Как развитие искусственного интеллекта изменит моду

В конце августа команда израильских исследователей составила новую разработку для Amazon — машину, которая вычисляет, стильно ли одет человек на фотографии. Как это происходит? Алгоритм учат говорить картинками: показывают ему одно изображение за другим и задают нужную реакцию системы (сапоги-колготки от Демны Гвасалии с платьем La Robe Madame Жакмюса — «хорошо», биркенстоки с комбинезоном Louis Vuitton x Supreme — «плохо»). Двумя неделями раньше группа Lab26 в Сан-Франциско запустила первого «AI designer» (дословно — «дизайнера с искусственным интеллектом»). Этот алгоритм изучил тысячи рекламных кампаний с 90-х годов и готов генерировать новые идеи для каждого знакомого ему модного дома и креативного директора. Математическим путем он вычислит, какие рукава свойственны жакетам Рафа Симонса, а какие — изделиям Марии-Грации Кьюри. Затем машина сопоставит эти знания с ДНК Dior и выдаст подходящую модель для нового сезона. Разобраться в планах искусственного интеллекта на захват всей индустрии нам помог исследователь из Политехнического университета Каталонии Александр Аушев.

Предсказание трендов

В марте 2017 года газета  The Wall Street Journal опубликовала материал о компании Stitch Fix — «производителе одежды на основе данных искусственного интеллекта». Вы приходите в офис Stitch Fix на Манхэттене, заполняете анкету (размер, пол, бюджет, образ жизни, аккаунты в социальных сетях и три пункта об одежде, которую вы хотите носить) и через две-три недели получаете нужное количество комплектов вещей. Система работает так: Stitch Fix научила компьютер анализировать популярность стилей во всем мире по фотографиям из инстаграма и фейсбука. То есть еще до того, как клиент обратится в компанию, ее механизмы знают, как одеть человека согласно новым трендам.

Сейчас одежда, разработанная искусственным интеллектом, приносит компании только 1% от всей прибыли, но само существование этого примера доказывает: искусственный интеллект уже умеет предсказывать, что мы захотим носить в следующем сезоне. Означает ли это, что компьютеры могут стать авторитетнее Парижского синдиката моды и снизят градус ожидания показов?

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Искусственный интеллект уже широко используют, чтобы предсказывать события по наблюдениям, которые вы зафиксировали. Например, зная погоду в прошлые дни, ИИ может с определенной долей вероятности определить, какая облачность ждет нас завтра. Такой механизм уже применяют в медицине и на биржах. Предсказание модных трендов — это уже другая задача, сложно с точностью измерить, насколько популярен тот или иной тренд. Скажу точно: обученный искусственный интеллект не всегда будет совпадать во мнении с Парижским модным синдикатом. Дело в том, что ИИ будет отталкиваться от статистики. Например, проанализировав миллионы фотографий в инстаграме и лайки к ним, ИИ сможет заключить, что людям нравится сочетание аксессуаров опредленного цвета и стиля. Когда ИИ научится с высокой точностью определять текущие модные тренды, он сможет предсказывать будущие — причем те, которые нам точно понравятся. В этом случае появится вопрос: как определить, где начинается новый тренд, а где кончается старый? Если доступ к глобальным прогнозам трендов будет у каждого, получится так: логично, что мы с вами будем покупать плащи и сумки с прогнозом на следующий сезон. Выходит, что тренд будущего становится трендом настоящего. Это действительно может привести к переосмыслению моды. Зачем смотреть показы по ночам, если можно узнать все заранее?»

Вычисление предпочтений и размеров

Итак, компьютеры уже учатся определять глобальные модные тренды без ошибок, но как адаптировать их не для условной толпы потребителей, а для каждого отдельно взятого человека? Вернемся к тому, как работает система Stitch Fix. После того как вы заполнили данные в анкете, в базу алгоритмов системы загружают ваши ответы (например: «девушка, работает в офисе, размер S, чаще носит брюки, чем юбки, предпочитает свободные силуэты») и ссылку на аккаунты в социальных сетях. Компьютеру нужно 3–5 минут, чтобы определить, за какими аккаунтами вы любите наблюдать и кого считаете модными ориентирами. Машина составляет отчет об этой информации и находит совпадения с общими мировыми трендами. В результате машина создает точные описания одежды для вас. Остается только передать эти данные в швейный цех.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Вычисление предпочтений конкретного человека в моде почти не отличается от построения обычной рекомендательной системы — по типу той, которая предлагает видео на YouTube или продукты на Amazon. Чтобы создать такую систему, можно даже ничего не смыслить в моде! Происходит все так: вы регистрируетесь, вас просят оценить несколько вещей. Далее вам предлагают товары, которые наверняка понравятся. Это всего лишь вещи, которые кто-то уже покупал вместе с товарами, которые вы оценили высоко (в Stitch Fix эти данные выводят из ваших лайков и просмотров в инстаграме. — Прим. редакции). Например, если 100% покупателей платьев Balenciaga купили сапоги Vetements, с высокой долей вероятности, покупателям сапог от Гвасалии можно советовать его же платья.

