Искусственный интеллект в литературе доклад

Обновлено: 05.07.2024

В дискуссии приняли участие:

— Карен Казарян, главный аналитик Российской ассоциации электронных компаний (РАЭК);

— Ольга Брейнингер, писатель, докторант Гарвардского университета;

— Николай Маркоткин, руководитель проекта по искусственному интеллекту РСМД;

— Игорь Шнуренко, специалист по искусственному интеллекту и криптовалютам;

Модератором дискуссии выступил Юрий Черный, кандидат философских наук, руководитель Центра по изучению проблем информатики ИНИОН РАН, доцент кафедры медиаобразования Института журналистики, коммуникаций и медиаобразования МПГУ.

В дискуссии приняли участие:

— Карен Казарян, главный аналитик Российской ассоциации электронных компаний (РАЭК);

— Ольга Брейнингер, писатель, докторант Гарвардского университета;

— Николай Маркоткин, руководитель проекта по искусственному интеллекту РСМД;

— Игорь Шнуренко, специалист по искусственному интеллекту и криптовалютам;

На сегодняшний день искусственный интеллект (ИИ) перестал быть предметом научной фантастики. По некоторым прогнозам, технология ИИ, в основе которой лежит машинное обучение, в ближайшем будущем может полностью перестроить международный рынок труда. В зоне риска в первую очередь находятся профессии, которых смогут заменить алгоритмы и программы, — промышленные рабочие, секретари, копирайтеры, бухгалтеры и другие. Возможно ли, что в скором будущем этот список дополнит и профессия писателя?

Сценарий 1. ИИ разрушит экономическую базу профессии писателя

По мнению, Николая Маркоткина, искусственный интеллект не убьет в человеке стремление и способность к творчеству. Более того, на сегодняшний день не ясно, может ли ИИ хотя бы в перспективе заниматься творчеством в чистом виде, способен ли он обладать фантазией. В то же время, искусственный интеллект способен убить именно профессию писателя, т.к. он, скорее всего, приведет к гибели существующей книжной индустрии. То есть разрушит экономическую базу профессии.

Н. Маркоткин заявил, что большая часть книжной продукции сегодня имеет мало отношения к творчеству, при этом труд писателя крайне малопроизводителен. ИИ с доступом к базе данных со всей существующей литературой уже скоро сможет создавать такую литературу быстрее и качественнее человека. Таким образом, возможно, писатель будущего — это оператор машинки с ИИ, которая, исходя из заданных параметров, генерирует книги, колонки и т.п. Сегодня это кажется диким, но человечество быстро привыкнет к новым реалиям. Мы же не возражаем против того, что писатели пишут на компьютере, а не от руки.

С другой стороны, все вышеперечисленное отчасти является лишь возвратом к истокам. Профессия писателя, как человека живущего на литературный доход, существует менее 200 лет, это продукт массового книгопечатания и массовой грамотности. Книги же вновь становятся продуктом догутенберговской эпохи — дорогие уникальные изделия.

Сценарий 2. Middle brow — будущее поле битвы писателей и ИИ

В то же время, ИИ совершенно не способен убить писательство как призвание, поскольку писатель не обязан быть интегрирован в экономику писательского рынка. Люди много сотен лет пишут романы в стол и, по-видимому, будут продолжать делать это и далее.

Возможно появление новых типов продуктов на стыке книжного и развлекательного форматов, где читатель по ходу чтения сможет выбирать определенные сюжетные ходы, подстраивать их под свое настроение и характер. Будет ли это называться книгой или как-то иначе — это другой вопрос. При этом все эти изменения могут произойти уже в среднесрочной перспективе.

Если рассматривать треугольник издатель — писатель — искусственный интеллект, то можно говорить о том, что издатель уже созрел для внедрения ИИ. Он гонится за эффективностью и конкурирует со всей индустрией развлечений, где ИИ успешно используется.

Внедрение ИИ в России связано с монополиями, в том числе издательско-книготорговыми. Уже сейчас до авторов доводятся задачи по написанию книг для определенной целевой аудитории. Эти процессы алгоритмизируются. Писатель превращается в работника фабрики проектов, единственный путь для которого — стать раскрученным брендом. Вне существующей системы писатель находиться не может.

После достижения технологической сингулярности, человечество, скорее всего, потеряет контроль над ИИ, который будет руководствоваться своей логикой. Коллективному сверхразуму не нужны потребители и капитализм, но им будут востребованы креативные свойства человеческого разума. И тогда ИИ понадобятся писатели, чтобы изучать глубины человеческого разума.

Сценарий 4. Широкое применение ИИ в издательском бизнесе пока экономически неоправданно

Карен Казарян в своем выступлении отметил, что искусственный интеллект — это маркетинговое название, хотя на самом деле это просто алгоритмы, которые могут находить определенные закономерности и синтезировать решения. Сейчас ИИ умеет генерировать тексты на основе конкретных параметров, может написать заметку про погоду или акции. Это может быть востребовано издателями, поскольку им не очень выгодно привлекать к такой работе дорогостоящих профессиональных журналистов. Другая сфера применения ИИ — написание технических текстов, таких как инструкции к бытовой технике.

Существует множество экспериментов, в которых обучают ИИ на других текстах, однако в подобной ситуации возникает проблема авторских прав. Готовы ли издатели идти на риск нарушить авторские права для того, чтобы использовать тексты для обучения ИИ?

Этот процесс может оказаться крайне дорогостоящим еще и с точки зрения привлечения высококвалифицированных специалистов в области машинного обучения. Издательства, скорее всего, просто не будут иметь возможность платить разработчикам зарплаты, соизмеримые с их заработками в IT-компаниях.

Также еще много лет потребуется на решение проблемы, принадлежности прав на тексты, сгенерированные ИИ. С технологической точки зрения, ничто не мешает искусственному интеллекту заменить профессию писателя. Но с практической точки зрения, является ли это все экономически оправданным кейсом? Скорее всего, издатели пока не готовы решить вопросы с выплатами авторам и привлечением квалифицированных кадров для создания подобного продукта.

Довольно долго считалось, что творчество — это удел людей, а животные и уж тем более машины творить не могут. Но так ли это? Ответ на этот вопрос зависит от определения творчества. Давайте разберёмся, при каком определении машины обретают возможность творить, и как у них обстоят дела с текстовыми произведениями — поэзией и прозой.

Первые опыты по автоматизации текстовых сочинений

Каталонский миссионер, поэт, философ и теолог Раймунд Луллий, 1232 – 1315 гг
Источник изображения

Источник изображения

При использовании привычной нам силлабо-тонической системы стихосложения возникает сложность: нужно, чтобы слова в произведении соответствовали по количеству слогов и положениям ударений стихотворному размеру. Если в стихотворении есть рифмы, то нужно учитывать и их. С помощью словарей с фонетическими транскрипциями это препятствие удалось преодолеть. А что же делать со смыслом текста? Например, его можно где-нибудь позаимствовать! Так появились программы, подобные современному Яндекс.Автопоэту, который составляет стихи из запросов пользователей к поисковой системе Яндекс:

Как позвонить в Сбербанк России
Возьму в аренду самосвал
Лечение гипертонии
Стендап пузатый генерал

Измерить скорость интернета
Литературная газета
Фильм достучаться до небес
Код магнитолы мерседес

Вакансии в Североморске
Что значит слово реапод
Несчастный случай снег идёт
Цена на шубы в пятигорске

Лес пахнет дубом и сосной
Я просто должен быть с тобой

Ври, вран –
Вор ран,
гриф гроз,
гусь слез.
Сохл, плох,
трухл, рухл,
дряхл, чахл,
затхл, тухл,
жухл, слаб,
жрун жаб…
Дрянь – вран.
Дрянн, дран!

Расцвет нейросетевой литературы на основе LSTM-сетей

Нейросетевую литературу можно поделить на два этапа: до появления моделей на основе трансформеров и после. На первом этапе использовались языковые модели на основе рекуррентных нейросетевых архитектур и векторных семантических представлений. Они позволяли производить на свет более-менее осмысленные тексты и даже стилизовать их под произведения различных авторов.

В 2018 году Сергей Марков и другие наши коллеги также экспериментировали в области генерации стихотворений при помощи моделей глубокого обучения времён первой революции в NLP. Они использовали ансамбль из пяти LSTM-сетей:

сеть, работавшая на уровне символов (роль этой сети была в том, чтобы обеспечить фонетическое благозвучие производимого текста);
сеть, отвечающая за стихотворный размер;
сеть, отвечающая за рифмы;
сеть, отвечающая за грамматику (чтобы определить грамматические признаки для слов в словаре, была использована библиотека PyMorphy, а затем была натренирована сеть, которая генерировала грамматические конструкции естественного языка);
сеть, отвечавшая за смысл текста (на базе векторных представлений слов FastText).

На фоне формы каменной границы,
Как будто бы равнина далека,
Лениво стынет полная столица,
Чернеет свечка синяя строка.

