Kaip AI sistemos imituoja žmogaus kūrybiškumą

Perkelk, Picasso. Naujas neuroninis tinklas gali piešti vaizdus pagal tekstą.

DALL·E, menininko Salvadoro Dalí ir Pixar WALL·E vardų portmanteau, gali paimti bet kokį tekstą ir iš jo sukurti vaizdą. Sistema naudoja neuroninį tinklą, kuris buvo išmokytas naudoti milijardus paveikslėlių ir teksto pavyzdžių. Tai vienas iš augančio AI projektų skaičiaus, kuris gali imituoti, bet ne atkartoti žmonių kūrybinius rezultatus.

„Kadangi natūrali kalba nuolat vystosi ir labai priklauso nuo konteksto niuansų, mašinos išmokymas suprasti kalbą pakankamai gerai, kad galėtų nupiešti paveikslą, yra labai reikšmingas pasiekimas. Tamara Schwartz, Pensilvanijos Jorko koledžo kibernetinio saugumo profesorius, sakė interviu el. paštu. „Įsivaizduokite policijos eskizų menininką, kuris yra retas talentas, galintis sukurti paveikslą pagal liudininko aprašymą“.

Didelių duomenų naudojimas vaizdams kurti

DALL-E sukūrė AI tyrimų bendrovė OpenAI ir veikia kaupdamas didžiulius kiekius duomenų iš interneto. Tada duomenys apdorojami natūralios kalbos modeliu ir mokomi kurti vaizdus iš teksto. DALL-E veikia panašiai kaip neseniai išleistas GPT-3, OpenAI sukurtas kalbos modelis, kuris gali būti paragintas generuoti originalias teksto ištraukas. GPT-3 buvo apmokytas naudojant pusę trilijono žodžių internetinio teksto ir gali sukurti stebėtinai tikrovišką tekstą.

Michael Yurushkin, įkūrėjas ir CTO „BroutonLab“, duomenų mokslo įmonėinterviu elektroniniu paštu sakė, kad DALL-E yra „vienas iš nedaugelio sėkmingų žmonijos pastangų pamėgdžioti mūsų kūrybiškumą ir vaizduotę“. Jis pridūrė: „Lengviau suprasti, kaip AI nuspėja ką nors naudodamas atitinkamus duomenis, tačiau suprasti, kaip jis gali sukurti piešinius iš dalykų, apie kuriuos anksčiau „niekad negirdėjo“ sunku“.

Schwartzas atkreipia dėmesį į tai, kad AI nekuria informacijos, o ima kalbos duomenis ir paverčia juos vaizdais.

„Pradinis kūrybiškumas kyla iš žmogaus, kuris sukonstravo užduotį“, - sakė Schwartzas. AI yra šiek tiek „kūrybiškumo“, nes jis eksperimentuoja su įvairiais duomenų deriniais ir tada pasirenka iš daugelio galimų rezultatų. Tačiau žmogus tiria rezultatus ir moko dirbtinį intelektą, kaip pasirinkti iš daugelio derinių.

Roboto detektyvo darbas?

Mašina gali eksperimentuoti su šiais duomenų ir objektų deriniais daug greičiau nei žmogus menininkas. Schwartzas pažymėjo, kad DALL-E vieną dieną galėtų bendradarbiauti su detektyvu, bandančiu atstatyti nusikaltimo vietą per eskizą, remiantis liudininkų parodymais.

„Kadangi liudininkai pateikia savo parodymus, kompiuteris galėtų paimti tą šnekamąją, natūralios kalbos informaciją ir sukurti įvykio vietos piešinį arba daugybę įvykio vietos piešinių“, – sakė ji. „Šios vizualizacijos galėtų būti integruotos, kad būtų sukurtas tikslesnis prarastų įrodymų vaizdas. Šią vizualizaciją būtų galima praturtinti integruojant ankstesnius vietos vaizdus prieš nusikaltimą.

Kelios kitos AI valdomos programos gali sukurti meną. Pavyzdžiui, Ai-Da kurdamas meną, naudoja robotų rankų sistemą ir veido atpažinimo technologiją kartu su dirbtiniu intelektu. Sistema gali analizuoti vaizdą, esantį priešais mašiną, kuris įtraukiamas į algoritmą, sukuriantį roboto rankos judesius.

Tačiau menininkai neturėtų nerimauti, kad juos pakeis robotų valdovai, teigė Rutgerso universiteto Meno ir dirbtinio intelekto laboratorijos direktorius Ahmedas Elgammalas. „The New York Times“. praeitais metais.

„Nors meno apibrėžimas nuolat tobulėja, jo esmė yra žmonių bendravimo forma“, – rašė jis. „Jei už mašinos nėra žmogaus menininko, dirbtinis intelektas gali padaryti tik žaisti su forma, nesvarbu, ar tai reiškia manipuliuoti pikseliais ekrane, ar natomis muzikinėje knygoje. Ši veikla gali būti įtraukianti ir suvokiamai intriguojanti, tačiau be menininko ir publikos sąveikos ji neturi prasmės.

Pažiūrėjęs į DALL-E darbus, suprantu Elgammalo mintį, kad dirbtinio intelekto sukurti vaizdai nėra menas. Kita vertus, jie yra geresni už bet kokį meną, kurį galėčiau sukurti. Taigi, iš tikrųjų, koks skirtumas?