Творчество людей и творчество машин.

Творчество людей и творчество машин.


В западном академическом мире существует такая вещь, как вычислительное творчество что можно перевести как вычислительное или математическое творчество. Это очень оживленная область исследований, и многие вопросы, поднятые в таких экспериментах, все еще открыты для обсуждения. Например, многие люди с 1950-х годов все еще обращаются к тесту Тьюринга, чтобы понять ценность и важность артефактов, созданных / созданных программным обеспечением. Другие считают, что тест Тьюринга не подходит для анализа «творческого» программирования. Возникает вопрос: «Если ничего не скрыто, ценят ли люди артефакты, созданные компьютером, так же, как произведения, созданные руками человека?» В некоторых случаях ответ может быть таким: например, шутка остается объективно смешной, независимо от того, была она произведена компьютером или нет. Однако в других областях, например в изобразительном искусстве, ответ будет отрицательным. Это подчеркивается тем, что при оценке произведений искусства учитывается не только результат (например, фотография)

Разработка программного обеспечения для творчества — это одновременно техническая и социальная задача. Компьютер — это не человек, и мы не должны скрывать его работу, лучше гордиться артефактами, создаваемыми программным обеспечением. Мы должны обратить внимание на сложность методов искусственного интеллекта, которые мы так или иначе использовали для придания программному обеспечению творческого поведения. И мы должны помочь общественности оценить ценность этих компьютерных творений, описав методы, используемые программным обеспечением для их создания.

@media (max-width: 640px) {# mobileBrandingPlace1522567 {padding-bottom: 56.21%; индекс z: 9; } .simple_marketplace_news_list # mobileBranding1522567 {margin: 0! важный; }}

Вы помните итальянскую группу Måneskin выигравшую Евровидение? Их солист Дэвид Дамиано часто поет о Марлене, о девушке, которая на самом деле является аллегорией творчества, придуманного этими талантливыми молодыми людьми. Марлена капризна, иногда приходит, иногда замечает где-то вдалеке, а иногда навсегда уходит из дома. Творчество кажется загадочным, потому что, когда у нас есть творческие идеи, очень трудно объяснить, как мы их получили. Вот почему мы часто говорим о расплывчатых понятиях, таких как «вдохновение» и «интуиция», когда пытаемся объяснить творчество. Тот факт, что мы не понимаем, как проявляется творческая идея, не обязательно означает, что научное объяснение не может существовать. Фактически, мы не знаем, как выполнять чисто человеческие действия, такие как понимание языка, распознавание образов и т. Д., Но у нас есть все более совершенные методы искусственного интеллекта, которые могут воспроизвести такую ​​человеческую деятельность.

Поскольку ничто не может возникнуть из пустоты. , мы должны понимать, что всякому творчеству или творческой идее всегда предшествует исторический и культурный образец; это произведение можно считать результатом культурного наследия и опыта автора. Как указывает Маргарет Боден в своей книге «Искусственный интеллект и естественный человек» (1987), возможно, новые мысли, появляющиеся в сознании, не совсем новы, потому что они берут начало в идеях, которые уже находятся в уме, в мышлении. Другими словами, за каждой творческой идеей стоит «архив» нашей культуры, всех наших знаний и нашего опыта. Чем больше знаний и опыта, тем больше шансов найти новые отношения, которые приведут к творческой идее. Если мы понимаем творчество как результат установления новых отношений между уже имеющимися у нас знаниями, то чем больше у нас предварительных знаний, тем больше возможностей для творчества ». [1965909] При таком понимании быстрое и общепринятое определение творчества выглядит следующим образом: : «Креативная идея — это новое и ценное сочетание уже известных идей». Другими словами, физические законы, теоремы и музыкальные произведения могут быть созданы из конечного набора доступных элементов, и, следовательно, творчество — это продвинутая форма решения проблем, которая включает в себя память, аналогии, обучение и рассуждения в условиях ограничений, так что процесс может be

Компьютер для творчества в изобразительном искусстве

AARON — это роботизированная система, разработанная на протяжении многих лет художником и программистом Гарольдом Коэном, которая может управлять кистью-манипулятором и рисовать на холсте. Основываясь на первоначальном вопросе Коэна: «Каковы минимальные условия, при которых набор символов работает как изображение?», AARON непрерывно совершенствовался с 1973 года. Коэн очень осторожен и не утверждает, что ААРОН является творческой машиной, но спрашивает: «Если то, что делает ААРОН не является искусством, что это такое и как? свое происхождение, чем отличается от "настоящего"? Если он не думает, что именно он делает? "