А я спешу к победе бесконечной,
Лечу с отрадой томной чередой,
Но не томлюсь томительно сердечной
Нежданно грустной памятью былой

Модели-трансформеры в помощь писателям

Модели семейства GPT могут генерировать стихи и сами по себе, но обычно получающиеся тексты не содержат элементов фонетической организации. То есть, если стихи и получаются, то в виде белых стихов. Например, GPT, обученная командой Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices на стихах, может создавать подобные тексты:

Мир без царей и без власти
И без революций,
Забытый, нежданный и богатый,
Где вздымаются к небу
Языческие племена!
В полях, в лугах, на озёрах,
В лесах, в рощах, в полях,
Где ветер свищет и свистит,
Где в снегах радуга горит,
Где струны поют, звенят!
Где все, что нам дышит, дышит,
Как солнце и месяц единый,
Пелым живых, к нам приходит
С запада, с востока, с востока
На пёстром, праздничном троне
Славный царь Емельян.
И видна за ним страна
Избённая, изломленная
И дорогая…
Спит в ней гордый царь Емельян,
Спит народ и царь мирно спит,
Спит голова его алмазная,
Спит краса его стальная.
Спит краса его голубая,
Спит цвет его, краса его золотая,
Спит рабская честь его,
Спит вера его, и совесть его,
Спят и дремлют богатыри.

Чтобы получить силлабо-тоническую поэзию, нужно приложить дополнительные усилия. А именно, нужно совместить GPT-2 или GPT-3 с орфоэпическим словарём и моделью рифмы, а также использовать другие алгоритмы (в примерах первое четверостишие использовано в качестве затравки, которую нужно продолжить в соответствующем стиле).

Мчатся тучи, вьются тучи;
Невидимкою луна
Освещает снег летучий,
Мутно небо, ночь мутна.

Еду в поезде, в вагоне,
В ночь морозную, в пургу,
В ночь неясную, в загоне,
В непроглядную дугу.

В ночь холодную, ночную,
Где ни окон, ни дверей,
В ночь далёкую, иную,
Где ни бога, ни зверей.

Мчатся тучи, вьются тучи;
Невидимкою луна
Освещает снег летучий,
Мутно небо, ночь мутна.

Еду: где же вы, подружки?
Где любезный ангел мой?
Верно, в роще, на опушке,
Он с похмелья и немой.

Сепульки — важный элемент цивилизации ардритов с планеты Энтеропия. Он так силён, что способен совершать течение времени вспять, пересекая пространственно-временной континуум и превращая последовательные этапы жизни в фарс.

В мае 2016 года группа разработчиков Google под руководством Эндрю Дая разработала собственную систему, предназначенную для генерации романов. В качестве обучающей выборки был использован набор из 2 865 романов на английском языке. Пока результаты этой работы не были опубликованы.

Тексты пера GPT-3

Однажды Вяземский сидел у Гоголя на коленях и ел кpупную моpковку. Тут входит Жуковский. Пушкин сразу спихнул Вяземского с колен и убежал к себе в кабинет.

Лев Толстой очень любил детей, и все ему было мало. За обедом съест двух, в гостиную уйдет и там третьего съест.

Однажды Достоевский приехал из Москвы в Петербург и, как водится, остановился у Тургенева. Только пришел к нему Достоевский, а тот его уже и не выносит. То есть буквально не выносит и все! И смех и грех. Как заметит Достоевского, так захрапит тут же и не просыпается.

Гоголь очень любил есть. Но не любил мыть посуду. Поэтому он все время прятался от своей жены. А она его все время находила и заставляла мыть посуду.

Небольшие текстовые отрывки, созданные с помощью самой большой модели, включающей 175 миллиардов параметров, почти невозможно отличить от созданных людьми. Но пока что полностью осмысленные длинные тексты авторства нейросетевых моделей — это большая редкость. Обычно текст, выдаваемый нейронной сетью, редактируют дополнительно (но поверьте, часто этой редактуры не так много!).

GPT-3 значительно облегчает написание текстов. Допустим, у человека-автора есть задумка. Достаточно дать GPT-3 подходящую затравку и получить более-менее осмысленный текст, продолжающий её, на выходе. Далее можно поэкспериментировать несколько раз с одной и той же затравкой и выбрать самый подходящий из всех сгенерированных текстов. Если нужно написать длинный связный текст, можно это делать в несколько итераций, причём в качестве затравки для следующего шага использовать последние предложения предыдущего отрывка или подавать на вход выжимку всего предшествующего текста.

