Inimese kunst tehisintellekti järgi

Järgnev on väljavõte sellest Sa näed välja nagu asi ja ma armastan sind: kuidas tehisintellekt töötab ja miks see muudab maailma veidramaks kohaks autor Janelle Shane. Kuulake raadiointervjuud Janelle Shane'iga tehisintellekti vigadest.

Algoritmiline loovus?

Kas tuleviku muusika, filmid ja romaanid kirjutab AI? Võib-olla vähemalt osaliselt.
Tehisintellektiga loodud kunst võib olla rabav, veider ja rahutust tekitav: lõpmatult moonduvad tulbid; tõmblevad pooleldi sulanud nägudega inimesed; taevas täis hallutsineeritud koeri. AT. rex võib muutuda lilledeks või puuviljadeks; a Mona Lisa võib võtta tobedat irve; klaveririff võib muutuda elektrikitarrisooloks. AI-ga loodud tekst võib omandada sürrealistliku esituskunsti kvaliteedi.

Lugege raamatut: Sa näed välja nagu asi ja ma armastan sind: kuidas tehisintellekt töötab ja miks see muudab maailma veidramaks kohaks

Sarnaselt tehisintellekti probleemide lahendamisega võiks AI loovust ilmselt kõige paremini kirjeldada kui AI-abi.

Selleks, et GAN saaks maali toota, vajab see kõigepealt andmekogumit ja inimene valib, milline see andmestik olema peaks. Mõned kõige huvitavamad GAN-i tulemused ilmnevad siis, kui kunstnikud annavad algoritmidele oma maalid või fotod, millest õppida. Näiteks kunstnik Anna Ridler veetis kevade tulpidest kümme tuhat fotot, seejärel kasutas oma fotosid GAN-i koolitamiseks, mis tootis lõputu seeria peaaegu fotorealistlikke tulpe, millest iga tulbi triibulisus oli seotud Bitcoini hinnaga. Kunstnik ja tarkvarainsener Helena Sarin on loonud huvitavaid GAN-remikse oma akvarellidest ja visanditest, muutes need kubistlikeks või veidra tekstuuriga hübriidideks. Teised kunstnikud saavad inspiratsiooni valida olemasolevaid andmekogumeid, nagu üldkasutatavad renessansiaegsed portreed või maastikud, ja vaadata, mida GAN nendega teha võib. Andmestiku kureerimine on ka kunstiline tegevus, mis lisab rohkem maalimisstiile ja tulemuseks võib olla hübriidne või rikutud kunstiteos. Kärbige andmekogum ühe järjepideva nurga, stiili või valgustuse tüübi järgi ja närvivõrgul on lihtsam seda, mida ta näeb, et luua realistlikumaid pilte. Alustage mudeliga, mis on koolitatud suurel andmekogumil, seejärel kasutage ülekandeõpet, et keskenduda väiksemale, kuid spetsiifilisemale andmekogumile, et saada veelgi rohkem võimalusi tulemuste viimistlemiseks.

Inimesed, kes koolitavad teksti genereerimise algoritme, saavad ka oma tulemusi oma andmekogumite kaudu juhtida. Ulmekirjanik Robin Sloan on üks vähestest kirjanikest, kes katsetab närvivõrgu loodud tekstiga, et oma kirjutistesse ettearvamatust süstida. Ta ehitas kohandatud tööriista, mis reageerib tema enda lausetele, ennustades jada järgmise lause, tuginedes oma teadmistele teistest ulmelugudest, teadusuudiste artiklitest ja isegi looduskaitseuudiste bülletäänidest. Näidates oma tööriista intervjuus ajakirjale New York T i m ja s , Sloan andis sellele lause 'Piisonid on kogunenud ümber kanjoni' ja see vastas 'palja taeva poolt'. See ei olnud täiuslik ennustus selles mõttes, et algoritmi lauses oli midagi märgatavalt valesti. Kuid Sloani eesmärkidel oli see veetlevalt imelik. Ta oli isegi tagasi lükanud varasema mudeli, mille ta oli 1950. ja 1960. aastate ulmelugude jaoks välja õpetanud, leides, et selle laused olid liiga klišeelikud.