Кстати, просить человека называть его размер совсем не обязательно. Расскажу о примитивном алгоритме. Скажем, у нас есть фотография человека во весь рост на фиксированном расстоянии. Мы хотим получить на выходе все измерения его тела. Для этого нужно один раз собрать большое количество снимков моделей и "показать" их машине, указав размер каждого человека. Затем на каждой фотографии наша система должна найти точный контур модели — теперь нам нужно определить, где у человека находятся руки, ноги, голова, туловище. После этой процедуры система прикидывает параметры тех или иных конечностей, сопоставляя их с реальной размерной линейкой (например, от XS до XL).

Система, которая точно определит размер и предпочтения, сэкономит людям уйму времени. Человеку достаточно изъявить желание купить какую-то вещь, и система уже предлагает ему лучшие варианты».

Создание новых вещей

В сентябре 2017 года компания SoftWear объявила об успешном запуске первого в мире «робота-швеи с искусственным интеллектом», который шьет футболки в 18 раз быстрее среднестатистического мастера. Машине дали уменьшительно-ласкательное имя Lowry и начали продавать швейным фабрикам в пределах Соединенных Штатов. К выходу на европейский рынок, по сообщениям создателей, Lowry не готов — причин не объясняют. Похожий пример еще в 2016 году представил стартап Sewbo — машину, которая шила футболки из всех материалов, кроме кожи и замши. Технические характеристики Sewbo схожи с Lowry, разница только в том, что про работу Sewbo рассказывали честно — не используя маркетинговое словосочетание «искусственный интеллект».

Как работают Lowry и Sewbo? По одной и той же примитивной программе с корректировками для разных размеров и видов тканей. Почему Lowry разрабатывали дольше, чем Sewbo? Все просто: робот 2016 года шил футболки только с тем условием, что ткань предварительно пропитывали пластиковым раствором, а механизм новейшего робота-швеи справляется без нее.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Искусственный интеллект — тренд в мире технологий и бизнеса. Он имеет широчайшее применение и действительно может привнести элемент новизны в любой стартап. Но в массовом сознании нет четкого понимания, что такое ИИ. В лучшем случае люди вспоминают Шварценеггера в «Терминаторе». В результате отделы маркетинга безнаказанно выдают технологии компаний за ИИ. Например, «умный» автомобиль с датчиком на капоте, который останавливает машину, обнаружив препятствие,  или «умный» тостер, который перестает работать, если хлеб подгорает. Нам кажется, что эти действия требуют какого-то интеллекта, но такие машины всего лишь запрограммированы считывать информацию с датчиков и выполнять определенные сценарии. Это не искусственный интеллект и мало чем отличается от действий калькулятора из канцелярского магазина. Когда говорят: "Мы используем ИИ в нашем продукте", переводите ИИ как совокупность разных подходов к решению математических задач. Все равно что вам бы сказали: "Мы используем математику в нашем продукте"».

В будущем

В конце августа сайт TechnologyReview взял интервью у Тима Оатса, профессора Университета Мэриленда в Балтиморе. Оатс разработал первые детали новой системы, которая могла бы считывать стиль вещи в вашем шкафу и сравнивать его с другими — например, чтобы подобрать подходящую пару обуви к джинсам. «Вы можете натренировать этот алгоритм на содержимое именно вашего шкафа, а потом сказать ему: "Друг, вот мой жакет и пара джинсов, и я хочу носить их так, чтобы остаться собой"», — рассказывает профессор. В ответ на этот запрос машина, по прогнозам Оатса, должна не только предложить варианты из вашего гардероба (помните виртуальное зеркало в фильме «Бестолковые»?), но и моментально представить одежду, которую вам следовало бы купить в магазинах поблизости.

Тим Оатс подчеркивает, что создание такой машины займет не меньше двух-трех лет: «В чем сложность? Люди создают что-то новое в музыке, моде и кино с помощью компьютеров, но то, чего мы пока не видели среди этих примеров, — так это то, что нам бы понравилось. Не удивило способностями машины, а запало в душу», — комментирует Оатс.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Виртуальные примерочные и "умные" шкафы — это комбинация нескольких задач ИИ. Чтобы сделать виртуальную примерочную, нужно определить размеры вещей человека, вычислить, что ему понравится, а затем разработать алгоритм, который будет вас виртуально одевать. Чтобы ввести такую технологию в обычную жизнь, нужно, чтобы она была и удобной, и относительно дешевой. Если завтра появятся "умные" шкафы, которые стоят как квартира на Остоженке, спрос на них, скорее всего, будет мал. Другое дело, если завтра вам за 10 долларов предложат приложение на айфоне, которое примерит на вас все существующие вещи (все, что от вас нужно, — фотография в полный рост).

С теоретической точки зрения, задачу виртуальных примерочных удастся решить в ближайшие пять лет. Какое применение этим системам найдут производители, остается гадать».

Вывод

Стоит ли модным домам начинать бояться машин с искусственным интеллектом? И да и нет. Искать новую работу, вероятно, придется модным аналитикам и персональным стилистам: тренды и подходящую одежду компьютеры найдут за них, быстрее и с серьезной базой доказательств. Человек хочет спать, обедать и может не заметить черту между своими предпочтениями / реальными трендами, а у машины нет ни предпочтений, ни голода. А вот Рафу Симонсу бояться нечего: ведь весь дизайн, на который сегодня способен искусственный интеллект, — это комбинация картинок, которые ему показали. Компьютер бы попросту взорвался, комбинируя Death and Disaster Уорхола с помпонами чирлидеров и хоррорами Хичкока (напомним, что из этих компонентов Симонс создавал весенне-летнюю коллекцию Calvin Klein).