Игра го, в которую компьютерная программа DeepMind обыграла чемпиона среди людей, создала своего рода сумятицу для Маркуса дю Саутоя, математика и профессора Оксфордского университета. «Я всегда сравнивал математику с игрой в го», говорит он. И го не должна быть игрой, в которую компьютеру так легко играть, потому что она требует интуиции и творчества. Поэтому, когда дю Саутой увидел, как AlphaGo от DeepMind победил Ли Седоля, он подумал, что в сфере искусственного интеллекта произошли изменения, которая повлияют и на другие творческие сферы.
Концептуально, да?
Ученый решил исследовать роль, которую может сыграть ИИ в нашей попытке понять творчество, и написал книгу ‘The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI’, которая вышла в издании Гарвардского университета.
Искусственный интеллект против творчества
The Verge обсудил с дю Саутоем различные виды творчества, как ИИ помогает людям стать более творческими (вместо их замены), а также творческие области, в которых ИИ сталкивается с наибольшими трудностями.
Давайте сперва разберем, что такое «креативность», или художественное творчество. В книге вы говорите о трех типах креативности. Что это такое и что означает для роли ИИ?
Многие люди думают, что художественное творчество — это выражение того, что значит быть человеком, и если так, то как ИИ может приблизиться к этому? Я смотрю на многих художников и показываю, что довольно много произведений искусства имеют шаблон и структуру, у которых весьма математический характер. Вот почему я полагаю, что художественное творчество может быть больше про шаблоны и алгоритмы, чем мы полагаем, и очень часто эти шаблоны скрыты. Возможно, ИИ может это обнаружить, поскольку он очень хорош в поиске скрытых закономерностей.
Существует исследовательское творчество, которое берет правила игры и доводит их до крайности, как это делал Бах. Существует комбинаторное творчество, когда вы берете две идеи, не имеющие ничего общего друг с другом, чтобы увидеть, как ассоциации в одной могут помочь стимулировать новые идеи в другой. Третье творчество, которое почему-то самое загадочное, это те моменты, которые возникают словно ниоткуда — что-то вроде изменения фаз, когда вы кипятите воду, вода превращается в пар и состояние вещества полностью меняется.
Как ИИ вписывается в эти схемы
Каждый из этих творческих подходов предлагает разные трудности для ИИ. Исследовательское творчество кажется идеальным для компьютера, потому что он способен производить гораздо больше вычислений, чем мозг человека. Комбинаторное творчество интересно — ИИ может изучать закономерности и применять их в новых областях. Но самым сложным для него будет создать что-то новое и вырваться из системы.
Обычно думали так: «Как ИИ может нарушить правила? Разве он не застрял в системе, потому что запрограммирован работать определенным образом? Как ему выпрыгнуть наружу?». Но если ИИ сказать: ты должен нарушать правила, это тоже будет правилом. У вас есть мета-код, который сообщает программу нарушать код, лежащий в ее основе.
В своей книге вы много рассказываете о творческих проектах ИИ. Какие из них были особенно интересны для вас?
Одним из самых интересных был jazz Continuator, который взял музыку джазового музыканта, изучил закономерности и начал играть самостоятельно. Поразительной была реакция джазового музыканта. Он сказал: «Я понимаю все, что слышу. Это мой мир музыки. Он играет так же, как я, за исключением тех вещей, о которых я никогда не думал прежде в моем музыкальном мире».
Поэтому я думаю, что это одна из захватывающих ролей ИИ в будущем. Люди зачастую начинают повторять шаблоны поведения. Как ни странно, мы становимся больше похожими на машины, поскольку просто повторяем что-то, так что меня впечатляет, что jazz Continuator заставил музыканта слегка задуматься о своем машинном поведении. Он помог пробудить его творческий потенциал, показав, что можно переставлять ингредиенты, которые у него уже были, и тот об этом даже не задумывался. Я хотел показать, что роль ИИ в творчестве, возможно, заключается в том, чтобы повысить творческий потенциал человека, что это партнерство будущего, что вместе мы можем сделать вещи более интересными, чем если бы работали по отдельности.
Почитали бы такую книг
Другая интересная история, которая, на мой взгляд, важна, связана с миром изобразительного искусства и DeepDream от Google. Google дал задачу для своего программного обеспечения визуального распознавания рассмотреть случайный массив пикселей и описать увиденное. Посредством этого мы узнали кое-что о том, как был запрограммирован искусственный интеллект и как он видел.
Какой у этого смысл?
Одна из проблем современного ИИ заключается в том, что многие программы машинного обучения создают код, но мы не совсем понимаем, как он работает. Проект Google DeepDream помогает нам найти способ понять, как это происходит. Поэтому, как для нас — людей — искусство является способом проникнуть в сознание другого человека, возможно, искусство, созданное ИИ, поможет проникнуть в суть работы этого кода, весьма загадочной.
Возьмем проект Microsoft Rembrandt, который создает генерируемые ИИ изображения в стиле Рембрандта. Можно было бы сказать: «Зачем нам еще один Рембрандт? Разве у нас еще нет фантастических рембрандтов?». Суть в том, что все это помогает понимать новое в произведениях искусства. Если посмотреть на работу Джексона Поллока с математической точки зрения, мы увидим новые вещи, которые пропустили раньше. Так что ИИ может сыграть интересную роль в раскрытии новых структур, которые мы, возможно, упустили в произведениях искусства и теперь воспринимаем как должное.
Такой поиск паттернов не ограничивается лишь изобразительным искусством, верно?
Что ж, в мире кино можно взять алгоритм Netflix, который рекомендует фильмы, которые могут нам понравиться. Он может делить фильмы интересными новыми способами. Некоторые из групп мы могли бы идентифицировать как «все комедии вместе», но иногда фильмы группируются в зависимости от выражения людьми «нравится» и «не нравится», и тогда общая тема ускользает от нас. Похоже, будто ИИ определил новый жанр фильма, для которого у нас даже названия нет. Можно сказать, что «есть новый аромат, который вам нужно назвать». Возможно, ИИ берет наши творческие произведения и видит в них что-то, что мы можем выразить, но осознать — нет. Он мог бы помочь нам осознано сформулировать суть творчества.
Есть множество творческих областей. Назовите одну, в которой ИИ приходится труднее всего?
Одним из сюрпризов для меня стало то, насколько сложно писать слова. У искусственного интеллекта есть так много написанного для изучения. Я был весьма удивлен, что хоть ИИ и довольно неплохо пишет литературу в кратком изложении, он все еще неспособен писать что-то в течение длительного времени. У него нет хорошего чувства повествовательной линии, например. Я не видел ничего такого, что позволило бы продлить связный сюжет дальше трех страниц. Возможно, ИИ очень сложно формулировать языковые конструкции так же изощренно, как нам. Может быть, ему нужно пройти эволюцию, которую прошли мы. И тогда вопрос заключается в следующем: сколько времени это займет?
