Inside The Coder Art במכון התרבות של גוגל

האם מכונה יכולה להיות יצירתית? גוגל חושבת שכן, ויש לה צוות שלם המוקדש ללמד מכונות איך לראות את העולם קצת יותר כמונו, בני האדם הרגשיים.

חשבו על מחשבים כאילו הם ילדים ופשוט להבין איך קודנים יכולים ללמד אותם ללמוד. בינה מלאכותית היא, בהתחלה, מאוד בסיסית ופשוטה. מנחים אנושיים מדריכים מחשבים, מראים להם איך לחשוב וכך ללמד את עצמם. עם זאת, ברגע שהקודנים נותנים להם את היסודות, הם יכולים להרחיב את הידע הזה במהירות.

ב מכון התרבות של גוגל בפריז, צרפת, ענקית החיפוש מלמדת מכונות כיצד לסווג 7 מיליון תמונות של הישגים אמנותיים אנושיים לאורך מאות שנים. למכון אפילו יש אתר אינטרנט, כמו גם אפליקציות עבור iOS ו דְמוּי אָדָם שבו אתה יכול לחפש יצירות אמנות ממוזיאונים שונים ברחבי העולם. כדי ליצור את קטלוג האמנות שלו, אמני הקוד שהיו בבית המכון היו צריכים ללמד מחשבים צפו בתמונות כמו שבני אדם היו יוצרים ארכיון דיגיטלי מדויק של אמנות לאורך ההיסטוריה האנושית.

קטלוג ההיסטוריה הוא טוב ויפה, אבל כמה מהמיומנויות שהמחשבים לומדים מהמיון והתיוק למעשה הופכות אותם ליצירתיים יותר. האמנים בבית מתנסים כעת עם מחשבים כדי ליצור יצירות אמנות חדשות באמצעות אינטליגנציה של מכונה והקטלוג של 7 מיליון תמונות שהם חיברו יחד. במהלך Google I/O 2016,

סיריל דיאן ו מריו קלינגמן הסביר כיצד הם לימדו מכונות לראות אמנות כמו בני אדם, וכיצד הם אימנו מכונות להיות יצירתיות.

ללמד מחשבים את ה-ABC שלהם

אחד הדברים הראשונים שאתה מלמד ילד הוא שפה. בתרבות המערבית, זה אומר ללמוד את ה-ABC שלך. מריו קלינגמן, אמן קוד המתאר את עצמו מגרמניה, התחיל ללמד מכונות לזהות אותיות מסוגננות מטקסטים ישנים כדי לברר אם הוא יכול ללמד מחשב לזהות אלפי As, Bs, Cs וכו'. עַל. זה היה קורס מזורז ללמד מכונות איך לסווג תמונות כמו שבני אדם היו עושים.

בעוד שמחשב עשוי להסתכל על אות ב' מסוגננת מכוסה בגפנים ופרחים ולראות צמח מסוג כלשהו, ​​אפילו ילד בן 5 יכול לזהות מיד את התמונה כאות ב' - לא צמח. כדי ללמד את המחשב שלו לזהות את ה-ABC שלו, קלינגמן האכיל אותו באלפי תמונות של אותיות מסוגננות. הוא יצר ממשק דמוי טינדר של החלקה ימינה או שמאלה כדי לומר למכונות שלו אם הם ניחשו את האות נכונה או לא נכונה.

מסתבר שמכונות אכן לומדות את ה-ABC שלהן די מהר; הם התחילו לראות אותיות בכל דבר. בדיוק כמו שבני אדם רואים פרצופים בעננים ודימויים ביצירות אמנות מופשטות, המחשבים שלו ראו אותיות בתמונות לגמרי לא קשורות. קלינגמן הראה למחשב שלו ציור או תחריט של בניין הרוס, והם ראו אות ב' במקום זאת.

קלינגמן הסביר שכאשר אתה מאמן מחשב עם רק סט אחד של תמונות, הוא מתחיל לראות רק סוג כזה של תמונה בכל דבר. זו הסיבה שהמכונות שלו ראו מכתב בחורבה.

ללמד מחשבים לסווג 7 מיליון תמונות

כאשר אמן האינטראקציה הדיגיטלית סיריל דיאן הצטרף למכון התרבות, גוגל הציבה בפניו שאלה די מרתיעה, "מה אתה יכול לעשות עם 7 מיליון חפצים דיגיטליים?"

דיאן היה המום מהשאלה, אז הוא שרטט כל תמונה בצורה מאסיבית להפליא גל סינוס, שתוכל לראות למטה. הגל הזה בסופו של דבר הפך לייצוג יפה של כל מה שהפרויקט מקווה להשיג עם למידת מכונה. גלי הסינוס של דיאגן למעשה ניתן לחיפוש, כך שתוכלו לגלוש בים של כל התמונות בארכיון הדיגיטלי שנעשה על ידי מכון התרבות של גוגל. התמונות מקובצות בקטגוריות, וממעוף הציפור, אתה פשוט רואה ים של נקודות. כשאתה עובר לגור, אתה יכול לראות תמונות ספציפיות, כולן עם נושא משותף, בין אם זה גורים, חוות או אנשים.

אתה יכול גם לחפש בו ולמצוא את התמונות שאתה רוצה. אם תסתכל מספיק טוב, אתה עלול אפילו להיתקל במה שדיאן מכנה חוף הפורטרטים. זה המקום שבו כל התמונות של הפנים של אנשים מקובצות.

כדי ליצור את המפה הניתנת לחיפוש של כל תמונה בארכיון, דיאן והצוות שלו היו צריכים ליצור קטגוריה לכל דבר כדי ללמד את המכונה מה זה מה.

סיווג 7 מיליון חפצים, לרבים מהם עשויים להיות קטגוריות מרובות, זו משימה לא פשוטה. הצוות היה צריך לחשוב על כמה שהיו מחוץ לקופסה. זה לא מספיק רק לסווג דברים על סמך מה שהם. הם גם היו צריכים ליצור קטגוריות לרגשות שתמונות מעוררות.

כך, תוכלו לחפש תמונה של "רוגע", והמחשב יראה לכם תמונות המעוררות תחושת רוגע, כמו שקיעות, אגמים שלווים וכו'. באופן מדהים, המכונות למדו כיצד לזהות רגשות אנושיים במיומנות כזו שהם יכולים לשים את עצמם בנעליים שלנו כדי לשקול כיצד תמונה מסוימת תגרום לתחושה אנושית.

ללמד מכונות רגשות אנושיים הוא צעד חשוב לקראת הפיכתן ליצירתיות יותר. אחרי הכל, חלק גדול מהאמנות המודרנית הוא ייצוגים חזותיים של רגשות אנושיים.

אבל האם מכונה יכולה להיות יצירתית?

יצירתיות ואומנות הם שני דברים שאנו בני האדם אוהבים לחשוב עליהם כעל שלנו בלבד. חיות לא עושות אמנות, וגם לא מכונות... עדיין. פרויקט Deep Dream של גוגל ניסה להפוך את התפיסה שמכונות לא יכולות ליצור אמנות על ראשה. ענקית החיפוש אימנה מחשבים לתמרן תמונות כדי ליצור יצירות אמנות מוזרות ופסיכדליות. התמונות שנוצרו על ידי גוגל מנוע דיפ דרים אולי לא יפים, אבל הם בהחלט ייחודיים ויצירתיים בטירוף. יצירות מכונות מכילות צבעים פסיכדליים, שבלולים, עיניים מוזרות ובעלי חיים חסרי גוף שמתערבלים במרחבים לא מוגדרים.

יש שיטענו שזו לא באמת אומנות אם מכונות רק משלבות תמונות קיימות, מסובבות אותן וטובלות אותן בצבעים קיצוניים; גוגל הייתה מתחננת להבדיל, וכך גם אמן הקוד קלינגמן.

"בני אדם אינם מסוגלים לרעיונות מקוריים", הסביר.

אפילו ציורים מפורסמים מכילים אלמנטים של יצירות אמנות קודמות, הוא ציין. יצירת המופת של פיקאסו משנת 1907 Les Demoiselles d'Avignon, למשל, יש השפעות מ אמנות אפריקאית ומבשרי קוביסטים כמו פול סזאן. לצורך העניין, קולאז'ים, המשלבים דימויים קיימים בצורה אמנותית, הם עוד צורת אמנות מבוססת. פיקאסו, אנדי וורהול, מאן ריי ועוד ידועים בקולאז'ים האקסצנטריים שלהם, אז למה קולאז'ים שנעשו על ידי מכונות לא יכולים לעמוד גם כאמנות?

קלינגמן רצה לדחוף את גבולות האמנות הדיגיטלית ולראות איך מכונות יצירתיות יכולות להגיע הרבה לפני שהתחיל את התמחותו ב-Google Cultural Institute. תוך שימוש במכונות הפחות חזקות שלו, קלינגמן התחיל לשחק עם ארכיוני האינטרנט ועם אלה של גוגל TensorFlow תוכנת למידת מכונה להכנת קולאז'ים דיגיטליים.

הוא יצר כלי למידת מכונה בשם ארנסט, על שם הסוריאליסט ואמן הקולאז' מקס ארנסט. קלינגמן זיהה סדרה של אובייקטים מעבודתו של ארנסט ואמר למחשב שלו ליצור קולאז'ים שונים עם אותם אלמנטים. התוצאות היו לעתים קרובות סוריאליסטיות, לפעמים מצחיקות, ולפעמים, נוראות לחלוטין.

קלינגמן רצה יותר שליטה על התמונות הכאוטיות שהמכונות שלו מייצרות, אז הוא התחיל ללמד אותן דברים חדשים. הוא שאל את עצמו, "מה מעניין את בני האדם?" קלינגמן ידע שעליו לאמן את המערכת מה לחפש, ללמד אותה איך לראות את כל האלמנטים האלה כמו שאמן אנושי יראה.

יצירת האמנות המתקבלת מדהימה וייחודית לחלוטין. למרות שקלינגמן השתמש כמובן בדימויים ישנים כדי ליצור את עבודתו, הם מוצגים בהקשר חדש, וזה עושה את כל ההבדל.

נכון לעכשיו, היצירתיות במחשב מוגבלת לקולאז'ים מעניינים ולהבנה אילו תמונות משתלבות היטב. מכונות עדיין לא מייצרות אמנות משלהן, אבל אמני הקוד שמפעילים אותן הופכים להיות יותר אוצרים מאשר יוצרים במהלך התהליך.

נותר לראות עד כמה האדם יכול להרחיב את המוח היצירתי של מכונות, אבל זה בהחלט מרתק לראות.

המלצות עורכים

• Google Bard יכול עכשיו לדבר, אבל האם הוא יכול להטביע את ChatGPT?
• עכשיו אתה יכול לנסות את בארד של גוגל, המתחרה של ChatGPT
• ה-Bard AI החדש של גוגל עשוי להיות חזק מספיק כדי לגרום ל-ChatGPT לדאוג - והוא כבר כאן
• Google Meet או Zoom? בקרוב, זה לא משנה
• המקלדת החדשה והמוזרה של גוגל יפן יכולה גם לתפוס באגים (תרתי משמע).