Spēles gājiens, kurā datorprogramma DeepMind pārspēja čempionu cilvēku vidū, radīja sava veida neskaidrības Markusam du Sautojam, matemātiķim un Oksfordas universitātes profesoram. "Es vienmēr esmu salīdzinājis matemātiku ar spēlēšanu," viņš saka. Un tai nav jābūt spēlei, kuru tik viegli spēlēt datoram, jo tai nepieciešama intuīcija un radošums. Tātad, kad du Sautoy redzēja DeepMind AlphaGo sakautu Lī Sedolu, viņš domāja, ka ir notikušas izmaiņas mākslīgajā intelektā, kas ietekmēs arī citas radošās jomas.
Zinātnieks nolēma izpētīt lomu, kāda AI var būt mūsu centienos izprast radošumu, un uzrakstīja grāmatu Holovarda universitātes izdotajā radošuma kodā: māksla un inovācijas AI laikmetā.
Mākslīgais intelekts un radošums: kurš uzvar?
Verge ar du Sauto apsprieda dažādus radošuma veidus, kā AI palīdz cilvēkiem kļūt radošākiem (tā vietā, lai tos aizstātu), kā arī radošās jomas, kurās AI saskaras ar vislielākajiem izaicinājumiem.
Vispirms apskatīsim, kas ir “radošums” vai mākslinieciskā jaunrade. Grāmatā jūs runājat par trim radošuma veidiem. Kas tas ir un ko tas nozīmē AI lomai?
Daudzi cilvēki domā, ka mākslinieciskā jaunrade ir izpausme tam, ko nozīmē būt cilvēkam, un ja tā, kā AI tam var pietuvoties? Es skatos uz daudziem māksliniekiem un parādīju, ka diezgan daudzām mākslām ir ļoti matemātiska rakstura un struktūras modelis. Tāpēc es uzskatu, ka mākslinieciskā jaunrade var vairāk attiekties uz modeļiem un algoritmiem, nekā mēs domājam, un ļoti bieži šie raksti ir paslēpti. Varbūt AI to var atklāt, jo tas ir ļoti labs, lai atrastu slēptus modeļus.
Ir pētniecības radošums, kas pārņem spēles noteikumus un liek tos galējībās, kā to darīja Bahs. Ir kombinatoriska radošums, kurā jūs izmantojat divas idejas, kurām nav nekā kopīga ar otru, lai redzētu, kā asociācijas vienā var palīdzēt stimulēt jaunas idejas otrā. Trešā jaunrade, kas kaut kādu iemeslu dēļ ir visnoslēpumainākā, ir tie brīži, kas parādās it kā no nekurienes - kaut kas līdzīgs fāžu maiņai, kad jūs vārāt ūdeni, ūdens pārvēršas tvaikā un matērijas stāvoklis pilnībā mainās.
Reklāmas video:
Kā AI iekļaujas šajos modeļos?
Katra no šīm radošajām pieejām AI rada dažādus izaicinājumus. Izpētes radošums šķiet ideāls datoram, jo tas spēj daudz vairāk aprēķināt nekā cilvēka smadzenes. Kombinatora radošums ir jautri - AI var apgūt modeļus un pielietot tos jaunām jomām. Bet visgrūtākais viņam būs radīt kaut ko jaunu un izsisties no sistēmas.
Cilvēki parasti domāja šādi: “Kā AI var pārkāpt noteikumus? Vai tas nav iestrēdzis sistēmā, jo tas ir ieprogrammēts darboties noteiktā veidā? Kā viņš var izlēkt? Bet, ja AI saka, ka jums ir jālauž noteikumi, tas būs arī noteikums. Jums ir meta kods, kas programmai norāda, ka ir jāizjauc pamata kods.
Savā grāmatā daudz runājat par radošiem AI projektiem. Kuras no tām jūs īpaši interesēja?
Viens no interesantākajiem bija džeza Continuator, kurš pārņēma džeza mūziķa mūziku, pētīja modeļus un sāka spēlēt pats. Džeza mūziķa reakcija bija pārsteidzoša. Viņš teica: “Es saprotu visu, ko dzirdu. Šī ir mana mūzikas pasaule. Viņš spēlē tāpat kā es, izņemot lietas, par kurām nekad savās muzikālajā pasaulē nekad nebiju domājis."
Tāpēc es domāju, ka šī ir viena no AI aizraujošajām lomām nākotnē. Cilvēki bieži sāk atkārtot uzvedības modeļus. Savādi, ka mēs vairāk līdzināmies automašīnām, jo mēs vienkārši kaut ko atkārtojam, tāpēc esmu pārsteigts, ka džeza spēles turpinātājs mūziķim lika mazliet padomāt par viņa mašīnas izturēšanos. Viņš palīdzēja rosināt viņa radošumu, parādot, ka jūs varat pārkārtot sastāvdaļas, kas viņam jau bija, pat ja viņš par to pat nedomāja. Es gribēju parādīt, ka AI loma radošumā varbūt ir palielināt cilvēku radošumu, ka šī ir nākotnes partnerība, ka mēs kopā varam padarīt lietas interesantākas nekā tad, ja strādātu atsevišķi.
Vēl viens interesants stāsts, kas, manuprāt, ir svarīgs, ir saistīts ar tēlotājmākslas pasauli un Google DeepDream. Google uzdeva savai vizuālās atpazīšanas programmatūrai aplūkot nejaušu pikseļu masīvu un aprakstīt redzēto. Caur to mēs uzzinājām kaut ko vai divas par to, kā mākslīgais intelekts tika ieprogrammēts un kā tas redzēts.
Kāda tam jēga?
Viena no mūsdienu AI problēmām ir tā, ka daudzas mašīnmācīšanās programmas rada kodu, bet mēs īsti nesaprotam, kā tā darbojas. Google DeepDream projekts palīdz mums atrast veidu, kā saprast, kā tas notiek. Tāpēc, tāpat kā mums - cilvēkiem - māksla ir veids, kā iekļūt citas personas apziņā, iespējams, AI radītā māksla palīdzēs iekļūt šī koda darba būtībā, kas ir ļoti noslēpumaina.
Paņemiet Microsoft Rembrandt projektu, kas Remianta stilā rada AI ģenerētus attēlus. Varētu teikt: “Kāpēc mums ir vajadzīgs cits Rembrandts? Vai mums vēl nav fantastisku Rembrandtu? Galvenais ir tas, ka tas viss palīdz izprast jaunas lietas mākslas darbos. Kad mēs skatāmies uz Džeksona Polloka darbu no matemātiskas perspektīvas, mēs redzam jaunas lietas, kuras mēs agrāk palaidām garām. Tātad AI var būt interesanta loma, atklājot jaunas struktūras, kuras mēs, iespējams, esam izlaiduši mākslā un tagad uzskatām par pašsaprotamām.
Šī modeļa meklēšana neaprobežojas tikai ar tēlotājmākslu, vai ne?
Nu, filmu pasaulē jūs varat izmantot Netflix algoritmu, kas iesaka filmas, kuras mums varētu patikt. Viņš var dalīties filmās jaunos, interesantos veidos. Dažas no grupām, kuras mēs varētu identificēt kā “visas komēdijas kopā”, taču dažreiz filmas tiek grupētas pēc tā, kā cilvēki saka “patīk” un “nepatīk”, un tad vispārējā tēma mūs apiet. Izskatās, ka AI ir definējis jaunu filmu žanru, kuram mums pat nav nosaukuma. Jūs varētu teikt, ka "ir jauns aromāts, kas jums jāpiešķir." Varbūt AI ņem mūsu radošos darbus un saskata tajos kaut ko tādu, ko mēs varam izteikt, bet ne realizēt. Viņš varēja mums palīdzēt apzināti formulēt radošuma būtību.
Ir daudz radošo jomu. Nosauciet to, kur AI ir visgrūtāk?
Viens no pārsteigumiem man bija tas, cik grūti ir rakstīt vārdus. Mākslīgais intelekts ir tik daudz uzrakstīts, lai iemācītos. Es biju diezgan pārsteigts, ka, kaut arī AI ir diezgan labs, lai uzrakstītu īsu fantastiku, tas joprojām nespēj uzrakstīt ilgu laiku. Piemēram, tam nav laba sižeta izjūta. Neesmu redzējis neko tādu, kas paplašinātu sakarīgo stāstu, pārsniedzot trīs lappuses. AI var būt ļoti grūti noformulēt valodas konstrukcijas tik sarežģīti kā mēs. Varbūt viņam ir jāiziet evolūcija, kurā mēs esam gājuši. Un tad jautājums ir: cik ilgi tas notiks?
Iļja Khel