Играта на движение, в която компютърната програма DeepMind победи шампиона сред хората, създаде своеобразно объркване за Маркус дю Саутой, математик и професор от Оксфордския университет. "Винаги съм сравнявал математиката с играта на игра", казва той. И не трябва да е игра, която е толкова лесна за игра на компютър, защото изисква интуиция и креативност. Така че, когато Дю Саутой видя AlphaGo на DeepMind да победи Lee Sedol, той помисли, че има промяна в изкуствения интелект, която ще засегне и други творчески области.
Ученият реши да проучи ролята, която AI може да изиграе в нашия опит да разберем творчеството и написа книгата The Code Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI, която беше публикувана от Harvard University.
Изкуствен интелект и креативност: кой печели?
The Verge обсъди с du Sauto различните видове креативност, как AI помага на хората да станат по-креативни (вместо да ги заменя) и творческите области, където AI е изправен пред най-големите предизвикателства.
Нека първо да разгледаме какво е „творчество“или художествено творение. В книгата говорите за три вида творчество. Какво е това и какво означава ролята на AI?
Много хора смятат, че художественото творение е израз на това какво означава да бъдеш човек и ако да, как ИИ може да се доближи до това? Гледам много художници и показвам, че доста изкуство има модел и структура, които са много математически по своята същност. Ето защо вярвам, че художественото творчество може да се отнася повече за модели и алгоритми, отколкото мислим, и много често тези модели са скрити. Може би ИИ може да открие това, тъй като е много добре да намира скрити модели.
Има изследователско творчество, което взема правилата на играта и ги избутва до крайност, както направи Бах. Има комбинаторно творчество, при което вземате две идеи, които нямат нищо общо помежду си, за да видите как асоциациите в едната могат да помогнат за стимулиране на нови идеи в другата. Третото творчество, което по някаква причина е най-загадъчното, са онези моменти, които се появяват сякаш от нищото - нещо като промяна на фазите, когато вриш вода, водата се превръща в пара и състоянието на материята напълно се променя.
Промоционално видео:
Как AI се вписва в тези модели?
Всеки от тези творчески подходи предлага различни предизвикателства пред AI. Изследователската креативност изглежда идеална за компютър, защото е способна на много повече изчисления от човешкия мозък. Комбинаторното творчество е забавно - AI може да научи модели и да ги прилага в нови области. Но най-трудното за него ще бъде да създаде нещо ново и да излезе от системата.
Хората обикновено мислеха така: „Как AI може да наруши правилата? Не е ли заседнало в системата, защото е програмирано да работи по определен начин? Как може да изскочи? Но ако AI каже, че трябва да нарушите правилата, това също ще бъде правилото. Имате мета код, който казва на програмата да разбие основния код.
В книгата си говорите много за творчески AI проекти. Кои от вас са ви интересували?
Един от най-интересните беше джаз Продължител, който взе музиката на джаз музикант, изучава модели и започва да свири сам. Реакцията на джаз музиканта беше поразителна. Той каза: „Разбирам всичко, което чувам. Това е моят свят на музиката. Той свири точно като мен, с изключение на неща, за които никога не съм мислил досега в музикалния си свят."
Така че мисля, че това е една от вълнуващите роли за AI в бъдеще. Хората често започват да повтарят модели на поведение. Колкото и да е странно, ние ставаме повече като коли, защото просто повтаряме нещо, така че съм впечатлен, че джазът „Продължител“накара музиканта да помисли малко за поведението си на машината. Той помогна да разпали творчеството си, като показа, че можете да пренаредите съставките, които вече има, без той дори да мисли за това. Исках да покажа, че ролята на AI в творчеството е може би да засили човешкото творчество, че това е партньорство на бъдещето, че заедно можем да направим нещата по-интересни, отколкото ако работихме отделно.
Друга интересна история, която според мен е важна, е свързана със света на изящните изкуства и DeepDream на Google. Google зададе своя софтуер за визуално разпознаване да разгледа случаен масив от пиксели и да опише какво вижда. Чрез това научихме нещо или две за това как е програмиран изкуственият интелект и как се вижда.
Какъв е смисълът от това?
Един от проблемите на съвременния AI е, че много програми за машинно обучение създават код, но всъщност не разбираме как работи. Проектът Google DeepDream ни помага да намерим начин да разберем как става това. Следователно, що се отнася до нас - хората - изкуството е начин да проникнем в съзнанието на друг човек, може би изкуството, създадено от AI, ще помогне да проникне в същността на работата на този код, който е много загадъчен.
Вземете проекта на Rembrandt на Microsoft, който създава изображения, генерирани от AI в стила на Rembrandt. Човек би могъл да каже: „Защо се нуждаем от друг Рембранд? Нямаме ли още фантастични Рембрандци? Изводът е, че всичко това помага да се разберат нови неща в произведения на изкуството. Когато гледаме работата на Джексън Поллок от математическа гледна точка, виждаме нови неща, които сме пропуснали преди. Така AI може да играе интересна роля в разкриването на нови структури, които може би сме пропуснали в изкуството и сега приемаме за даденост.
Това моделиране не се ограничава до изобразителното изкуство, нали?
Е, в света на филмите можете да вземете алгоритъма на Netflix, който препоръчва филми, които може да ни харесат. Той може да споделя филми по интересни нови начини. Някои от групите, които бихме могли да определим като „всички комедии заедно“, но понякога филмите се групират въз основа на това как хората казват „като“и „не харесвам“, а след това общата тема ни се изплъзва. Изглежда AI е определил нов филмов жанр, за който дори нямаме име. Бихте могли да кажете, че „има нов аромат, който трябва да назовете“. Може би AI взема нашите творчески творби и вижда в тях нещо, което можем да изразим, но не и да осъзнаем. Той би могъл да ни помогне съзнателно да изразим същността на творчеството.
Има много творчески области. Назовете един, където AI има най-трудното време?
Една от изненадите за мен беше колко е трудно да пиша думи. Изкуственият интелект е написал толкова много, за да се научи. Бях доста изненадан, че въпреки че AI е доста добър в писането на кратка художествена литература, той все още не е в състояние да пише дълго. Например, няма добра представа за сюжета. Не съм видял нищо, което да разшири последователната история отвъд три страници. Може да е много трудно за AI да формулира езикови конструкции толкова сложно, колкото и ние. Може би трябва да премине еволюцията, през която сме преминали. И тогава въпросът е: колко време ще отнеме?
Иля Кел