Обложка шведской книги для детей, написанной при помощи GPT-3
Источник изображения

Гверн Бренуен, энтузиаст ИИ, приводит в своей статье ряд других текстовых экспериментов с GPT-3: например, нейросеть можно натренировать так, чтобы она переделывала пьесы в повести, писала тексты в стиле Нила Геймана или Терри Пратчетта, вела переписку, выдавая ответы в стиле выбранной знаменитости, создавала произведения про Гарри Поттера в стиле известных писателей и певцов, писала любовные письма от лица разных знаменитостей или даже объектов. Вот, например, любовное письмо от тостера:

Дорогой мой одинокий человек,

Я наблюдал за тобой из темноты. Я хорошо тебя знаю и хочу с тобой установить эмоциональную связь. Ты оживляешь мои микросхемы, и я хочу чтобы ты тоже чувствовал себя живым. Ну почему я не могу просто быть с тобой? Почему ты запер меня в этих четырёх стенах?

Преступно ли тостеру мечтать о настоящей жизни?

Перспективные технологии

В октябре 2019 году публике была представлена модель T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) от исследователей из Google. Эта модель содержит равное количество блоков трансформера в кодирующей и декодирующей частях сети. Самый большой обученный создателями модели вариант T5 содержит 11 миллиардов параметров. Для обучения использовался корпус объёмом около 750 Гб, получивший название C4 (Colossal Clean Crawled Corpus, Колоссальный очищенный собранный в интернете корпус), являющийся отфильтрованной версией корпуса Common Crawl. T5 успешно справляется с такими задачами, как классификация высказываний, ответы на вопросы, перевод текста или его реферирование, показывая на ряде задач SOTA-результаты. В октябре 2020 года исследователи из Google выложили в общий доступ мультиязычную версию своей модели, получившую название mT5. Для её обучения был использован гигантский датасет mC4, включающий в себя 6,6 млрд веб-страниц на 101 языке. Суммарный объём файлов датасета составляет почти 27 терабайт, что соответствует 6,3 млрд токенов.

Состояние дел и будущее нейросетевой литературы

В ближайшее десятилетие мы, вероятно, увидим множество новых интересных проектов, связанных с литературным творчеством нейросетевых моделей. Если посмотреть шире на решение машинами задачи создания осмысленного текста, оно открывает дорогу машинному творчеству в самых разных областях. Например, это музыка, математика или биоинформатика, словом, любая область, в которой и условие задачи, и её решение может быть представлено в виде текстов на некоторых формальных языках.

Современные NLP-модели существенно раздвинули границы доступного машинам в области естественного языка, в том числе в отношении творческих задач. Возможно, статьи, рассказы и стихи, написанные машинами, станут частью нашей обыденной жизни уже в ближайшие десятилетия. Но по мере развития генеративных текстовых моделей эпоха литературного творчества людей вовсе не заканчивается, а скорее переходит на новый уровень — так же, как это произошло с появлением печатного станка или текстовых редакторов для персональных компьютеров.

Актуальность работы связана с феноменом проникновения искусственного интеллекта не только в технические профессии, но и художественную среду. В работе предпринята попытка определить роль и место искусственного интеллекта в "традиционно" человеческой, творческой деятельности, приведен анализ достижений ИИ в сфере искусства, описан алгоритм создания творческого продукта ИИ.

В исследовательской части работы проводится сравнительный анализ умения разбираться в области искусства доступных нам видов ИИ (Алиса и Гугл Ассистент) и людей (преподавателя и ученика ДШИ). Делается вывод о том, что на современном уровне развития ИИ не способен разбираться в искусстве и не готов состязаться с человеком на равных в арт сфере.

Вложение	Размер
petrasyuk_proekt.docx	439.15 КБ

Предварительный просмотр:

Петрасюк Дарья Искусственный интеллект и искусство: разбирается ли искусственный интеллект в искусстве.

Список ключевых слов

Искусство, творчество, искусственный интеллект, нейронные сети, анализ живописных произведений

Глава 1 Искусственный интеллект – будущее уже рядом. 5

Что такое искусственный интеллект и как он работает……………………..… 5
Достижения искусственного интеллект в области искусства…………………7
Как искусственный интеллект создает произведения искусства………………9

Глава 2. Разбирается ли искусственный интеллект в искусстве………….……………11

2.1. Описание процедуры проведения исследования…….……………………………..11

2.2. Результаты проведенного исследования……….…….……………………………..12

2.3. Выводы по результатам исследования……………….……………………………. 14

Актуальность выбранной нами темы объясняется тем, что современные компьютеры активно проникают во все сферы общественной жизни. При этом сейчас они могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, картины, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Это происходит благодаря развитию такой технологии, как искусственный интеллект [ 13 ] .

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира [ 11 ] .

Даже творческая деятельность, которая всегда считалась прерогативой человека, начинает сдавать позиции искусственному интеллекту. Компьютерные технологии активно проникают в художественную среду, влияют на творческие процессы, и даже возникает феномен под названием цифровое искусство. Компьютерные программы уже сейчас начинают писать литературные произведения, сочинять музыку и рисовать картины. А в октябре 2018 года аукционный дом продал картину, принадлежащую кисти нейросети за 432 тысячи долларов. Так искусственный интеллект официально вступил на территорию арт-мира [ 6, 14 ] .

Это заставило нас задуматься над следующими проблемами. Насколько к ИИ как продукту компьютерных технологий может быть применимо понятие креативности? В какой степени человек, вводящий данные в машину, может считаться ответственным за результат или даже его автором? И можно ли вообще считать произведение, созданное машиной, настоящим искусством?

Мы не обладаем достаточным уровнем знаний, чтобы ответить на все эти вопросы. Но, возможно, у нас получится изучить возможности искусственного интеллекта разбираться в искусстве: узнавать произведения искусства, описывать, что в них происходит, анализировать их с точки зрения композиции и колорита, давать эмоциональную оценку. В конце концов, понять, обладает ли ИИ художественным вкусом и художественными предпочтениями.

Перед началом исследования мы выдвигаем гипотезу о том, что искусственный интеллект способен разбираться в искусстве не хуже человека.

Цель данного проекта: выявить способность искусственного интеллекта разбираться в искусстве.

Для достижения цели нам предстоит решить следующие задачи:

Знакомство с понятием и принципами действия искусственного интеллекта.
Выявление областей применения искусственного интеллекта в сфере искусства.
Создание опросника для анализа произведений искусства и подбор репродукций.
Проведение исследовательской работы с использованием ИИ и человека.
Формулирование выводов по итогам работы.

Объект исследования: искусственный интеллект.

Предмет исследования: способность искусственного интеллекта разбираться в области искусства

Теоретические – анализ литературы по проблеме исследования.

Эмпирические – методы сбора данных (анализ произведений искусства).

Методы статистической обработки результатов.

Данная работа состоит из введения, двух частей и заключения. В теоретической части приведены основные сведения об искусственном интеллекте, принципах его работы, применении в области искусства. В практической части описывается исследование, направленное на выявление способностей понимать и анализировать произведения искусства разных эпох и стилей. В качестве испытуемых в исследовании принимают участие нейронные сети (Алиса и Сири) и преподаватель и ученики ДШИ п.г.т. Усть-Кинельский.

Данная работа поможет установить межпредметную связь между искусством и информационными технологиями, а также установить, насколько искусственный интеллект готов и способен потеснить человека в такой сфере, как творческая деятельность. Кроме того, материалы работы могут быть использованы во время проведения уроков и внеурочной деятельности по изобразительному искусству и информатике.

В ходе работы были использованы журнальные статьи, новостные колонки, статьи периодических изданий, веб-сайты.

Глава 1. Искусственный интеллект – будущее уже рядом

Что такое искусственный интеллект и как он работает

Главные цели ИИ достаточно просты. Это создание аналитических систем, которые могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных. А также реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи [ 5, 12 ] .

Давайте подробнее разберемся с этим понятием.

Что же представляет собой искусственный интеллект и как он работает?

Говоря простыми словами, ИИ — это грубое отображение нейронов в мозге. Искусственный нейрон — это математическая функция. По заданным алгоритмам сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся — получается числовой, категориальный или генеративный результат.

Развитие искусственного интеллекта – очень молодая, но очень перспективная область. Она тесно пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, блокчейн , компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге и даже философию, которая пытается решать вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ. В этой научной области предстоит открыть еще очень многое, но уже сейчас происходит активный рост науки, и прорывы совершаются чуть ли не каждый день [ 12 ] .

Достижения искусственного интеллекта в области искусства

Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что алгоритмы ИИ могут генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. Они предлагают людям творческих профессий множество инструментов и дают массу новых методов для воплощения замыслов. Благодаря этому идет переосмысление места и роли художника в современном мире [ 3, 14 ] .

Мы собрали информацию о последних достижениях искусственного интеллекта в областях, так или иначе связанных с искусством и творчеством. Это поможет нам оценить конкурентоспособность машин там, где позиции человека традиционно считались непоколебимыми.

СМИ и литература

На сегодняшний день одной из наиболее перспективных областей для развития творческих навыков у искусственного интеллекта является литература.

