Набоков — более, чем многие, писатель слова, писатель языка. Его эстетика ориентирована на слово, основывается на разного рода языковой игре, поэтому даже его прозу так сложно переводить, хотя стереотип о «невозможности перевода» и существует главным образом для поэзии.
Перевести набоковские образы часто невозможно не только на другой язык, но и интермедийно: как должно быть визуально представлено то, что может воплощаться только в слове?
Отказываясь от попытки выразить визуально «гносеологическую гнусность», попробуем для начала представить «улыбку конфеты в ее гофрированном чепчике». Затем «жгучую призму стыда». Заманчиво узреть воочию «снежок на торцах акмеизма». Наконец, как мог бы смотреться «продленный призрак бытия»?
Наверное, поэтому так мало экранизаций Набокова (и почти совсем нет удачных): на экране не передашь ни утонченного стиля письма Гумберта Гумберта, ни насыщенной цитатной игры «Дара» — тексты писателя превращаются в последовательность событий, в рассказывание истории, к которой они сведены быть не могут в силу своей природы. Как передать в цвете на плоскости игру слов: «пряную прелесть», «виноватые виньетки», например, — а тем более целые картины, вроде «рая, небеса которого рдели адским пламенем»?
Задачи, которые трудны для человека, сегодня решает искусственный интеллект. В январе 2021 года компания OpenAI представила новую разработку в этой сфере — нейросеть CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). Нейросети умеют обучаться, то есть «просматривать» множество примеров, анализировать их, извлекать из примеров их логику и затем воспроизводить ее. CLIP обучалась на миллионах изображений из Интернета и их текстовых описаниях. Она «знает», как в мире людей связаны текст и картинка. Если «показать» ей фразу, она породит изображение, максимально близкое к тому, что выражено вербально. Иногда это неясные образы, иногда очень конкретные и фигуративные, но всегда странные, необычные, как бы не вполне человеческие. Обобщив на основе океана информации сложную семиотику отношений текста и визуального ряда, нейросеть создала свой собственный стиль, в котором выполнены иллюстрации к отдельным ярким метафорам, рожденным творческими усилиями Владимира Набокова.
«Коллекция разных неток» в романе «Приглашение на казнь» — это «всякие такие бесформенные, пестрые, в дырках, в пятнах, рябые, шишковатые штуки…», которые, отражаясь в столь же кривом зеркале, превращаются в «чудные стройные образы». В трактовках исследователей игра в нетки оказывается универсальной метафорой творчества, а для нас знаковым совпадением является то, что net, network — это английское название для сетей, в том числе нейронных. Так что в некотором смысле нейросеть тоже играет в нетки: она переводит неоднозначные вербальные образы в визуальные.
Перевести набоковские образы часто невозможно не только на другой язык, но и интермедийно: как должно быть визуально представлено то, что может воплощаться только в слове?
Отказываясь от попытки выразить визуально «гносеологическую гнусность», попробуем для начала представить «улыбку конфеты в ее гофрированном чепчике». Затем «жгучую призму стыда». Заманчиво узреть воочию «снежок на торцах акмеизма». Наконец, как мог бы смотреться «продленный призрак бытия»?
Наверное, поэтому так мало экранизаций Набокова (и почти совсем нет удачных): на экране не передашь ни утонченного стиля письма Гумберта Гумберта, ни насыщенной цитатной игры «Дара» — тексты писателя превращаются в последовательность событий, в рассказывание истории, к которой они сведены быть не могут в силу своей природы. Как передать в цвете на плоскости игру слов: «пряную прелесть», «виноватые виньетки», например, — а тем более целые картины, вроде «рая, небеса которого рдели адским пламенем»?
Задачи, которые трудны для человека, сегодня решает искусственный интеллект. В январе 2021 года компания OpenAI представила новую разработку в этой сфере — нейросеть CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). Нейросети умеют обучаться, то есть «просматривать» множество примеров, анализировать их, извлекать из примеров их логику и затем воспроизводить ее. CLIP обучалась на миллионах изображений из Интернета и их текстовых описаниях. Она «знает», как в мире людей связаны текст и картинка. Если «показать» ей фразу, она породит изображение, максимально близкое к тому, что выражено вербально. Иногда это неясные образы, иногда очень конкретные и фигуративные, но всегда странные, необычные, как бы не вполне человеческие. Обобщив на основе океана информации сложную семиотику отношений текста и визуального ряда, нейросеть создала свой собственный стиль, в котором выполнены иллюстрации к отдельным ярким метафорам, рожденным творческими усилиями Владимира Набокова.
«Коллекция разных неток» в романе «Приглашение на казнь» — это «всякие такие бесформенные, пестрые, в дырках, в пятнах, рябые, шишковатые штуки…», которые, отражаясь в столь же кривом зеркале, превращаются в «чудные стройные образы». В трактовках исследователей игра в нетки оказывается универсальной метафорой творчества, а для нас знаковым совпадением является то, что net, network — это английское название для сетей, в том числе нейронных. Так что в некотором смысле нейросеть тоже играет в нетки: она переводит неоднозначные вербальные образы в визуальные.
