Искусственный интеллект бросает вызов тому, что значит быть творческим человеком
Когда в 1968 году британский художник Гарольд Коэн познакомился со своим первым компьютером, он подумал, не поможет ли эта машина разгадать загадку, которая долгое время не давала ему покоя: как мы можем смотреть на рисунок, на несколько маленьких каракулей, и видеть лицо?
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»
-
Омикрон менее вреден для легких, чем Дельта
По оценкам группы ученых, основанным на испытаниях на хомяках, доминирующий в настоящее время вариант коронавируса Omicron наносит меньший ущерб легким, чем вариант Delta, сообщила японская телекомпания NHK.
Международная группа исследователей, включая Йошихиро Каваока из Института медицинских наук при Токийском университете, опубликовала свои выводы в научном журнале Nature.
Исследователи проанализировали различия в симптомах у хомяков, зараженных вариантами Omikron и Delta.
Они обнаружили, что через три дня после заражения повреждение легких у грызунов с Омикроном было значительно меньше, чем у грызунов с вариантом Дельта.
Омикрон менее патогенен, чем Дельта
Компьютерная томография показала, что у некоторых хомяков, зараженных Дельтой, развилась тяжелая пневмония, похожая на ту, которая наблюдается у людей. У животных, зараженных Omicron, наблюдалось лишь слабое воспаление.
По словам исследователей, изучение хомячков показало, что Omicron менее патогенен, чем Delta.
Однако исследователи предупреждают, что хотя омикрон вызывает более легкие симптомы, людям следует соблюдать осторожность, что особенно актуально для пожилых людей и тех, у кого ослаблена иммунная система.
-
Некоторые из знаковых корональных петель Солнца могут быть иллюзией
Корональные петли, четко очерченные горячие нити плазмы, которые выходят в солнечную атмосферу, являются знаковыми для изображения Солнца. Но многие из предполагаемых корональных петель, которые мы видим, могут вовсе не существовать.
Некоторые корональные петли могут быть иллюзией, созданной «морщинами» большей плотности в завесе плазмы, называемой корональной вуалью, предполагают исследователи в Astrophysical Journal.
Если это правда, то открытие, вызванное неожиданными плазменными структурами, увиденными в компьютерном моделировании солнечной атмосферы, может изменить подход ученых к измерению некоторых свойств нашей звезды.
«Увидеть эти детальные структуры очень вдохновляет, — говорит Маркус Ашванден, астрофизик из Лаборатории солнечной и астрофизики Lockheed Martin в Пало-Альто, Калифорния. «Они настолько отличаются от того, что мы ожидали»
Ученые начали лучше понимать сложную атмосферу Солнца, или корону, только в последние несколько лет. Корональные петли использовались для измерения многих свойств короны, включая температуру и плотность, и они могут стать ключом к разгадке того, почему солнечная атмосфера намного горячее, чем ее поверхность.
Но астрономы давно задавались вопросом, как петли выглядят такими упорядоченными, когда они возникают на турбулентной поверхности Солнца.
Поэтому физик Солнца Анна Маланушенко и ее коллеги попытались выделить отдельные корональные петли в трехмерных компьютерных симуляциях, изначально разработанных для моделирования жизненного цикла солнечной вспышки.
Команда ожидала увидеть аккуратно ориентированные нити плазмы, потому что корональные петли, похоже, выравниваются по магнитному полю Солнца, как металлические опилки вокруг магнита.
Вместо этого плазма выглядела как занавесоподобная структура, выходящая из поверхности Солнца и складывающаяся сама на себя, как смятый лист.
При моделировании многие из предполагаемых корональных петель оказались нереальными объектами. Хотя вдоль магнитных полей существовали структуры, они не были ни тонкими, ни компактными, как ожидалось. Они больше напоминали облака дыма.
Когда команда меняла точку зрения, с которой они смотрели на эти морщины в завесе в моделировании, их форма и ориентация менялись. Под определенным углом зрения морщины напоминали корональные петли.
По словам Маланушенко из Национального центра атмосферных исследований в Боулдере, штат Колорадо, эти наблюдения поразили воображение. «Традиционно считалось, что если мы видим эту дугообразную корональную петлю, то это нить плазмы, похожая на садовый шланг.
Но все же не все корональные петли обязательно являются иллюзией внутри корональной вуали. «Мы не знаем, какие из них реальны, а какие нет», — говорит Маланушенко. «А нам совершенно необходимо знать, чтобы изучать солнечную атмосферу»
Неясно также, как предполагаемая корональная вуаль может повлиять на предыдущие анализы солнечной атмосферы.
«С одной стороны, это удручает, — говорит Маланушенко о том, как новые находки ставят под сомнение прежние представления. С другой стороны, она считает эту неопределенность захватывающей. Астрономам нужно будет разработать способ наблюдения за вуалью и подтвердить ее существование. «Всякий раз, когда мы разрабатываем новые методы, мы открываем дверь для новых знаний»
-
А. Пучков - Эволюция пирамидостроения
Серьёзные перемены в древней истории: главный рецепт
Возвращаясь к профессиональному историку, который имеет дело лишь с литературой – его действительно легко понять, поскольку он просто не имеет возможности ознакомиться с реальными фактами. И конечно, для него будет казаться самой настоящей дикостью версия древней высоко развитой цивилизации. Слишком велика пропасть между этой версией и тем, к чему он привык с детства, и на что потратил многие годы своей жизни…
Выход один: если этого историка интересует не только карьера в «научных кругах», а и само реальное прошлое, ему надо ездить и смотреть самому. Благо мы живем в то время, когда это стало вполне возможным. Не только потому, что в нашей стране уже нет проблем с выездом за границу, но и потому, что сами границы стали доступней – развивается транспорт, растут скорости, и уже не надо тратить целые месяцы на дорогу только в одну сторону.
Впрочем, достижениями современной цивилизации может воспользоваться и любой читатель этой книги, который не захочет дожидаться изменения мнения историков, а заодно и содержимого школьных учебников. Ныне практически любой имеет возможность убедиться в реальности фактов, которые в корне противоречат принятой ныне версии истории.
Рано или поздно изменения так или иначе произойдут. Любая наука оперирует лишь теориями, которые строятся на каком-то знании. А наше знание непрерывно растет, и одна теория неизбежно сменяет другую. В этом страшного ничего нет. Это – нормальное состояние науки. И ошибочность даже господствующих теорий тоже вполне нормальна.
В свое время Парижская академия наук осмеяла Лапласа с его гипотезой о небесном происхождении метеоритов. Дескать, «камни с неба падать не могут, потому что на небе камней нет». Ныне же мы только снисходительно улыбаемся такому «невежеству» парижских академиков…
Другое дело, что смена теорий, скажем, в естественных науках типа математики и физики происходит довольно регулярно и поэтому достаточно безболезненно. История – та же наука. И в ней смена теорий тоже должна быть явлением нормальным. Но так уж сложилось, что в исторической науке процесс смены теорий затянулся, хотя время для этого не просто наступило – оно уже давно прошло. А подобное затягивание смены господствующих взглядов чревато тем, что старая теория не просто уступит в конце концов место новой.
Не исключен (а с моей точки зрения, весьма и весьма вероятен) вариант, что старая теория рухнет, и рухнет с громким шумом, много чего похоронив под своими обломками. И чем дальше будет затягиваться процесс смены теорий, тем сильнее будет шум, и тем мельче будут обломки. Поэтому, чтобы не оказаться среди голых руин, здание новой теории нужно выстраивать уже сейчас – даже тогда, когда этому откровенно препятствуют всеми силами те, кто предпочитает поддерживать ветхое здание теории устаревшей. А для этого нужно опять-таки ездить, смотреть своими глазами, щупать руками. Изучать в первую очередь реальные факты… (А. Скляров)
Свежие комментарии