今月初め、自動運転試験車両が合流車を避けるために車線を逸脱し、進入してきた車線のバイクに衝突する事故が起きた。 この物語について知っているのがこれだけだとすると、映画でよく出てくる道徳的選択の難問のようなものに聞こえるでしょう。 人工知能の動作についての議論: 2 つの悪い結果の間で、機械はどのような方向に進むかをどのように決定するのか 追求する？ 自転車専用レーンで自転車を轢いてしまう可能性がある場合、道路を横断する歩行者にぶつからないように方向転換しますか?
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ただ、それはまったく起こりませんでした。 Waymoが運営するこの車両には人間の「安全ドライバー」がハンドルを握っており、事故が起きる直前に手動で車両を制御していた。 合流してくる車の突然の動きに反応して、運転手はそれを避けるためにハンドルを切り、隣の車線にいるバイクに気付かなかった。 ドライバーが何もしなかった場合、おそらく 自動運転車なら両方の潜在的な事故を回避できただろう.
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私たちの多くが自動運転車のアイデアを完全に受け入れるのが難しいと感じているとしても、人工知能と自動化によって最終的に道路はより安全になるということは、今やよく理解されている事実です。 言語の翻訳、株の売買、天気予報など、A.I. の貢献が明らかに役立つ分野はすべてです。 しかし、AI の台頭により、 人的ミスが多発する場所だけで起こっているわけではありません。 それからは程遠い、A.I. 人間は、私たちを人間たらしめているもののひとつである創造性を行うか、少なくとも模倣するようにすでに訓練されています。
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助けてくれるロボットハンド
10月には、 A.I. 絵画はオークションで40万ドル以上で落札された. フランスのアート集団 Obvious が使用した A.I. 15,000枚のポートレートでトレーニング 14 世紀から 20 世紀にかけて作られ、そのスタイルを研究し、独自のスタイルに融合させました。 これは力ずくによる創造性です。 機械は感じることはできませんが、眠ることもできません。 処理するのに十分なデータを与えると、本当に創造的であると思われるものを返すことができます。
当然のことながら、このタイプの AI は クリエイティブな仕事をしている人は心配するかもしれませんが、たとえ機械が独自のスクリプトを書いても、 アルバム全体をプロデュースする実際、すぐに人間のアーティストに取って代わることはできないでしょう。 そして、目新しさが薄れていくにつれ、他の A.I. 制作の作品が Obvious と同等の評価を獲得できるかどうかはかなり疑わしい。
幸いなことに、私たちの代わりに仕事をするためではなく、私たちの仕事を楽にするために、「よりフレンドリーな」AI がすでに存在しています。 過去 2 年間、毎年恒例の展示会である Adobe MAX では人工知能が中心的な役割を果たしてきました。 Photoshop、Lightroom、After Effects、その他多くのクリエイティブを開発する企業が開催するカンファレンス アプリケーション。 アドビの A.I. このエンジンは「Sensei」という名前で、現在、Creative Cloud スイート全体の多数のツールに搭載されています。
A.I. は、14 世紀から 20 世紀にかけて作成された 15,000 枚の肖像画を対象にトレーニングされました。 これは力ずくによる創造性です。
デジタルトレンドとのインタビューで 今年のMAXでは, アドビのデジタルイメージング担当シニアディレクターのトム・ホガティ氏は、A.I.の登場をこう例えた。 クリエイティブ ツールとしての PC からモバイル デバイスへの移行。 アドビはちょうど披露したばかりだった iPad用Photoshop そして プレミアラッシュ、マルチデバイスビデオ編集アプリ。
「これはリソースと優先事項の再焦点化でした」とホガティ氏はデジタルトレンドに語った。 「シフトはAIに移行すると思います。 そして、ML（機械学習）は現在、業界で同じ規模の地殻変動を起こしています。」
アドビは、Sensei が人間と機械の間のギャップを埋め、概念的には単純だが機械的に難しいタスクを、考えるのと同じくらい簡単に実行できるようにすることを想定しています。
人間は、写真の中の物体を認識するなど、従来は機械が苦手としていた特定のタスクを生来得意としています。 一方、コンピュータは、これらのオブジェクトのカタログ化、変更、削除と置換には優れていますが、人間がオブジェクトを明確に定義する必要があります。 まず、カタログ作成の場合はキーワードを追加するか、選択とマスキングを通じてオブジェクトの境界を確立します。 プロセス。
これらの機械的な作業は、多くの場合、細部まで細心の注意を払う必要があり、人間が完了するまでにイライラするほど長い時間がかかります。 コンテンツに基づいて画像を整理するための前提条件であるキーワードの追加は、非常に困難なプロセスであるため、確実に実行している写真家はほとんどいません。 Lightroom プロダクトマネージャーの Josh Haftel は、その苦労をよく知っています。
「人間として、『椅子、カメラ、電話、サングラス、ラップトップ』と言えるようになるには、おそらく（コンピューターよりも）はるかに優れているでしょう。しかし、それには永遠に時間がかかるでしょう」とハフテル氏はデジタル・トレンドに語った。
しかし、コンピューターがあなたと同じように写真にキーワードを追加するのが得意だったらどうなるでしょうか? あるいは、オブジェクトをクリックするだけでオブジェクトを削除できるとしたらどうでしょうか? Adobe Lightroom CC の A.I. 対応検索と Photoshop CC の被写体選択ツールを使えば、その夢がほぼ現実になります。 これらのツールはまだ 100% 正確ではありませんが、時間のかかる作業をクリエイティブが迅速に開始できるようになっています。
Teacher による検索は最初から Lightroom CC に搭載されていましたが、今年は顔認識の追加により大きな進歩を遂げました。 先生は人々を検出して組織化することができます — およびその他のオブジェクト — を 1 秒あたり数万枚の速度で処理します。 大幅な時間の節約が可能になります。
アドビの A.I. 取り組みは静止画だけにとどまりません。 今後の After Effects のコンテンツに応じた塗りつぶしツール 実際にビデオのすべてのフレームからオブジェクトを削除し、最小限のユーザー入力で背景をシームレスに塗りつぶします。 これを実際に見るのは、ちょっと気が遠くなるような気分になります。マジシャンが帽子からウサギを引き抜くのを見るのと同じです。説明があることはわかっていますが、理解することはできません。
氷山の一角
A.I. それは魔法ではありません。 それは科学です。 そうであっても、正確な方法は誰も知りません A.I. やることはやる、そしてそれは潜在的に恐ろしい前提です。 コンピュータは自らを訓練します。 人間は、最初のトレーニング データ セットを与えるだけで済みます。 必ずしも驚くべきことではないにしても、興味深いのは、AI で問題が頻繁に発生するのはトレーニング データであるということです。 人間のバイアスがマシンに漏れ込む形でのプログラミング。 データに偏りがある場合、結果として得られるアルゴリズムは不正確な決定を下す可能性があります。 性差別者や人種差別者であっても.
A.I. それは魔法ではありません。 それは科学です。 それでも、AI がどのように機能するのかを正確に知る人は誰もいません。 やることはやります。
「偏見を持たないようにするのは非常に難しいでしょう。偏見は常に存在するでしょう」と、Adobe エクスペリエンスデザイン担当副社長のジェイミー・マイロルド氏は MAX 2018 で記者団に語った。 「しかし、それは私たちが間違いなく焦点を当てていることであり、デザイナーが必要とするもう1つのスキルです」 アルゴリズムのブラックボックスを単に怖がらせるのではなく、自分が確実に所有しているものとして考えます。 彼ら。"
恐ろしいことですが、AI のこの不可知な性質は、 それがとてもエキサイティングな理由でもあります。 AI の可能性 問題を解決することはほぼ無限であり、私たちが解決できる限り、 バイアスを特定して修正するための措置を講じる、私たちの生活を楽にすると同時に、多くの良いことをもたらします。
クリエイティブな人々、特にクリエイティブな活動でお金を稼いでいる人々にとって、AI が開発された場合に懸念が生じます。 人間を十分に模倣することができます。 いくつかのパラメータをコンピュータに接続するだけで、まったく問題のないパラメータを吐き出せるのであれば、グラフィック アーティストに新しいロゴのデザインを依頼する必要はありません。
私たちはその現実からはまだ程遠いですが、現在の状況を見つめ、そのシナリオを不測の事態として推測することは難しくありません。 すでに、A.I. Adobe Lightroom では、影を持ち上げたり、ハイライトを回復したり、露出や彩度を調整したりして、驚くほど巧みに写真を自動的に補正できます。
Adobe のこれの実装は、写真家に追加編集のための確かな出発点を提供することを目的としていますが、他の開発者はすでにそれを超えています。 Skylum (以前は Macphun) は、Luminar 写真編集ソフトウェアに A.I. を活用した複数の調整機能を備えており、以下のすべてを実行できます。 空を自動的に強化する リアルな太陽光線を画像に追加します。 最低限のフォトレタッチの知識があれば、写真を劇的に変更できるようになりました。
これは必ずしもクリエイティブな作業に問題があることを示すわけではありません。 ここでは、デジタル写真、家庭用 PC ビデオ編集、スマートフォン、 プロフェッショナルなコンテンツへの参入ハードルを大幅に引き下げたその他のテクノロジーは数多くあります 生産。 クリエイティブ産業は何度もリミックスされてきましたが、常に生き残ってきました。 それが良いか悪いかは人によって異なりますが、クリエイティブ コンテンツの量と多様性が今ほど高まっていることはありません。
そして、その成功にもかかわらず、A.I. まだいくつかの重要な課題に直面しています。 現在テクノロジープレビュー段階にある Adobe Lightroom のベストフォト機能は、大きな時間節約の可能性を秘めた、Sensei を活用したもう 1 つのテクノロジーです。 さまざまなパラメーターにわたって画像を分析し、手動による評価も考慮しながら、最高の画像を自動的に表示します。 初期の状態でも驚くほどうまく機能しますが、現在の AI の限界も示しています。
「少なくとも今日、機械学習が失敗しているのは、感情的な状況を理解することです。」
「少なくとも今日、機械学習が失敗しているのは、感情的な状況を理解することです」とハフテル氏は説明した。 「つまり、機械は、その本当に暗くて粒子の粗い写真があなたのおばあちゃんの写真であり、あなたが持っている最後の写真であることを知りません。 そして、それを伝えることは決してできないでしょう。」
ハフテル氏はすぐにこう付け加えた。「絶対にないとは言わないが、少なくとも今日はそんなことはできない」。
A.I. 制限はありますか？ AI の停滞期に到達することはあるのでしょうか。 発達？ Nvidia のメディアおよびエンターテイメント テクノロジー部門のプロダクト マネージャーである Andrew Page 氏は、そうは考えていません。 Nvidia サーバーは、Adobe Teacher のすべてのトレーニングと同社の最新のトレーニングを強化します。 RTX グラフィックス カード AI を高速化するために特別に構築されたテンソル コアが含まれています。 コマンド。 Nvidia は明らかに AI を認識しています。 将来に向けて大きな役割を果たします。
「私たちはまだ[A.I.]の初期段階にいます」とペイジ氏はDigital Trendsに語った。 「コンピューターは自分自身に何かを行う方法を教えているようなものなので、実際に何かが完了したという尺度はありません。 私たち人間と同じように、私たちも学びが終わることはありません。 私たちが見ているのは、AI が実現するものの氷山の一角にすぎないと思います。 クリエイティブだけでなく、他の業界でも同様に行うことができます。」
潜在的な変化の 1 つは、サーバーでトレーニングされた AI からの移行です。 ローカルでトレーニングされた AI は、個々のユーザーの固有のニーズや芸術的スタイルによりよく対応できるようになります。 機械学習がデータセンターを必要とせず、家庭の PC 上で実行できるようになれば、AI の新たな道が開かれます。 発達。 今のところ、計算要件とトレーニング データ セットの膨大なサイズにより、最も単純なタスクを除くすべてのローカル トレーニングが困難になっていますが、これは時間の経過とともに変わる可能性があります。
これがどのように展開するかによって、私たちの創造性の定義そのものが変わってしまうかもしれません。 Adobe の Haftel 氏が述べているように、ソフトウェアを手動で使用してアートを作成する必要がなく、「私たちは次のレベルの創造性に集中できます。 それがどうなるかはわかりませんが、アドビの仕事は継続的にサポートし、それを強化することです。」
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