მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნება - Google I/O 2016 წ
იფიქრეთ კომპიუტერებზე, თითქოს ისინი ბავშვები იყვნენ და მარტივია იმის გაგება, თუ როგორ შეუძლიათ კოდირებს ასწავლონ მათ სწავლა. ხელოვნური ინტელექტი თავიდანვე ძალიან საბაზისო და მარტივია. მოდერატორები ასწავლიან კომპიუტერებს, აჩვენებენ მათ როგორ იფიქრონ და ამით ასწავლონ საკუთარი თავი. მას შემდეგ, რაც კოდირებს მისცემს მათ საფუძვლებს, თუმცა, მათ შეუძლიათ სწრაფად გააფართოვონ ეს ცოდნა.
"რისი გაკეთება შეგიძლიათ 7 მილიონი ციფრული არტეფაქტით?"
ზე გუგლის კულტურის ინსტიტუტი პარიზში, საფრანგეთი, საძიებო გიგანტი ასწავლის მანქანებს, როგორ დაახარისხონ ადამიანის მხატვრული მიღწევების 7 მილიონი სურათი საუკუნეების განმავლობაში. ინსტიტუტს აქვს ვებსაიტი, ასევე აპლიკაციები iOS და Android სადაც შეგიძლიათ მოძებნოთ ხელოვნების ნიმუშები მსოფლიოს სხვადასხვა მუზეუმებიდან. ხელოვნების კატალოგის შესაქმნელად, ინსტიტუტში მყოფი კოდექსის შემსრულებლები უნდა ესწავლებინათ კომპიუტერები. იხილეთ სურათები ისე, როგორც ადამიანები ქმნიდნენ ხელოვნების ზუსტი ციფრული არქივის შექმნას კაცობრიობის ისტორიის მანძილზე.
ისტორიის კატალოგის დაწერა კარგია, მაგრამ ზოგიერთი უნარ-ჩვევები, რომლებსაც კომპიუტერები სწავლობენ დახარისხებისა და შეტანის შედეგად, რეალურად ხდის მათ უფრო კრეატიულს. რეზიდენციაში მცხოვრები მხატვრები ახლა ექსპერიმენტებს ატარებენ კომპიუტერებით, რათა შექმნან ხელოვნების ახალი ნამუშევრები მანქანური ინტელექტისა და მათ მიერ შედგენილი 7 მილიონი სურათის კატალოგის გამოყენებით. Google I/O 2016 წლის განმავლობაში, კირილ დიაგნე და მარიო კლინგმანი განმარტეს, თუ როგორ ასწავლეს მანქანებს, დაენახათ ხელოვნება, როგორც ადამიანები და როგორ ავარჯიშეს მანქანები შემოქმედებითად.
კომპიუტერებს ასწავლის მათი ABC
ერთ-ერთი პირველი, რასაც ბავშვს ასწავლით, ენაა. დასავლურ კულტურაში ეს ნიშნავს თქვენი ABC-ების სწავლას. მარიო კლინგმანმა, თვითნათქვამმა კოდურმა მხატვარმა გერმანიიდან, დაიწყო მანქანების სწავლება ამოიცნოს სტილიზებული ასოები ძველი ტექსტებიდან, რათა გაარკვიოს, შეუძლია თუ არა კომპიუტერს ასწავლოს ათასობით განსხვავებული გარეგნობის As, B, C და ა.შ. on. ეს იყო ავარიული კურსი მანქანების სწავლებაში, თუ როგორ უნდა მოახდინოს სურათების კატეგორიზაცია ისე, როგორც ამას ადამიანები აკეთებენ.
მიუხედავად იმისა, რომ კომპიუტერმა შეიძლება შეხედოს სტილიზებული ასო B-ს, რომელიც დაფარულია ვაზისა და ყვავილებით და დაინახოს რაიმე სახის მცენარე, 5 წლის ბავშვსაც კი შეუძლია დაუყოვნებლივ ამოიცნოს სურათი, როგორც ასო B - არა მცენარე. იმისთვის, რომ კომპიუტერს თავისი ABC-ების ამოცნობა ესწავლებინა, კლინგმანმა მას სტილიზებული ასოების ათასობით გამოსახულება მიაწოდა. მან შექმნა Tinder-ის მსგავსი ინტერფეისი, რომელიც გადაფურცლავდა მარჯვნივ ან მარცხნივ, რათა ეთქვა თავის მანქანებს, გამოიცნეს ასო სწორად თუ არა.
გამოდის, რომ მანქანები საკმაოდ სწრაფად სწავლობენ თავიანთ ABC-ს; ყველაფერში ასოების ხილვა დაიწყეს. როგორც ადამიანები ხედავენ სახეებს ღრუბლებში და გამოსახულებებს აბსტრაქტულ ნამუშევრებში, მისი კომპიუტერები ხედავდნენ ასოებს სრულიად შეუსაბამო სურათებში. კლინგმანმა თავის კომპიუტერს აჩვენა დანგრეული შენობის ნახატი ან გრავიურა და მათ ნაცვლად დაინახეს ასო B.
კლინგმანმა განმარტა, რომ როდესაც თქვენ ავარჯიშებთ კომპიუტერს სურათების მხოლოდ ერთი ნაკრებით, ის იწყებს მხოლოდ ამ სახის გამოსახულების დანახვას ყველაფერში. ამიტომაც მისმა მანქანებმა დაინახეს წერილი ნანგრევებში.
ასწავლის კომპიუტერებს 7 მილიონი სურათის კატეგორიზაციას
როდესაც Digital Interaction Artist Cyril Diagne შეუერთდა კულტურულ ინსტიტუტს, Google-მა დაუსვა მას საკმაოდ საშინელი კითხვა: „რა შეგიძლია გააკეთო 7 მილიონი ციფრული არტეფაქტით?
დიაგნე კითხვით იყო გადატვირთული, ამიტომ მან ყველა სურათი დიდებულ მასიურად ჩამოაყალიბა სინუსუსური ტალღა, რომელიც შეგიძლიათ იხილოთ ქვემოთ. ეს ტალღა მოგვიანებით გახდა მშვენიერი წარმომადგენლობა ყველაფრისა, რასაც პროექტი მანქანური სწავლის საშუალებით აპირებს. Diagne-ის სინუსუსური ტალღა რეალურად საძიებელია, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ დაათვალიეროთ Google Cultural Institute-ის მიერ შექმნილ ციფრულ არქივში არსებული ყველა სურათი. სურათები დაჯგუფებულია კატეგორიებად და ჩიტის თვალთახედვით, თქვენ უბრალოდ ხედავთ წერტილების ზღვას. როდესაც გადახვალთ, შეგიძლიათ ნახოთ კონკრეტული სურათები, ყველა საერთო თემით, იქნება ეს ლეკვები, ფერმები თუ ადამიანები.
1 დან 3
თქვენ ასევე შეგიძლიათ მოძებნოთ იგი და იპოვოთ თქვენთვის სასურველი სურათები. თუ საკმარისად კარგად დააკვირდებით, შესაძლოა შეგხვდეთ ის, რასაც Diagne პორტრეტების ნაპირს უწოდებს. სწორედ აქ არის თავმოყრილი ადამიანების სახის ყველა გამოსახულება.
არქივში ყველა სურათის საძიებელი რუკის შესაქმნელად, დიაგნეს და მის გუნდს უნდა შეექმნათ კატეგორია ყველაფრისთვის, რათა ესწავლებინათ მანქანა რა იყო.
7 მილიონი არტეფაქტის კატეგორიზაცია, რომელთაგან ბევრს შეიძლება ჰქონდეს მრავალი კატეგორია, არ არის ადვილი ამოცანა. გუნდს უნდა მოეფიქრებინა ისეთები, რომლებიც ყუთს მიღმა იყო. საკმარისი არ არის მხოლოდ საგნების კატეგორიზაცია იმის მიხედვით, თუ რა არის. მათ ასევე უნდა შეექმნათ კატეგორიები იმ ემოციებისთვის, რომლებსაც სურათები იწვევს.
მანქანების ადამიანური ემოციების სწავლება მნიშვნელოვანი ნაბიჯია მათი უფრო კრეატიულობისკენ.
ამ გზით თქვენ შეგიძლიათ მოძებნოთ „სიმშვიდის“ სურათი და კომპიუტერი გაჩვენებთ სურათებს, რომლებიც სიმშვიდის განცდას იწვევს, როგორიცაა მზის ჩასვლა, მშვიდი ტბები და ა.შ. გასაოცარია, რომ მანქანებმა ისწავლეს ადამიანის ემოციების იდენტიფიცირება ისეთი ოსტატობით, რომ მათ შეეძლოთ თავიანთი თავი ჩვენს ადგილზე ჩაეყენებინათ, რათა განიხილონ, როგორი გრძნობა მოაქვს ადამიანს გარკვეული სურათი.
მანქანების ადამიანური ემოციების სწავლება მნიშვნელოვანი ნაბიჯია მათი უფრო კრეატიულობისკენ. ყოველივე ამის შემდეგ, თანამედროვე ხელოვნების დიდი ნაწილი ადამიანის ემოციების ვიზუალური წარმოდგენაა.