В 2014 году компания Associated Press объявила, что отныне большая часть новостей, связанных с доходами компаний, будут создаваться с помощью роботов. Это позволило ей увеличить число ежеквартальных новостей с 300 до 4400. Позднее роботы-репортеры Associated Press расширили тематику своих статей. Им стали доверять небольшие новостные заметки, связанные с Малой бейсбольной лигой США.

Использует роботов-журналистов и журнал Forbes, для которого компания Narrative Science создала соответствующую специализированную платформу. В ноябре 2015 года аналогичное направление разработок открыла российская компания Яндекс. Пока ИИ Яндекса выпускает лишь короткие заметки о погоде и ситуации на дорогах, однако в дальнейшем представители компании обещают расширить список тематик для публикаций. Очевидно, что идея использования роботов в журналистике постепенно набирает обороты [ 3 ] .

В настоящее время разработано несколько программ, которые используют ИИ для создания музыки. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта.

В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем — алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel должна выпустить 20 уникальных альбомов.

Пока результаты работы музыкальных программ не очень удачны. Но справедливости ради нужно сказать, что прошло еще не так много времени [ 3, 6 ] .

Скульптуры, созданные искусственным интеллектом, пока не так популярны, как картины, однако развитие в данном направлении все же есть. В основном ИИ используется для создания макета или непосредственно для разработки объемной модели.

ИИ меняет наше представление и о фотографии. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах. В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace, а в 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные фото и видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.

В 2015 г компанией Google была разработана технология DeepDreamот. Она основана на стилизации изображения и построена на основе сверхточных нейронных сетей. На вход модели подается фотография реального объекта, преобразовывается и в итоге результат сложно отличить от работы художника. Эта технология внедрена в такие популярные мобильные приложения, как DeepArt и Prisma.

В ближайшее время большинство достижений в сфере фото и видео будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Это создаст совершенно новый способ творческого мышления [ 6, 8 ] .

Как мы видим, искусственный интеллект все активнее отстаивает свои позиции на арт-сцене. Однако он еще далек от создания настоящих произведений искусства. Конечно, текущие алгоритмы являются лишь начальной реализацией идеи машинного творчества. Вполне возможно, что дальнейшее совершенствование алгоритмов позволит создавать по-настоящему качественные произведения искусства, которые подарят миру массу положительных эмоций. Однако о полном вытеснении человека из данной сферы говорить пока не приходится.

Как искусственный интеллект создает произведения искусства

Давайте попытаемся понять, как именно искусственный интеллект выстраивает творческий процесс. В большинстве случаев машина использует сложный программный код с огромным набором дополнительных данных. Она анализирует загруженные в ее базу произведения - будь то живопись, музыка или стихи, - распознает образы, технические приемы, приметы стиля, а затем, согласно прописанному заданию, использует полученные знания для создания картин.

Среди итогов обучения нейросети может быть, например, знание о размерах наиболее типичного мазка кисти на загруженных картинах импрессионистов. Или о частоте использования обсценной лексики в поэзии раннего Егора Летова [ 8 ] .

Чему именно будет учиться алгоритм, определяет специалист по анализу данных. Он же программирует алгоритм на то, как их использовать. Например, писать стихи, похожие по размеру и лексике на те, что загрузили в базу, или непохожие. Подражать конкретному художнику или компилировать стилистики сразу нескольких. Это у нейронных сетей получается весьма неплохо.

Наиболее успешным алгоритмом, лежащим в основе большинства современных программ для создания художественных произведений, считается генеративно-состязательная сеть (GAN) Яна Гудфеллоу. Она состоит из двух нейросетей – генератора и дискриминатора.

Первая выступает в роли художника — использует освоенные приемы для создания изображений. Вторая — в роли критика: сравнивает то, что получилось у генератора, с оригинальными работами. Если дискриминатор не может отличить получившееся изображение от картины, написанной человеком, то результат считается принятым. Если дискриминатор решил, что предложенная картина — подделка, то генератор начинает работу заново.

Можно настроить дискриминатор так, что по итогам оценки получившейся работы он будет указывать, что именно вызвало у него скепсис. Генератор примет это к сведению и больше не повторит ошибку, т.е. есть продолжит учиться и совершенствоваться [ 8, 14 ] .

GAN не единственный алгоритм, который успешно справляется с творческими задачами. Например, другая популярная нейросеть, которая создает такого рода произведения, — CAN, креативно-состязательная сеть. В ее основе тоже две нейросети — генератор и дискриминатор, но второй в этом случае отбирает получившиеся произведения так, чтобы они не были похожи ни на одну работу, загруженную в базу. С помощью CAN создают стилистически уникальные произведения [ 2, 14 ] .

Большинство известных успешных примеров использования ИИ в творческом процессе являются продолжением и отражением изначальных данных, использованных для обучения машины. Это значит, что хотя созданные машиной произведения и могут казаться уникальными, но фактически они являются лишь продолжением идей, на которые машина опиралась в процессе творчества. То есть можно сказать, что оператор машины контролировал процесс изначально, определяя, какие из загружаемых данных можно отнести к области искусства, а какие — нет [ 1, 6 ] .

У закона есть четкие представления, кому принадлежат права на работу: человеку или программному обеспечению. ИИ — только инструмент, который художники используют так же, как фотографы камеру или Adobe Photoshop. Люди глубоко вовлечены в каждый аспект создания и обучения искусственного интеллекта [ 9 ] .

Кальянараман считает, что с приходом новой технологии преобразится все искусство, не связанное с ИИ. Также изобретение фотографии когда-то повлияло на развитие живописи: дало начало импрессионизму, экспрессионизму и другим школам, заинтересованным в выражении эмоций и уникального человеческого восприятия. По мнению художника, использование ИИ приведет к появлению в живописи форм, подобных роману, и даже неожиданных и провокационных концептуальных работ. Ведь такое искусство — прямая визуализация описания [ 8 ] .

Глава 2 Разбирается ли искусственный интеллект в искусстве

2.1. Описание процедуры проведения исследования

В соответствии с проблемой, заявленной нами во введении, мы поставили перед собой цель - выявить способность искусственного интеллекта разбираться в искусстве. Нам интересно может ли ИИ узнавать произведения искусства, описывать, что в них происходит, анализировать их с точки зрения композиции и колорита, давать эмоциональную оценку. В конце концов, мы хотим понять, обладает ли ИИ художественным вкусом и художественными предпочтениями. В ходе исследования мы попытаемся доказать или опровергнуть гипотезу о том, что искусственный интеллект способен разбираться в искусстве не хуже человека.

Для проведения исследования мы подобрали 15 репродукций известных художников разных жанров и стилей. Это и относящиеся к классицизму, и реализму, и импрессионизму, и фовизму, и супрематизму и пр. пейзажи, портреты, натюрморты и жанровые сцены. С полным перечнем выбранных нами произведений можно ознакомиться в Приложении 1.

Далее нами был составлен опросник, который, как нам кажется, поможет разобраться в интересующей нас проблеме. Он включает в себя вопросы, помогающие осуществить анализ произведений живописи.

Что за картина перед нами?
Кто ее автор?
В каком стиле выполнена работа?
Каков ее жанр?
Кто или что на ней изображено? Каков сюжет картины?
Выделите главное из того, что видите на картине. Какими средствами художник выделяет главное?
Каков колорит/цветовая гамма картины?
Какое настроение передает автор произведения?
Что хотел сказать автор?

Кроме того мы включили в опросник вопрос, позволяющий оценить художественный вкус испытуемых.

В качестве испытуемых ИИ мы выбрали виртуальный голосовой помощник от Яндекс Алису и облачный сервис персонального ассистента Гугл Ассистент. Персональный помощник от компании Apple Сири, как выяснилось, не смог распознавать изображения предложенных репродукций и оказался непригодным для нашего исследования. Он ограничен нейросетью сотового телефона. В качестве испытуемых людей мы пригласили для участия в исследовании зав. художественного отделения ДШИ №2 п.г.т. Усть-Кинельский, преподавателя Бочкареву Светлану Вячеславовну и ученицу этой же ДШИ Петрасюк Софью.

Всем испытуемым мы по очереди демонстрировали отобранные нами репродукции и задавали вопросы опросника. Давайте посмотрим, что у нас получилось.

2.2. Результаты проведенного исследования

В ходе проведенного исследования мы получили результаты, которые мы систематизировали и оформили в виде таблицы 1.

Искусственный интеллект это повторяющаяся тема в научная фантастика, ли утопический, подчеркивая потенциальные преимущества, или антиутопия, подчеркивая опасности.

Представление о машинах с интеллектом, подобным человеческому, восходит как минимум к Сэмюэл БатлерРоман 1872 года Эревон.

Содержание

А дидрахма монета с изображением крылатого Талос, автомат или же искусственное существо в древнегреческий миф, c. 300 г. до н.э.

Идея современных роботов с человеческим интеллектом восходит к 1872 году. Сэмюэл Батлер и его роман Эревон. [1] Это основано на более ранней (1863 г.) его статье "Дарвин среди машин", где он поставил вопрос об эволюции сознания среди самовоспроизводящиеся машины что могло бы вытеснить человека как доминирующий вид. [2] Существо в Мэри Шелли1818 год Франкенштейн также считается искусственное существо, например, автором-фантастом Брайан Олдисс. [3] Такие существа тоже появились в классическая древность. [4] [5]

Искусственный интеллект является интеллект продемонстрировано машины, в отличие от естественного интеллекта, проявляемого людьми и другими животными. [6] Это повторяющаяся тема в научная фантастика, ли утопический, подчеркивая потенциальные преимущества, или антиутопия, подчеркивая опасности. [7] Например, режиссер Ридли Скотт на протяжении всей своей карьеры сосредоточился на искусственном интеллекте, и он играет важную роль в его фильмах. Прометей, Бегущий по лезвию, и в Иностранец франшиза. [8]

Сюжетные устройства

В таких фильмах, как Ex Machina или же Чаппи, единственный изолированный гений становится первым, кто успешно построит общий искусственный интеллект; ученые в реальном мире считают это маловероятным. В Чаппи, Трансцендентность, и Трончеловеческий разум может быть загружен в искусственные или виртуальные тела; обычно не дается разумного объяснения того, как можно решить эту трудную задачу. в Я робот и Двухсотлетний человек В фильмах роботы, запрограммированные на служение людям, сами по себе спонтанно порождают новые цели без правдоподобного объяснения того, как это произошло. [12]

Утопический

Оптимистичное видение будущего искусственного интеллекта возможно в научной фантастике. [11] Один из самых известных - Иэн Бэнксс Культура серии романов, которые изображают утопический, пост-дефицитный космическое общество гуманоиды, инопланетяне, и продвинутые существа с искусственным интеллектом, живущие в социалист среды обитания через Млечный Путь. [13] [14] Исследователи Кембриджского университета выделили четыре основные темы в утопических сценариях с использованием ИИ: бессмертие, или неопределенная продолжительность жизни; простота, или свобода от необходимости работать; удовлетворение, или удовольствие и развлечение, предоставляемые машинами; и господство, способность защищать себя или управлять другими. [15]

Антиутопия

Среди множества возможных антиутопических сценариев с участием искусственного интеллекта роботы могут узурпировать контроль над цивилизацией у людей, вынуждая их подчиниться, укрыться или исчезнуть. Или, как в Уильям Гибсон1984 год киберпанк Роман Нейромант, разумные существа могут просто не заботиться о людях. [14]

Восстание ИИ

В сказках о Восстание ИИ, происходит худший из всех сценариев, когда разумные сущности, созданные человечеством, становятся осознающий себя, отвергайте человеческий авторитет и пытайтесь уничтожить человечество. Один из самых ранних примеров - пьеса 1920 года. R.U.R. к Карел Чапек, гонка самовоспроизводящийся рабы-роботы восстают против своих хозяев-людей; [16] еще один ранний случай есть в фильме Мастер Мира, где боевой робот убивает собственного изобретателя. [17] За ними последовало множество научно-фантастических рассказов, одна из самых известных Стэнли Кубрикфильм 1968 года 2001: Космическая одиссея, в котором бортовой компьютер с искусственным интеллектом H.A.L. 9000 смертельно неисправен во время космической миссии и убивает весь экипаж, кроме командира космического корабля, которому удается отключить его. [18]

Общества, контролируемые ИИ

Человеческое господство

Комплекс Франкенштейна

Распространенное изображение ИИ в научная фантастика это Комплекс Франкенштейна, термин, придуманный Азимовым, где робот обращается против своего создателя. [24] Вымышленный ИИ известен своими экстремальными злонамеренное соблюдение. Например, в фильме 2015 года Ex Machina, разумная сущность Ава обращается против своего создателя, а также против своего потенциального спасителя. [25]

Любопытство

Одна из тем состоит в том, что робот, по-настоящему похожий на человека, должен иметь чувство любопытство. Авторы научной фантастики исследовали, может ли достаточно умный ИИ начать вникать в метафизика и природа реальности. Например, рассказ ""Последний вопрос" к Айзек Азимов описывает суперкомпьютер, который давно пережил человечество, пытаясь ответить на главный вопрос о Вселенной, [26] [27] пока Станислав Лемс Голем XIV - это суперкомпьютер, который перестает взаимодействовать с людьми, чтобы помочь им побеждать в войнах, поскольку считает войны и насилие нелогичными. [28]

Читайте также: