Sztuczny mózg w rękach artysty będzie narzędziem czy czymś więcej?

W Kalifornii David Cope od ponad ponad pół wieku bada możliwości sztucznej inteligencji w „przyspieszaniu” przenoszenia utworu na papier nutowy czy płótno. Jak sam twierdzi, już jako dziecko uważał, że artysta nie musi nakładać każdego pociągnięcia pędzlem ani zapisywać każdej nuty własnoręcznie. Z czasem odkrył także, że sztucznej inteligencji nie ogranicza żaden styl, jak to zdarza się w przypadku żywych kompozytorów z wieloletnim stażem. Kompozytorzy, którzy posiedli także umiejętność programowania, mogą szybko sprawdzić, czy wymyślona właśnie konfiguracja będzie brzmieć tak samo dobrze na żywo, jak w głowie.

Optymalizacja procesu jest czynnością w wielu dziedzinach kluczową i wbrew pozorom da się ją przeprowadzić także w malarstwie. e-David, gdy już będzie miał gotowy wzór obrazu, potrafi zminimalizować wysiłek potrzebny do jego namalowania. Projektanci tego robota wyszli z założenia, że proces malowania to nakładanie odpowiednich kolorów farb do momentu, gdy malarz jest w stanie poznać namalowany obiekt (lub jest zadowolony z efektu). e-David wykorzystuje sprzężenie zwrotne, by nanosić kolejne pociągnięcia pędzla i kontrolować efekt, a przy tym sterowanie dba o to, by ruchy były jak najkrótsze. Ponadto program sterujący może analizować różne style z wykorzystaniem uczenia maszynowego.

[vimeo=http://vimeo.com/68859229]Być może dzięki takim maszynom jak e-David wymagany nakład pracy przestanie powstrzymywać malarzy i rzeźbiarzy przed eksperymentami i powstaną nowe style. Można też oszczędzić sobie długich godzin pracy i automatycznie wygenerować część podkładu do skomponowanej melodii, na przykład z pomocą darmowego programu MaestroGenesis. Algorytmy, z których korzysta, przeprowadzają proces podobny do krzyżowania zestawów genów (wybranych przez użytkownika ścieżek wirtualnych instrumentów), by wygenerować akompaniament dla dostarczonej melodii. Dzięki temu aranżację, często bardzo ciekawą, może opracować osoba bez specjalistycznej wiedzy, świetnie się przy tym bawiąc. W programie można także szybko zmienić tonację utworu, a w ustawieniach mutacji wybrać zakres zmiany wysokości dźwięków.

Sztuczne inteligencje mogą z powodzeniem komponować całe płyty. Opracowany na Uniwersytecie w Maladze klaster Melomisc ma na koncie już dwie. Algorytm generujący muzykę operuje na strukturach danych, które traktuje jako genomy pośrednio kodujące melodię. Każdy jest sztucznie rozwijany, a wraz z nim ewoluuje utwór muzyczny.

Z klastra korzysta dwóch wirtualnych muzyków: Melomisc109, którego utwór zamieściłam powyżej i Iamus, specjalizujący się w muzyce nowoczesnej. Jego utwory nagrali między innymi muzycy z Londyńskiej Orkiestry Symfonicznej.

Bazują na nim także aplikacje, dostarczające „empatyczną” muzykę, dopasowaną do nastroju słuchających. Naukowcy starają się nawet opracować takie dźwięki, które tak wpłyną na nastrój i pracę mózgu słuchających, by ułatwić zasypianie, przygotować się do wysiłku psychicznego lub uśmierzyć pewne rodzaje bólu. W naszej bazie znajdziecie aplikację escuela free, odtwarzającą muzykę zaprojektowaną do odpoczynku przed wzmożonym wysiłkiem intelektualnym, uspokajającą i pomagającą się skupić.

Za sprawą niedawnych działań firmy Google z pewnością nieobce są Wam dzieła wizualne, tworzone przez sztuczne sieci neuronowe, zwane „głębokimi snami”. Jeśli za definicję sztuki uznamy prace, które ktoś chce kupić, Deep Dream AI Google'a jest pełnoprawnym artystą. Sprzedaż dzieł na aukcji charytatywnej na początku marca pozwoliła zebrać prawie 100 tysięcy dolarów. Jednym ze sprzedanych dzieł była praca Memo Aktena i SI.

Zainteresowanym polecam także prace Mike'a Tyki, rzeźbiarza pracującego w Google'u, i innych incepcjonistów – tak właśnie w ubiegłym roku zostali nazwani artyści, którzy zaprzęgają do pracy sztuczne sieci neuronowe. Nowy nurt jest w zasadzie efektem ubocznym badań nad tym, w jaki sposób sztuczne sieci neuronowe, zazwyczaj używane do klasyfikacji obrazów, analizują dane wejściowe. Uczący się program jest „karmiony” tysiącami przykładowych zdjęć obiektów określonego typu, a następnie mają za zadanie „zobaczyć” na niepowiązanym zdjęciu takie obiekty.

Efekty są bardzo często zaskakujące, wręcz hipnotyzujące i pełne niezwykłych szczegółów, wymagają jednak sporo pracy. Deep Dream AI jest ogólnodostępna i każdy może spróbować zostać incepcjonistą, odnajdując kolejne poziomy rzeczywistości na zdjęciach. Wystarczy założyć konto na stronie i sukcesywnie podawać komputerowi swoje obrazy. Z czasem efekty będą coraz ciekawsze. Na systemie iOS można skorzystać z aplikacji Pikazo, na Androidzie z Deep Dream.

Warto wspomnieć także o projekcie AARON, napisanym przez Harolda Cohena i rozwijanym od lat siedemdziesiątych ubiegłego wieku. Program powstał, by określić, jakie minimalne wymagania musi spełniać zestaw linii, by można było uznać go za rysunek. Z czasem AARON został nauczony bardziej skomplikowanych technik. W latach osiemdziesiątych opanował umieszczanie postaci w przestrzeni, w dziewięćdziesiątych nauczył się malować kolorami. AARON jest w stanie generować obrazy według schematu, ale ich styl najpierw jest programowany, przez co trudno określić, czy autorem obrazów jest program czy Harold Cohen, co zupełnie zmienia ich rolę w kulturze. Zdarza się, że AARON tworzy tylko tło dla obrazu, który maluje Cohen. Ich dzieła zostały umieszczone między innymi w jednej z galerii należących do sieci Tate i znajdują nabywców. Najbardziej lubię jego prace sprzed około 10 lat. Nowsze możecie zobaczyć w galerii Cohena.

Gdy w grę wchodzi tworzenie własnego obrazu na podstawie inspiracji albo opinii, niezrównany jest projekt o przewrotnej nazwie The Painting Fool. Jego twórca, Simon Colton, w 2001 roku zaczął pisać program przerabiający zdjęcia na imitacje obrazów lub szkiców, ale szybko okazało się, że to za mało. Relatywnie proste filtry graficzne zostały wzbogacone o możliwość modyfikacji obrazu na podstawie słów kluczowych. W kolejnych wersjach program został wyposażony w sztuczną inteligencję, która te słowa wybiera.

Z czasem The Painting Fool zyskał coś, co można nazwać symulatorem wyobraźni – może na podstawie dostarczonego tekstu sam znaleźć zdjęcia obiektów bądź ilustracje pojęć, a gdy je pozna, skomponować z ich pomocą obraz, który będzie wyglądał jak namalowany ręcznie. Poniżej możecie zobaczyć interpretację artykułu na temat wojny w Afganistanie. Sztuczna inteligencja wybrała słowa kluczowe, odnalazła odpowiednie obrazy na Flickrze i namalowała pojęcia wybrane przez algorytm.

The Painting Fool zasłynął jednak tym, że udało się nauczyć jego algorytmy rozpoznawania emocji i wyrażania ich na obrazie. Tak powstała seria portretów Audrey Tautou, namalowana na podstawie filmu Amelia i stanów emocjonalnych w różnych kadrach. W kolejnym etapie rozwoju program nauczył się odczytywać panujące na świecie nastroje z bieżących wiadomości i na tej podstawie wybiera „własne” emocje, które wyraża malując.

Komputery mają nad nami pewną przewagę – cokolwiek do nich nie dotrze, zostanie przerobione na surowe dane. To znacznie ułatwia synestezję i pozwala nią kierować, podczas gdy u ludzi zjawisko to raczej wiąże się z odstępstwami od normy. Popularnym mechanizmem, którego każdy z Was może spróbować na swoim komputerze, jest malowanie z wykorzystaniem dźwięku. Taka możliwość została wprowadzona niedawno w programie Corel Painter, w którym moduł Audio Expression pozwala przekładać dane na parametry kreski. Dźwięk na obraz można zamienić także w ciekawym programie do malowania Alchemy.

Jeśli malowanie cyfrowe nie jest dla Was satysfakcjonujące, polecam zapoznać się z eksperymentalną maszyną do malowania. Urządzenie zbiera dane z zewnątrz w postaci dźwięków i przetwarza je na pociągnięcia prawdziwego pędzla z prawdziwymi farbami olejnymi. Gdy maszyna znajduje się w muzeum, zwiedzający mogą podejść do niej i powiedzieć coś do mikrofonu, a ona to namaluje. Można też podłączyć do niej instrument muzyczny albo wyjście radia.