Sarnaselt andmekogumite kogumisele on tehisintellekti treenimine kunstiline tegevus. Kui kaua peaks treening kestma? Mittetäielikult koolitatud tehisintellekt võib mõnikord olla huvitav, veidrate tõrgete või moonutatud õigekirjaga. Kui tehisintellekt takerdub ja hakkab tootma moonutatud teksti või kummalisi visuaalseid artefakte, nagu korrutavad ruudustikud või küllastunud värvid (seda nimetatakse režiimi kokkuvarisemiseks), kas koolitust tuleks alustada otsast? Või on see efekt kuidagi lahe? Nagu teisteski rakendustes, peab kunstnik ka jälgima, et tehisintellekt ei kopeeriks oma sisendandmeid liiga lähedalt. Tehisintellektile teadaolevalt on tema andmestiku täpne koopia just see, mida sellelt küsitakse, nii et see plagieerib, kui see on võimalik.

Ja lõpuks, inimkunstniku ülesanne on kureerida tehisintellekti väljundit ja muuta see millekski väärtuslikuks. GAN-id ja teksti genereerivad algoritmid võivad luua peaaegu lõpmatus koguses väljundit ja suurem osa sellest pole eriti huvitav. Mõned neist on isegi kohutavad, pidage meeles, et paljud närvivõrke genereerivad tekstid ei tea, mida nende sõnad tähendavad (ma vaatan sind, närvivõrk, mis soovitas kassidele nimeks panna Mr. Tinkles ja Retchion). Kui treenin närvivõrke teksti genereerima, on ainult tühine murdosa – kümnendik või sajandik tulemustest näitamist väärt. Kurin alati tulemusi, et esitada lugu või mõni huvitav punkt algoritmi või andmestiku kohta.

Inimkunstniku ülesanne on kureerida tehisintellekti väljundit ja muuta see millekski väärtuslikuks.

Mõnel juhul võib tehisintellekti väljundi kureerimine olla üllatavalt kaasatud protsess. Kasutasin BigGANi 4. peatükis, et näidata, kuidas pilti genereerivad närvivõrgud näevad vaeva, kui neid treenitakse liiga mitmekesiste piltidega, kuid ma ei rääkinud selle ühest lahedamast funktsioonist: mitme kategooria seguna piltide genereerimisest.

Mõelge 'kanale' kui punktile ruumis ja 'koerale' kui punktile ruumis. Kui valite nende vahel kõige lühema tee, möödute teistest ruumipunktidest, mis asuvad kuskil nende kahe vahel, kus kanakoertel on suled, loid kõrvad ja loid keeled. Alustage 'koerast' ja liikuge 'tennisepalli' poole ning läbite uduste roheliste sfääride piirkonna, millel on mustad silmad ja ninad. Seda tohutut mitmemõõtmelist visuaalset võimalikkuse maastikku nimetatakse varjatud ruumiks. Ja kui BigGANi varjatud ruum oli ligipääsetav, hakkasid kunstnikud uurima. Nad leidsid kiiresti koordinaadid, kus olid silmadega kaetud mantlid ja kombitsatega kaetud mantlid, nurgelised koeralinnud, kelle mõlemad silmad olid ühel pool nägu, ideaalsed hobitikülad koos ehitud ümarate ustega ja leegitsevad seenepilved rõõmsa kutsikaga. näod. (ImageNetis on palju koeri, nagu selgub, nii et ka BigGANi varjatud ruum on koeri täis.) Varjatud ruumis navigeerimise meetodid muutuvad ise kunstilisteks valikuteks. Kas peaksime liikuma sirgjoontes või kurvides? Kas peaksime hoidma oma asukohad lähtepunkti lähedal või laskma end kõrvale kalduda äärmuslikesse kaugetesse nurkadesse? Kõik need valikud mõjutavad drastiliselt seda, mida me näeme. ImageNeti üsna utilitaarsed kategooriad segunevad täielikuks veidruseks.

Kas kogu see kunst on AI loodud? Absoluutselt. Kuid kas AI teeb loomingulist tööd? Mitte kaugeltki. Inimesed, kes väidavad, et nende tehisintellektid on kunstnikud, liialdavad tehisintellektide võimalustega ja müüvad lühikeseks nii enda kui ka algoritme koostanud inimeste kunstilisi panuseid.

Väljavõte alates SA NÄED VÄLJA NAGU ASI JA MA ARMASTAN SIND: KUIDAS TEHISINTELlekt TÖÖTAB JA MIKS TEEB SEE MAAILMA veidramaks paigaks AUTORIÕIGUSED 2019. Saadaval ettevõttest Voracious, Hachette Book Group, Inc.