Fiecare artist a început odată cu ceva. Astăzi putem aplica această frază de captare în raport cu mașinile. Ce este nevoie pentru a crea inteligență artificială creativă? Uneori, se pare că această diferență între mașini și oameni, mașinile nu vor prinde niciodată. Cu toate acestea, AI arată deja un creștet în creștere pentru creativitate, fie că compune un album de rock heavy metal sau creează un portret original care amintește izbitor de peria Rembrandt.
Aplicarea AI în lumea artei poate părea excesiv: întotdeauna vor exista oameni care creează o lucrare grozavă. Susținătorii acestei abordări spun însă că adevărata frumusețe a învățării competențelor creative AI nu se află în produsul final, ci mai degrabă în potențialul tehnologiei de a-și extinde propria învățare cu mașina, de a învăța cum să rezolve problemele din afara cutiei, mai repede și mai bine decât oamenii. De exemplu, o AI creativă ar putea într-o bună zi să decidă să salveze viața pasagerilor unei mașini cu autovehicul dacă senzorii acesteia nu reușesc sau să sugereze o combinație neconvențională de componente chimice care ar duce la un medicament care ar putea trata boli anterior incurabile.
AI cu creativitate va fi esențială pentru proiectarea sistemelor extrem de automatizate care să poată răspunde în mod adecvat vieții umane, spune Mark Ridl, profesor la Școala de Calcul Interactiv din Georgia Tech. „Cert este că facem ceva creativ în fiecare zi, multe probleme sunt rezolvate creativ”, spune el. „Dacă jucăria fiului meu se blochează sub scaun, va trebui să scot scula din cuier și să o scot.”
Riedl observă că creativitatea umană este importantă și pentru interacțiunile sociale, chiar și, de exemplu, să spună o glumă sau să recunoască un pumn. Calculatoarele nu pot suporta astfel de subtilități. De exemplu, o înțelegere incompletă a modului în care oamenii construiesc metaforele au determinat AI-ul să scrie un nou capitol al lui Harry Potterra, completându-l cu propoziții fără sens, cum ar fi: „Podeaua castelului arăta ca o grămadă de magie”.
Totuși, a face ca mașinile să imite cu exactitate stilul uman - Rembrandt sau Rowling, nu contează - este un început bun pentru AI creativă, a spus Riedl. La urma urmei, creatorii încep adesea imitând abilitățile și procesele artiștilor consacrați. Următorul pas, atât pentru oameni cât și pentru mașini, este să folosești aceste abilități ca parte a unei strategii pentru a crea ceva original.
Programele moderne de AI nu sunt suficient de avansate pentru a compune spontan cântece sau opere de artă. Pentru ca o IA să facă acest lucru, o persoană trebuie să calibreze programul alimentându-i un număr imens de exemple. Germanul Mario Klingemann, de exemplu, a proiectat o rețea neuronală capabilă să compună imagini ciudate și înspăimântătoare din fotografii existente și din alte lucrări. O rețea neuronală este formată dintr-o serie de noduri de procesare interconectate care seamănă cu structura neurală a creierului. Într-o rețea neuronală, fiecare „neuron” electronic ia o serie de numere, efectuează calcule simple pe baza acestei intrări și apoi trimite rezultatul următorului strat de neuroni, care la rândul său efectuează calcule mai complexe.
Abordarea lui Klingemann implică alimentarea materialelor sursă, a desenelor și a fotografiilor către rețele adversare generatoare (GAN) care combină puterea a două rețele neuronale. O rețea generează imagini unite de o temă specifică sau un set de condiții; celălalt evaluează imaginile pe baza cunoașterii sale despre aceste condiții. Datorită feedback-ului din a doua rețea, prima rețea devine treptat mai bună și face ca imaginile să fie din ce în ce mai relevante pentru subiectul dat. „Aceste rețele sunt acum instrumente care să completeze propria creativitate”, spune Klingemann. „Noi, oamenii, încă trebuie să recunoaștem creativitatea sau inovația.” Scopul său este de a crea o rețea neuronală artistică care să poată selecta și chiar să publice în mod independent cele mai bune lucrări pe un subiect dat.
GAN-urile sunt acum utilizate strict pentru a crea conținut sau imagini noi în sistemul creativ mai larg, spune Alex Champandard, fondatorul creative.ai, o start-up care dezvoltă instrumente AI pentru oamenii creativi. GAN-urile pot produce mult material, dar totuși se bazează pe oameni pentru a-și determina condițiile.
Video promotional:
Generarea de conținut este un bun început pentru dezvoltarea AI care poate rezolva probleme din lumea reală, potrivit lui Ian Goodfellow, un om de știință Google care lucrează pe conceptul de GAN. Goodfellow lucrează la modele de învățare automată care permit calculatoarelor să scrie narațiuni dinamice care depășesc scenariile limitate (cum ar fi planificarea mișcărilor de șah) la care computerele au excelat de mult.
Să luăm un exemplu clasic de planificare pe care oamenii o fac tot timpul: când mergem la aeroport, deseori schițăm o hartă brută - în capul nostru - puncte cheie de călătorie, blocaje de trafic sau transferuri. GAN-urile pot planifica o astfel de călătorie, dar vor face acest lucru în detaliu și vor oferi multe rute. De fapt, avem nevoie de un strat de rețea de calcul care să omite toate aceste opțiuni și să-l alegem intuitiv pe cel mai bun.
O altă componentă cheie a gândirii creative umane este capacitatea de a lua cunoștințe dintr-un context și de a o aplica în altul. George Harrison ia un sitar și îl cântă ca o chitară. Shakespeare preia povești din mitologia greacă și scrie o piesă engleză bazată pe aceste povești. Un director executiv folosește cunoștințe de strategie militară sau chiar șah pentru a planifica o afacere.
Din acest motiv, se efectuează experimente pentru a ajuta algoritmii AI care pot amesteca și potrivi material. De exemplu, oamenii de știință de la Universitatea din California, Berkeley folosesc rețeaua CycleGAN pentru a transforma videoclipuri cu cai în videoclipuri cu zebră. AI detectează forma de bază a calului din primul videoclip și se joacă cu imaginea din videoclip, înlocuind instantaneu și imperceptibil torsul maro al calului cu o zebră în dungi în timp ce se mișcă. O astfel de muncă va ajuta AI-ul unei mașini cu autovehicule să se adapteze condițiilor necunoscute și să evite accidentele.
Inteligența artificială nu trebuie să învețe numai regulile, ci și să le încalce, ca un artist adevărat.