Гарольд Коэн в Музее современного искусства Сан-Франциско, 1979. Источник

Машина рисует в ботаническом саду не только копируя то, что есть в наличии, но создавая как можно больше уникальных рисунков на эту тему. нужно. ААРОН никогда не видел человека и не гулял в ботаническом саду, но благодаря правилам он узнал о положении тела и растений. Знания ААРОН и то, как система использует их знания, не похожи на знания, которыми мы, люди, обладаем и используем, потому что человеческие знания основаны на познании мира, а люди познают мир своим телом, мозгом и компьютерами. есть репродуктивная система. Однако, как и люди, знания об AARON приобретаются кумулятивно. Например, когда робот усвоил концепцию пучка листьев, он может применять эти знания при необходимости. В случае машины есть растения с точки зрения размера, толщины ветвей, высоты, скорости, с которой конечности истончаются относительно ствола, степени ветвления, углового распределения, при котором происходит ветвление, и так далее. Аналогичные правила формируют листья и гроздья листьев или веток. Управляя этими факторами, ААРОН может создавать широкий спектр типов растений и никогда не будет рисовать одно и то же растение дважды, даже если он раскрасит множество узнаваемых растений одного и того же типа. Кроме того, робот должен знать, из чего состоит человеческое тело, каковы его отдельные части и насколько они велики по отношению друг к другу. Затем он должен знать, как движутся части тела и каковы типы и диапазоны движения в каждом суставе.

Наконец, поскольку движение всего тела — это не просто набор частей, которые движутся независимо AARON должен что-то делать, знать, как координируются движения тела: что, например, тело должно делать, чтобы поддерживать равновесие. Он также знает окклюзии, так что в частично закрытом человеческом теле вы можете видеть только одну руку или одну ногу, например, но ААРОН знает, что у нормальных людей две руки и две ноги, поэтому когда они прикрыты, всегда рисует две конечности. Это означает, что ААРОН не может «нарушать» правила и никогда «не воображать», что сможет привлечь людей, например, одной ногой. В этом смысле работа AARON ограничена и очень далека от человеческого. Однако картины ААРОНА выставлялись в лондонской галерее Тейт Модерн и Музее современного искусства в Сан-Франциско. Так что в некоторых отношениях ААРОН проходит некоторый творческий тест Тьюринга, потому что его работы достаточно хороши, чтобы их можно было показать с лучшими художниками-людьми.

«Рисующий дурак» ) Саймон Колтон — гораздо более автономная система, чем ААРОН . Хотя программное обеспечение физически не наносит краску на холст, оно имитирует многие стили в цифровом виде, от коллажа до мазков кистью. По словам Колтона, автомобиль «требует только минимальных инструкций и может придумывать собственные идеи, посещая Интернет для получения сырья. Программное обеспечение выполняет собственный поиск в Интернете и индексирует сайты социальных сетей. Дело в том, что такой подход позволит нам создавать искусство, важное для аудитории, потому что оно, по сути, основано на человеческом опыте, на том, как мы ведем себя, чувствуем и спорим в сети. Например, в 2009 году программа Colton выпустила собственную новостную интерпретацию войны в Афганистане. Результатом было сравнение афганских граждан, изображений взрывов и военных захоронений. [1965909] Другими примерами математического творчества, используемого в живописи и других изобразительных искусствах, являются работы Карла Симса и Джона МакКормака. Реакционно-диффузионная стена среды Карл Симс полагается на интерактивное моделирование реагирующих и диффундирующих химических веществ для создания возникающих динамических структур в соответствии с уравнениями реакции-диффузии, которые регулируют биологический морфогенез. Эта работа выставлена ​​в Бостонском музее науки, а предыдущая работа Карла Симса включает использование эволюционных вычислительных методов для создания интерактивно развивающихся изображений.

Стена реакционной диффузионной среды Карла Симса. Источник

Джон МакКормак также обсуждает, как биологические процессы могут быть успешно применены к творческим системам в своем «Проекте после природы». В другом проекте Creative Ecosystems рассматривает концепции и метафоры биологических экосистем как способ повышения творческих способностей человека в цифровом искусстве.

Поддержка и развитие творческих способностей человека: демократизация творчества

Можем ли мы использовать искусственный интеллект для поддержки творческих способностей человека и новых открытий? Существует новая тенденция, известная как вспомогательное творчество которая может иметь важные последствия для творчества: с одной стороны, системы «вспомогательного творчества» делают широкий спектр творческих навыков более доступными, а с другой стороны, такие общие платформы, как эти, разработанные в рамках европейского проекта PRAISE (программа изучения музыки), они способствуют развитию новых творческих навыков. PRAISE — это обучающая платформа на базе социальных сетей, которая соединяет живых людей и интеллектуальные программные агенты, чтобы предоставить студентам-музыкантам обратную связь о музыкальной композиции, аранжировке и исполнении. Студенты загружают свои решения в расписание, предоставленное преподавателем (сочинения, аранжировки или концерты). Умные агенты, а также другие студенты и преподаватели анализируют эти решения и предоставляют обратную связь. Например, в случае с песней агент может сказать: «Ваша модуляция звучит неплохо, но вы можете попробовать модуляцию песни еще на треть в тактах 5-8». В случае музыки интеллектуальные программные агенты сравнивают данные учеников с ранее записанными учителем при загрузке расписания. Камера фиксирует жест ученика, а программные агенты также реагируют на возможное неправильное отношение.

Такие инструменты позволяют быстро приобретать творческие навыки и приводят к явлению, называемому «демократизацией творчества». Еще в 1962 году Дуглас Энгельбарт писал о «пишущей машинке, которая позволила бы использовать новаторский процесс создания текста […]. Таким образом, людям будет легче интегрировать новые идеи и, таким образом, постоянно использовать свое творчество ». Видение Энгельбарта заключалось не только в увеличении индивидуального творчества. Он также хотел повысить коллективный интеллект и творческие способности групп за счет улучшения навыков сотрудничества и решения человеческих проблем. Основная идея заключалась в том, что творчество — это социальный процесс, который можно дополнить технологиями. Проецируя эти идеи в будущее, мы могли бы представить мир, в котором творчество широко доступно и (почти) каждый может писать на уровне лучших писателей, рисовать как великие мастера, сочинять музыку высокого качества и даже открывать для себя новые формы творчества. самовыражение. Для человека, которому не хватает определенных творческих способностей, получение новых возможностей с помощью систем «создания помощника» значительно расширяет возможности.

Хотя приведенный выше футуристический сценарий в настоящее время является чисто вымышленным, есть несколько примеров использования «создания помощника». системы ". Одной из наиболее интересных является вспомогательная ударная система, разработанная в Технологическом институте Джорджии, которая состоит из роботизированной конечности, которая позволяет барабанщикам играть тремя руками или помогает людям с ампутированными конечностями. К руке музыканта можно прикрепить «умную руку» длиной 61 см. Он реагирует на человеческие жесты и музыку, которую он слышит, поэтому, когда барабанщик играет на тарелках, робот маневрирует, чтобы играть на инструменте. Когда барабанщик переключается на малый барабан, механическая рука переключается, например, на музыкальный инструмент с громкостью барабана с неопределенной настройкой. Еще один очень интересный результат «вспомогательного творчества» — это передача музыкального стиля и гармонии, или жанра, с помощью аппарата, разработанного в информационной лаборатории SONY в Париже, который помогает композиторам гармонизировать одно музыкальное произведение. жанр и стиль совершенно другого жанра. Например, эта система может гармонизировать джазовый стандарт в стиле Моцарта.

Искусственная рука барабанщика. Источник, фото: Технологический институт Джорджии

Может ли машина быть творческой?

Маргарет Боден отметила, что даже если бы искусственно созданный интеллектуальный компьютер был бы таким же творческим, как Бах или Эйнштейн, для многих он выглядел бы творчески, но не очень креативно. Здесь с ней трудно не согласиться, потому что этому препятствует отсутствие намерения в автомобилях и наше нежелание отводить место в обществе агентам искусственного интеллекта. Отсутствие намерения в машинах является прямым следствием аргумента Джона Сирла о метафоре «китайской комнаты», согласно которой компьютерные программы могут только синтаксически манипулировать символами, но не наделять их какой-либо семантикой. Принято считать, что намерение или направление творчества можно объяснить с точки зрения причинности. Однако верно и то, что существующие компьютерные программы не имеют многих веских причин для обнаружения намерений. Однако возможно, что будущее, даже антропоморфно «воплощенное» искусственный интеллект, то есть агенты, оснащенные не только сложным программным обеспечением, но и различными типами передовых датчиков, которые позволят им взаимодействовать с окружающей средой, смогут иметь достаточно причинные связи с

Что касается социального отторжения, причины, по которым мы так неохотно принимаем тот факт, что небиологические факторы могут быть творческими (даже биологическими, как в случае с 20-летним художником из Вены, чей абстрактные картины выставлялись и высоко ценились в художественных галереях, но как только выяснилось, что это работы орангутанов из Венского зоопарка, работы оценили гораздо меньше!) — значит, им нет естественного места в нашем обществе. , и решение принять их будет иметь важные социальные последствия. Так что гораздо проще сказать, что машины кажутся умными или творческими (потому что они имитируют живых людей), чем утверждать, что это так. Одним словом, это вопрос морали, а не науки.

Третья причина, по которой компьютерные программы противоречат творчеству, заключается в том, что они не осознают своих достижений. Верно, что машины бессознательны и могут никогда не иметь сознательного мышления; однако недостаток осведомленности не является основной причиной отрицания творческого потенциала или даже интеллекта. В конце концов, компьютеры не были бы ярким примером невежественных разработчиков; эволюция — первый пример. Как справедливо заметил Стивен Дж. Гулд: «Если для творчества требуется дальновидный и сознательный создатель, как может слепая эволюция построить такие чудесные новые существа, примером которых являются мы, люди?»

В тексте использована работа исследователя Рамона Лопеса де Монтараса из Института исследований искусственного интеллекта (IIIA) в Беллатерре, Испания

http://platform.instagram.com/en_US/embeds.js

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *