Oppfatning Av En Matematiker Fra Oxford: Kan Kunstig Intelligens Skape Seg Som Person? - Alternativ Visning

Innholdsfortegnelse:

Oppfatning Av En Matematiker Fra Oxford: Kan Kunstig Intelligens Skape Seg Som Person? - Alternativ Visning
Oppfatning Av En Matematiker Fra Oxford: Kan Kunstig Intelligens Skape Seg Som Person? - Alternativ Visning

Video: Oppfatning Av En Matematiker Fra Oxford: Kan Kunstig Intelligens Skape Seg Som Person? - Alternativ Visning

Video: Oppfatning Av En Matematiker Fra Oxford: Kan Kunstig Intelligens Skape Seg Som Person? - Alternativ Visning
Video: Kunstig Intelligens - Behandling af sygdomme 2024, Mars
Anonim

Go-spillet, der dataprogrammet DeepMind slo mester blant mennesker, skapte en slags forvirring for Marcus du Sautoy, matematiker og professor ved Oxford University. "Jeg har alltid sammenlignet matematikk med å spille go," sier han. Og det trenger ikke å være et spill som er så lett for en datamaskin å spille fordi det krever intuisjon og kreativitet. Så da du Sautoy så DeepMinds AlphaGo beseire Lee Sedol, trodde han det var en endring i kunstig intelligens som også ville påvirke andre kreative felt.

Forskeren bestemte seg for å undersøke hvilken rolle AI kan spille i vårt forsøk på å forstå kreativitet og skrev boken The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI, som ble utgitt av Harvard University.

Kunstig intelligens og kreativitet: hvem vinner?

Verge diskuterte med du Sauto de forskjellige typene kreativitet, hvordan AI hjelper mennesker til å bli mer kreative (i stedet for å erstatte dem), og de kreative områdene der AI står overfor de største utfordringene.

La oss først se på hva “kreativitet” er, eller kunstnerisk skapelse. I boka snakker du om tre typer kreativitet. Hva er det og hva betyr det for AIs rolle?

Mange mennesker tror at kunstnerisk skapelse er et uttrykk for hva det vil si å være menneske, og i så fall, hvordan kan AI komme i nærheten av det? Jeg ser på mange kunstnere og viser at ganske mye kunst har et mønster og struktur som er veldig matematisk. Dette er grunnen til at jeg tror at kunstnerisk skapelse kan handle mer om mønstre og algoritmer enn vi tror, og veldig ofte er disse mønstrene skjult. Kanskje AI kan oppdage dette, siden det er veldig bra til å finne skjulte mønstre.

Det er forskningskreativitet som tar spillereglene og presser dem til det ekstreme, slik Bach gjorde. Det er kombinatorisk kreativitet der du tar to ideer som ikke har noe å gjøre med hverandre for å se hvordan assosiasjoner i den ene kan bidra til å stimulere nye ideer i den andre. Den tredje kreativiteten, som av en eller annen grunn er den mest mystiske, er de øyeblikkene som dukker opp utenfra - noe som en forandring i faser, når du koker vann, blir vannet til damp og sakens tilstand endres fullstendig.

Salgsfremmende video:

Hvordan passer AI inn i disse mønstrene?

Hver av disse kreative tilnærmingene tilbyr forskjellige utfordringer for AI. Utforskende kreativitet virker ideell for en datamaskin fordi den er i stand til mye mer beregning enn den menneskelige hjernen. Kombinatorisk kreativitet er morsomt - AI kan lære mønstre og anvende dem på nye områder. Men det vanskeligste for ham vil være å skape noe nytt og bryte ut av systemet.

Folk tenkte vanligvis slik: “Hvordan kan AI bryte reglene? Sitter det ikke fast i systemet fordi det er programmert til å fungere på en viss måte? Hvordan kan han hoppe ut? Men hvis AI sier at du må bryte reglene, vil det også være regelen. Du har metakode som sier at programmet skal bryte den underliggende koden.

I boken din snakker du mye om kreative AI-prosjekter. Hvilke som var av spesiell interesse for deg?

