Искусственный интеллект бросает вызов тому, что значит быть творческим человеком

Пять лет спустя он создал робота-художника по имени AARON, чтобы исследовать эту идею. Он обучил его основным правилам рисования и тому, как изображаются части тела в портрете, а затем отправил его творить искусство.

Не отставал от него и композитор Дэвид Коуп, который придумал фразу «музыкальный интеллект» для описания своих экспериментов с композицией, управляемой искусственным интеллектом. Коупу еще в 1960-х годах казалось «совершенно логичным делать творческие вещи с помощью алгоритмов», а не кропотливо рисовать вручную каждое слово рассказа, ноту музыкальной композиции или мазок кисти на картине. Сначала он возился с алгоритмами на бумаге, а в 1981 году перешел к компьютерам, чтобы помочь решить проблему композиторского блока.

Коэн и Коуп были одними из немногих эксцентриков, заставлявших компьютеры идти против своей природы холодных, расчетливых вещей.

В еще только зарождающейся области ИИ основное внимание уделялось таким твердым понятиям, как рассуждение и планирование, или таким задачам, как игра в шахматы и шашки или решение математических задач. Большинство исследователей ИИ не воспринимали концепцию творческих машин.

Постепенно, по мере того как Коэн и Коуп выпустили поток научных статей и книг о своей работе, вокруг них возникла область: вычислительная креативность. Она включала в себя изучение и разработку автономных творческих систем, интерактивных инструментов, поддерживающих человеческое творчество, и математических подходов к моделированию человеческого творчества. В конце 1990-х годов вычислительная креативность стала формализованной областью исследования с растущей когортой исследователей и, в конечном итоге, собственным журналом и ежегодным мероприятием.

Вскоре — благодаря новым методам, основанным на машинном обучении и искусственных нейронных сетях, в которых соединенные вычислительные узлы пытаются отразить работу мозга — творческие ИИ смогут поглощать и усваивать данные реального мира и выявлять закономерности и правила, которые они смогут применять в своих творениях.

Компьютерный ученый Саймон Колтон, работавший тогда в Имперском колледже Лондона, а сейчас в Лондонском университете королевы Марии и Университете Монаша в Мельбурне (Австралия), провел большую часть 2000-х годов, создавая Painting Fool. Компьютерная программа анализировала текст новостных статей и других письменных работ для определения настроения и извлечения ключевых слов. Затем она объединила этот анализ с автоматическим поиском на фотосайте Flickr, что помогло ей создать живописные коллажи в духе оригинальной статьи. Позже «Живописный дурак» научился рисовать портреты в реальном времени людей, которых он встречал через подключенную камеру, снова применяя свое «настроение» к стилю портрета (или в некоторых случаях отказываясь рисовать что-либо, потому что у него было плохое настроение)

Так же в начале 2010-х годов вычислительное творчество обратилось к играм. Исследователь ИИ и гейм-дизайнер Майкл Кук посвятил свою докторскую диссертацию и раннюю работу научного сотрудника в Голдсмитском университете Лондона созданию ANGELINA, которая создавала простые игры на основе новостных статей из The Guardian, сочетая анализ текста текущих событий с жестко заданными методами проектирования и программирования.

В эту эпоху, говорит Колтон, ИИ стали выглядеть как самостоятельные творческие работники, включающие в себя такие элементы творчества, как преднамеренность, мастерство, оценка и воображение. Но затем произошла концентрация на подражании, а также споры о том, что значит быть творческим человеком.

Новые методы, позволяющие классифицировать данные с высокой степенью точности путем повторного анализа, помогли ИИ освоить существующие творческие стили. Теперь ИИ может создавать произведения, похожие на произведения классических композиторов, известных художников, романистов и т. д.

Одна картина, созданная ИИ по образцу тысяч портретов, написанных в период с XIV по XX век, была продана на аукционе за 432 500 долларов. В другом случае участники исследования пытались отличить музыкальные фразы Иоганна Себастьяна Баха от музыкальных фраз, созданных компьютерной программой Kulitta, которая была обучена на композициях Баха. Даже компания IBM включилась в эту забаву, поручив своей системе искусственного интеллекта Watson проанализировать 9000 рецептов, чтобы разработать собственные кулинарные идеи.

Но многие специалисты в этой области, а также сторонние наблюдатели задавались вопросом, действительно ли эти ИИ проявляют творческие способности. Хотя эти творческие ИИ были изощренными в своей мимикрии, они казались неспособными на настоящие инновации, поскольку им не хватало способности учитывать новые влияния из окружающей среды. Колтон и его коллега описали их как требующие «большого вмешательства человека, контроля и высокотехнических знаний» для получения творческих результатов. В целом, по словам композитора и исследователя компьютерной музыки Палле Дальстедта, эти ИИ сходились к среднему значению, создавая нечто типичное из того, что уже существует, тогда как творчество должно отклоняться от типичного.

Для того чтобы сделать шаг к истинному творчеству, считает Дальштедт, ИИ «должен моделировать причины музыки, условия ее появления на свет, а не результаты»

Настоящее творчество — это поиск оригинальности. Это рекомбинация разрозненных идей новыми способами. Это неожиданные решения. Это может быть музыка, живопись или танец, но также и вспышка вдохновения, которая помогает привести к достижениям, подобным лампочкам, самолетам и периодической таблице. По мнению многих специалистов в области вычислительного творчества, оно пока недостижимо для машин.

В последние несколько лет творческие ИИ расширили сферу своего применения до изобретения стиля — авторства, которое индивидуализировано, а не подражательно, и которое проецирует смысл и преднамеренность, даже если их нет. По мнению Колтона, этот элемент преднамеренности — сосредоточенность на процессе, а не на конечном результате — является ключом к достижению креативности. Но он задается вопросом, важны ли также смысл и подлинность, поскольку одно и то же стихотворение может вызвать совершенно разные интерпретации, если читатель знает, что его написал мужчина, а не женщина, а не машина.

Если ИИ не обладает самосознанием, чтобы осмыслить свои действия и опыт, а также передать свой творческий замысел, то является ли он действительно творческим? Или творчество все еще принадлежит автору, который снабдил его данными и направил его к действию?

В конечном счете, переход от попыток создания мыслящих машин к попыткам создания творческих машин может изменить наше представление о самих себе. Семьдесят лет назад Алан Тьюринг, которого иногда называют отцом искусственного интеллекта, разработал тест, который он назвал «игрой в имитацию», для оценки интеллекта машины по сравнению с нашим собственным. «Величайшая проницательность Тьюринга, — пишет философ технологии Джоэл Партемор из Университета Скёвде в Швеции, — заключалась в том, что он рассматривал цифровые компьютеры как зеркало, с помощью которого человеческий разум мог рассматривать себя так, как раньше было невозможно»