Inside The Coder Art Googlen Cultural Institutessa

Voiko kone olla luova? Google ajattelee niin, ja sillä on kokonainen tiimi, joka on omistautunut opettamaan koneita näkemään maailmaa hieman enemmän kuin me tunteelliset ihmiset.

Ajattele tietokoneita ikään kuin ne olisivat lapsia, ja on helppo ymmärtää, kuinka koodaajat voivat opettaa heitä oppimaan. Tekoäly on alussa hyvin yksinkertainen ja yksinkertainen. Ihmismoderaattorit ohjaavat tietokoneita osoittaen heille, kuinka ajatella ja siten opettaa itseään. Kun koodaajat kuitenkin antavat heille perusasiat, he voivat laajentaa tietoa nopeasti.

klo Google Cultural Institute Pariisissa, Ranskassa, hakujättiläinen opettaa koneita luokittelemaan 7 miljoonaa kuvaa ihmisen taiteellisista saavutuksista vuosisatojen aikana. Instituutilla on jopa verkkosivusto sekä sovelluksia iOS ja Android jossa voit etsiä taideteoksia eri museoista ympäri maailmaa. Taideluettelon luomiseksi instituutissa asuvien kooditaiteilijoiden oli opetettava tietokoneita katsella kuvia ihmisten tavalla luodaksesi tarkan digitaalisen taidearkiston koko ihmiskunnan historian ajan.

Historian luettelointi on hyvää ja hyvää, mutta jotkut taidot, joita tietokoneet oppivat lajittelusta ja arkistuksesta, tekevät niistä itse asiassa luovempia. Residenssissä asuvat taiteilijat kokeilevat nyt tietokoneita luodakseen uusia taideteoksia käyttämällä koneälyä ja 7 miljoonan kuvan luetteloa, jotka he ovat yhdistäneet. Google I/O 2016:n aikana Cyril Diagne ja Mario Klingemann kertoivat, kuinka he ovat opettaneet koneita näkemään taiteen ihmisten tavoin ja kuinka he ovat kouluttaneet koneita luoviksi.

Tietokoneiden ABC: n opettaminen

Yksi ensimmäisistä asioista, joita opetat lapselle, on kieli. Länsimaisessa kulttuurissa se tarkoittaa ABC: n oppimista. Mario Klingemann, itse kuvaileva kooditaiteilija Saksasta, alkoi opettaa koneita tunnistaa tyyliteltyjä kirjaimia vanhoista teksteistä selvittääkseen, voisiko hän opettaa tietokoneen tunnistamaan tuhansia eri näköisiä As, Bs, Cs ja niin edelleen päällä. Se oli pikakurssi, jossa opetettiin koneita luokittelemaan kuvia ihmisten tavalla.

Vaikka tietokone voi katsoa tyyliteltyä B-kirjainta, joka on peitetty viiniköynnöksillä ja kukilla, ja nähdä jonkinlaisen kasvin, jopa 5-vuotias lapsi voi heti tunnistaa kuvan kirjaimeksi B - ei kasveksi. Klingemann opetti tietokonettaan tunnistamaan ABC-kirjaimet ja syötti sille tuhansia kuvia tyyliteltyistä kirjaimista. Hän loi Tinderin kaltaisen käyttöliittymän pyyhkäisemällä oikealle tai vasemmalle kertoakseen koneilleen, arvasivatko ne kirjaimen oikein vai väärin.

Osoittautuu, että koneet oppivat ABC: nsä melko nopeasti; he alkoivat nähdä kirjaimia kaikessa. Aivan kuten ihmiset näkevät kasvoja pilvissä ja kuvia abstrakteissa taideteoksissa, hänen tietokoneensa näkivät kirjaimia täysin toisiinsa liittymättömissä kuvissa. Klingemann näytti tietokoneelleen piirustuksen tai syövytyksen raunioituneesta rakennuksesta, ja he näkivät sen sijaan kirjaimen B.

Klingemann selitti, että kun harjoittelet tietokonetta vain yhdellä kuvasarjalla, se alkaa nähdä vain sellaista kuvaa kaikessa. Siksi hänen koneensa näkivät kirjeen raunioina.

Opetetaan tietokoneita luokittelemaan 7 miljoonaa kuvaa

Kun digitaalisen vuorovaikutuksen taiteilija Cyril Diagne liittyi Cultural Instituteen, Google esitti hänelle melko pelottavan kysymyksen: "Mitä voit tehdä 7 miljoonalla digitaalisella esineellä?"

Diagne oli hämmentynyt kysymyksestä, joten hän piirsi jokaisen kuvan loistavasti massiiviseksi siniaalto, jonka näet alta. Siitä aallosta tuli myöhemmin kaunis esitys kaikesta, mitä projekti toivoo saavuttavansa koneoppimisen avulla. Diagnen siniaalto on itse asiassa haettavissa, joten voit selata kaikkia Google Cultural Instituten tekemän digitaalisen arkiston kuvia. Kuvat on ryhmitelty luokkiin, ja lintuperspektiivistä näet vain pisteiden meren. Kun siirryt sisään, näet tiettyjä kuvia, joilla kaikilla on yhteinen teema, olipa kyseessä sitten pennut, maatilat tai ihmiset.

Voit myös etsiä sen kautta ja löytää haluamasi kuvat. Jos katsot tarpeeksi tarkasti, saatat jopa törmätä siihen, mitä Diagne kutsuu muotokuvien rannaksi. Siellä kaikki ihmisten kasvojen kuvat on ryhmitelty.

Tehdäkseen haettavan kartan jokaisesta arkiston kuvasta Diagnen ja hänen tiiminsä piti luoda kaikelle luokka, jotta kone opetti, mikä oli mitä.

7 miljoonan esineen luokittelu, joista monilla voi olla useita luokkia, ei ole helppo tehtävä. Joukkueen piti keksiä joitain, jotka olivat laatikon ulkopuolella. Ei riitä, että asiat luokitellaan sen perusteella, mitä ne ovat. Heidän piti myös luoda kategoriat kuvien herättämille tunteille.

Tällä tavalla voit etsiä kuvaa sanasta "rauhallinen", ja tietokone näyttää kuvia, jotka herättävät rauhallisuuden tunteen, kuten auringonlaskut, seesteiset järvet ja niin edelleen. Hämmästyttävää kyllä, koneet oppivat tunnistamaan ihmisten tunteita niin taitavasti, että ne voivat asettua meidän asemaamme pohtimaan, miltä tietynlainen mielikuva saattaisi ihmisen tuntemaan.

Ihmisten tunteiden opettaminen koneille on tärkeä askel kohti luovempia. Loppujen lopuksi suuri osa modernista taiteesta on visuaalista esitystä ihmisen tunteista.

Mutta voiko kone olla luova?

Luovuus ja taiteellisuus ovat kaksi asiaa, joita me ihmiset haluamme ajatella vain omaksemme. Eläimet eivät tee taidetta eivätkä koneet… vielä. Googlen Deep Dream -projekti yritti kääntää käsityksen, että koneet eivät voi luoda taidetta päälaelleen. Hakujättiläinen koulutti tietokoneita manipuloimaan kuvia luodakseen outoja, psykedeelisiä taideteoksia. Googlen luomat kuvat Deep Dream -moottori eivät ehkä ole kauniita, mutta ne ovat varmasti ainutlaatuisia ja villin luovia. Koneluomukset sisältävät psykedeelisiä värejä, etanoita, outoja silmiä ja ruumiittomia eläimiä, jotka pyörivät määrittelemättömissä tiloissa.

Jotkut saattavat väittää, ettei se ole oikeastaan ​​taidetta, jos koneet vain yhdistävät olemassa olevia kuvia, vääntävät niitä ja upottavat ne äärimmäisiin väreihin. Google olisi eri mieltä, samoin kuin kooditaiteilija Klingemann.

"Ihmiset eivät ole kykeneviä alkuperäisiin ideoihin", hän selitti.

Jopa kuuluisat maalaukset sisältävät elementtejä aikaisemmista taideteoksista, hän huomautti. Picasson mestariteos vuodelta 1907 Les Demoiselles d’Avignon, on vaikutteita esimerkiksi Afrikkalainen taide ja esiasteita kubisteille, kuten Paul Cezanne. Toisaalta kollaasit, jotka yhdistävät olemassa olevia kuvia taiteellisesti, ovat toinen vakiintunut taiteen muoto. Picasso, Andy Warhol, Man Ray ja monet muut ovat tunnettuja omalaatuisista kollaaseistaan, joten miksi koneiden tekemät kollaasit eivät voisi olla myös taidetta?

Klingemann halusi rikkoa digitaalisen taiteen rajoja ja nähdä, kuinka luovat koneet voisivat kehittyä kauan ennen kuin hän aloitti residenssinsä Google Cultural Institutessa. Käyttäen omia vähemmän tehokkaita koneitaan Klingemann alkoi leikkiä Internet-arkistojen ja Googlen kanssa TensorFlow koneoppimisohjelmisto digitaalisten kollaasien tekemiseen.

Hän loi koneoppimistyökalun nimeltä Ernst, joka on nimetty surrealistin ja kollaasitaiteilijan mukaan Max Ernst. Klingemann tunnisti sarjan esineitä Ernstin töistä ja käski tietokonetta tekemään erilaisia ​​kollaaseja samoista elementeistä. Tulokset olivat usein surrealistisia, joskus hauskoja ja toisinaan aivan kauheita.

Klingemann halusi hallita enemmän kaoottisia kuvia, joita hänen koneensa tuottivat, joten hän alkoi opettaa heille uusia asioita. Hän kysyi itseltään: "Mikä on kiinnostavaa ihmisille?" Klingemann tiesi, että hänen oli koulutettava järjestelmä, mitä etsiä, opetettava se näkemään kaikki nämä elementit kuten ihmistaiteilija.

Tuloksena oleva taideteos on upea ja täysin ainutlaatuinen. Vaikka Klingemann käytti ilmeisesti vanhoja kuvia työnsä luomiseen, ne näkyvät uudessa kontekstissa, ja se ratkaisee kaiken.

Tällä hetkellä tietokoneluovuus rajoittuu mielenkiintoisiin kollaaseihin ja sen ymmärtämiseen, mitkä kuvat sopivat hyvin yhteen. Koneet eivät vielä tee omaa taidettaan, mutta niitä ohjaavista kooditaiteilijoista tulee prosessin aikana enemmän kuraattoria kuin luojaa.

Nähtäväksi jää, kuinka pitkälle ihminen voi laajentaa koneiden luovaa mieltä, mutta se on varmasti kiehtovaa seurata.

Toimittajien suositukset

• Google Bard voi nyt puhua, mutta voiko se tukahduttaa ChatGPT: n?
• Voit nyt kokeilla Googlen Bardia, ChatGPT: n kilpailijaa
• Googlen uusi Bard AI saattaa olla tarpeeksi tehokas saamaan ChatGPT: n huolestumaan – ja se on jo täällä
• Google Meet vai Zoom? Pian sillä ei ole väliä
• Google Japanin outo uusi näppäimistö voi myös havaita (kirjaimellisesti) vikoja