[vimeo=http://vimeo.com/23998286]Prace AARONA „oszukały” już niejednego mniej wprawionego krytyka sztuki, ale czy to oznacza, że jest artystą? Oszukał człowieka, więc zapewne można powiedzieć, że przeszedł Test Turinga. Bardziej tu odpowiedni jest jednak Test Lovelace 2.0. By go przejść, maszyna musi zaprojektować dzieło sztuki (obraz, projekt architektoniczny lub wiersz), które zostanie uznane za „ludzkie” zarówno przez reprezentatywną grupę obserwatorów, jak i ekspertów. Tego żaden z przytoczonych programów jeszcze nie dokonał. W miarę jak świadomość społeczeństwa będzie rosła, a specjaliści będą mieć coraz więcej komputerowych prac do analizy, poprzeczka będzie się podnosić.

Lepiej radzą sobie programy piszące wiersze. Na początku 2015 roku mogliśmy przeczytać wiersz, który został przyjęty przez magazyn literacki The Archive. Autorem, jeśli można tak powiedzieć, jest generator poezji Zackary'ego Scholla. Wiersz był intrygujący i, co ciekawe, bardziej spójny, niż propozycje przysłane przez innych autorów. Nie został jednak uznany za prawdziwe dzieło sztuki z kilku powodów. Przede wszystkim przeczy temu charakter akademickiego pisma literackiego, które publikuje dzieła początkujących poetów.

Kolejne pytanie, jakie należy tu postawić, brzmi: czy człowiek może stracić monopol na twórcze myślenie? Prawdopodobnie tak i czekają nas poważne konsekwencje. Nie mam tu na myśli dylematów moralnych, ale wymierne skutki ekonomiczne. Na naszych oczach odbywa się druga rewolucja przemysłowa, tym razem spowodowana automatyzacją zadań. Pod wieloma względami to zjawisko jest bardzo pozytywne, bo dzięki temu środowisko pracy jest bezpieczniejsze, produkty powstają szybciej i są tańsze. Nick Bostrom jest zdania, że ludzi spotka taki sam los, jak dawniej zwierzęta pociągowe. Kurczy się jednak rynek pracy, a ludzi nie ubywa. Niektórzy twierdzą, że jedyną nadzieją na miejsca pracy dla naszego gatunku są stanowiska, które wymagają myślenia abstrakcyjnego, rozumienia kultury, relacji, nastrojów i emocji.

Z pewnością nie mamy już monopolu na tworzenie słowników, leksykonów, spisów i pisanie artykułów na podstawie różnych źródeł. Na Amazonie znajduje się ponad 200 tysięcy książek Philipa Parkera, które w zasadzie napisał za niego umiejętnie posługujący się wyszukiwarką program. Nie są to dzieła ambitne, ale z pewnością doceniają je miłośnicy krzyżówek. Z usług programów agregujących interesujące wypowiedzi i informacje korzysta między innymi Forbes.

The Painter Fool już pokazał, że sztuczna inteligencja może symulować sobie nastrój na podstawie bieżących wydarzeń, a jeśli będzie bardzo „smutna” zamknie się w sobie i odmówi malowania. Można przekonywać, że sztuczna sieć neuronowa może nauczyć się czerpać pewne parametry z języka naturalnego i dostępnych danych, ale nigdy nie zrozumie bólu, seksu, głodu, uzależnień, myśli samobójczych i wszelkich typów cierpienia, przez które zdaniem niektórych ujawnia się „prawdziwy talent”. My też ich nie rozumiemy i prawdopodobnie zrozumieć nie chcemy. Poznawanie chemicznego komputera w ludzkiej czaszce jest nieopłacalne, zwłaszcza jeśli wyników nie da się opatentować i sprzedawać w aptekach, co widać choćby po informacjach na temat leków racetamowych.

Impuls twórczy zaś nie musi być pobudzany przez którąś z ludzkich (zwierzęcych) emocji. Myślę, że do zwolenników tego podejścia wciąż nie dotarło, że SI są czymś zupełnie innym niż ludzie. Gdy do tego „dorosną”, będą mieć inne problemy, dla nas całkowicie niezrozumiałe, choć nie zdziwię się, jeśli niektóre będą cierpieć na znane nam zaburzenia – na przykład monomanię. To jednak pewne, że człowiek nie zrozumie cierpienia cybryda, który został na niecałą minutę odłączony od TechnoJądra.

18 marca jest dla osób zainteresowanych szeroko pojętą nauką dniem specjalnym. Europejski Dzień Mózgu skłania do refleksji o przyszłości sztucznych mózgów i oprogramowania zbiorczo nazywanego sztuczną inteligencją. Z okazji tego, że poza Europejskim Dniem Mózgu dziś obchodzimy także Międzynarodowy Dzień Sushi, postanowiłam sprawdzić, co Deep Dream znajdzie na zdjęciu sushi.