En av de mest interessante var jazz Continuator, som tok musikken til en jazzmusiker, studerte mønstre og begynte å spille på egen hånd. Jazzmusikerens reaksjon var slående. Han sa:”Jeg forstår alt jeg hører. Dette er min verden av musikk. Han spiller akkurat som meg, bortsett fra ting jeg aldri har tenkt på før i min musikalske verden."

Så jeg tror dette er en av de spennende rollene for AI fremover. Folk begynner ofte å gjenta atferdsmønstre. Merkelig nok blir vi mer som biler fordi vi bare gjentar noe, så jeg er imponert over at jazz Continuator fikk musikeren til å tenke litt på maskinens oppførsel. Han hjalp til med å vekke kreativiteten sin ved å vise at du kunne omorganisere ingrediensene han allerede hadde uten at han engang tenkte på det. Jeg ønsket å vise at AIs rolle i kreativitet kanskje er å styrke menneskelig kreativitet, at dette er et fremtidens partnerskap, at vi sammen kan gjøre ting mer interessant enn om vi jobbet hver for seg.

Image
Image

En annen interessant historie som jeg synes er viktig, relaterer seg til kunstens verden og Googles DeepDream. Google fikk sin programvare til visuell gjenkjenning i oppgave å se på en tilfeldig rekke piksler og beskrive hva den så. Gjennom dette lærte vi en ting eller to om hvordan kunstig intelligens ble programmert og hvordan den så.

Hva er vitsen med det?

Et av problemene med moderne AI er at mange maskinlæringsprogrammer lager kode, men vi forstår ikke egentlig hvordan det fungerer. Google DeepDream-prosjektet hjelper oss med å finne en måte å forstå hvordan dette skjer. Derfor, som for oss - mennesker - er kunst en måte å trenge gjennom bevisstheten til en annen person, kanskje vil kunsten skapt av AI bidra til å trenge inn i essensen i arbeidet med denne koden, som er veldig mystisk.

Ta Microsofts Rembrandt-prosjekt, som lager AI-genererte bilder i Rembrandt-stilen. Man kan si: “Hvorfor trenger vi en annen Rembrandt? Har vi ikke fantastiske Rembrandts ennå? Hovedpoenget er at alt dette er med på å forstå nye ting i kunstverk. Når vi ser på Jackson Pollocks arbeid fra et matematisk perspektiv, ser vi nye ting vi savnet før. Så AI kan spille en interessant rolle i å avdekke nye strukturer som vi kanskje har gått glipp av i kunsten og nå tar for gitt.

Dette mønstersøket er ikke begrenset til kunst, ikke sant?

Vel, i filmens verden kan du ta Netflix-algoritmen, som anbefaler filmer som vi kanskje vil like. Han kan dele filmer på interessante nye måter. Noen av gruppene kunne vi identifisere som "alle komedier sammen", men noen ganger grupperes filmer basert på hvordan folk sier "liker" og "misliker", og da unngår det generelle temaet oss. Det ser ut som AI har definert en ny filmsjanger som vi ikke en gang har navn. Du kan si at "det er en ny duft som du trenger å navngi." Kanskje tar AI kreative verk og ser på dem noe vi kan uttrykke, men ikke innse. Han kan hjelpe oss med å bevisst formulere essensen av kreativitet.

Det er mange kreative områder. Nevn en der AI har det vanskeligst?

En av overraskelsene for meg var hvor vanskelig det er å skrive ord. Kunstig intelligens har så mye skrevet å lære. Jeg var ganske overrasket over at selv om AI er ganske flink til å skrive kort skjønnlitteratur, så klarer den ikke å skrive på lenge. Det har ikke god sans for historien, for eksempel. Jeg har ikke sett noe som vil utvide den sammenhengende historien utover tre sider. Det kan være veldig vanskelig for AI å formulere språkkonstruksjoner like sofistikerte som vi gjør. Kanskje han trenger å gå gjennom evolusjonen som vi har gått gjennom. Og så er spørsmålet: hvor lang tid vil det ta?

Ilya Khel

Anbefalt: