich strukturę. Taka aplikacja analizy ilościowej (quantitive analysis) pozwala na istotną zmianę optyki: ze skupionej na pojedyńczych arcydziełach do analizy z dystansu (distant reading), często rewidującej nasze wcześniejsze, intuicyjne założenia.
Analiza i klasyfikacja obiektów
Narzędzia do analizy Big Data wspomagają również pracę kuratorów i historyków sztuki. Głębokie uczenie i widzenie maszynowe pozwala błyskawicznie klasyfikować setki tysięcy obiektów, rozpoznawać ludzkie twarze na portretach, a nawet nastrój historycznych postaci. To daje ogromne pole do interesujących odkryć naukowych, ujrzenie np. historii malarstwa w niespotykanej dotąd makroskali. Rozpoznawanie wzorów (pattern recognition) przydaje się również w pracy ekspertów tropiących fałszerstwa dzieł sztuki. Dekadę temu Uniwersytet Cornella połączył siły z Muzeum Van Gogha i Kroller-Muller Museum w projekcie naukowym, który dzięki analizie pociągnięć pędzla — swoistego autorskiego podpisu malarza — był w stanie z dużą dokładnością określić autentyczność dzieł mistrza impresjonizmu.
Podczas HackArt MNW powstał projekt aplikacji webowej Skarby Muzeum ułatwiającej indywidualne zwiedzanie, opartej na automatycznej detekcji obrazu Google Cloud Vision i Tensorflow Object Detection, który będzie można zobaczyć na tegorocznej edycji Festiwalu Przemiany organizowanym wokół tematu AI przez Centrum Nauki Kopernik w Warszawie.
AI jako kurator? Prognozy na przyszłość
Kolejne instytucje sztuki eksperymentują z wystawami tworzonymi przez sztuczną inteligencję. Najsłynniejsza taka ekspozycja odbyła się w 2016 roku w londyńskim Tate Britain. Algorytmy wykorzystane w Recognition przez 3 miesiące studiowały zbiory muzeum i porównywały je z bazą zdjęć agencji Reutersa, wykazując zaskakujące, zabawne i kontrowersyjne podobieństwa między obiektami, które dzieliły nawet stulecia od momentu powstania. Kolejne projekty artystyczno-badawcze i wystawy w różnych częściach globu sugerują, że możemy mieć do czynienia z powstaniem nowego rynku sztuki AI. Za każdy razem bowiem okazuje się, że za pomocą tworzonych przez człowieka narzędzi odkrywamy nową, często radykalnie obcą nam estetykę. Z całą pewnością jesteśmy u progu kolejnej cyfrowej rewolucji: czy a może kiedy AI zmieni nasze postrzeganie sztuki i otworzy nowy rozdział w historii sztuki? To pytanie pozostaje jeszcze bez odpowiedzi, ale z całą pewnością już dziś przyczynia się do popularyzowania dziedzictwa kulturowego dostarczając kolejnych narzędzi do jego rozumienia.
W języku angielskim artykuł ukazał się na portalu Contemporary Lynx.
Ewa Drygalska — obroniła doktorat z filmoznawstwa, jest również absolwentką Interdiciplinary Ph.D Program Society-Environment-Technologyna Uniwersytecie Jagiellońskim w Krakowie. Swoje stypendium Fulbrighta odbywała na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles. Pracowała dla Muzeum Narodowym w Warszawie i Muzeum Fryderyka Chopina w Warszawie. Obecnie wykłada w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych i jest częścią Radicalzz Studio.
Sylwia Żółkiewska — visual artist, designer, creative manager. She writes about how mobile applications and new technologies can be used creatively to promote knowledge and an appreciation of art, deepen users’ understanding of culture, facilitate education and streamline business activities. She also paints and creates digital art.