მაგრამ შეიძლება მანქანა იყოს კრეატიული?
კრეატიულობა და მხატვრულობა არის ორი რამ, რაც ჩვენ, ადამიანებს, გვსურს, რომ მხოლოდ ჩვენზე ვიფიქროთ. ცხოველები არ ქმნიან ხელოვნებას და არც მანქანები... ჯერ კიდევ. Google-ის ღრმა ოცნების პროექტი ცდილობდა დაებრუნებინა მოსაზრება, რომ მანქანებს არ შეუძლიათ ხელოვნების შექმნა. საძიებო გიგანტი ავარჯიშებდა კომპიუტერებს სურათების მანიპულირებისთვის, რათა შეექმნათ უცნაური, ფსიქოდელიური ხელოვნების ნიმუშები. Google-ის მიერ შექმნილი სურათები Deep Dream ძრავა შეიძლება არ იყოს ლამაზი, მაგრამ ისინი, რა თქმა უნდა, უნიკალური და ძალიან კრეატიულია. მანქანების შემოქმედება შეიცავს ფსიქოდელიურ ფერებს, შლაკებს, უცნაურ თვალებს და უსხეულო ცხოველებს, რომლებიც ტრიალებენ განუსაზღვრელ სივრცეებში.
ზოგიერთი შეიძლება ამტკიცებდეს, რომ ეს ნამდვილად არ არის ხელოვნება, თუ მანქანები უბრალოდ აერთიანებენ არსებულ სურათებს, ახვევენ მათ და აფუჭებენ ექსტრემალურ ფერებში; გუგლი სთხოვს განსხვავებულს, და ასევე კოდის შემსრულებელი კლინგმანი.
”ადამიანებს არ შეუძლიათ ორიგინალური იდეები,” - განმარტა მან.
1 დან 8
ცნობილი ნახატებიც კი შეიცავს წინა ნამუშევრების ელემენტებს, აღნიშნა მან. პიკასოს 1907 წლის შედევრი Les Demoiselles d'Avignon, მაგალითად, აქვს გავლენა აფრიკული ხელოვნება და კუბისტების წინამორბედები მოსწონს პოლ სეზანი. ამ მხრივ, კოლაჟები, რომლებიც აერთიანებს არსებულ სურათებს მხატვრულად, კიდევ ერთი კარგად დამკვიდრებული ხელოვნების ფორმაა. პიკასო, ენდი უორჰოლი, მენ რეი და სხვანი ცნობილები არიან თავიანთი ექსცენტრიული კოლაჟებით, მაშ, რატომ არ შეიძლება მანქანების მიერ შექმნილი კოლაჟები ასევე ხელოვნებად იქცეს?
კლინგმანს სურდა ციფრული ხელოვნების საზღვრების გადალახვა და იმის დანახვა, თუ როგორ შეძლებდნენ კრეატიულ მანქანებს დიდი ხნით ადრე, სანამ ის რეზიდენციას დაიწყებდა Google Cultural Institute-ში. საკუთარი ნაკლებად ძლიერი მანქანების გამოყენებით, კლინგმანმა დაიწყო თამაში ინტერნეტის არქივებთან და Google-თან. TensorFlow მანქანათმცოდნეობის პროგრამა ციფრული კოლაჟების შესაქმნელად.
მან შექმნა მანქანაში სწავლის ხელსაწყო სახელად ერნსტი, რომელსაც სიურეალისტი და კოლაჟის მხატვრის სახელი ეწოდა მაქს ერნსტი. კლინგმანმა ერნსტის ნამუშევრებიდან ამოიცნო ობიექტების სერია და უთხრა თავის კომპიუტერს, გაეკეთებინა სხვადასხვა კოლაჟები ერთი და იგივე ელემენტებით. შედეგები ხშირად სურეალისტური იყო, ზოგჯერ სასაცილო, ზოგჯერ კი აბსოლუტურად საშინელი.
"ადამიანებს არ შეუძლიათ ორიგინალური იდეები."
კლინგმანს სურდა მეტი კონტროლი ქაოტურ სურათებზე, რომლებსაც მისი მანქანები აწარმოებდნენ, ამიტომ მან დაიწყო მათთვის ახალი ნივთების სწავლება. მან საკუთარ თავს ჰკითხა: "რა არის ადამიანისთვის საინტერესო?" კლინგმანმა იცოდა, რომ უნდა ესწავლებინა სისტემა, რა უნდა ეძია, ესწავლებინა, როგორ ენახა ყველა ეს ელემენტი, როგორც ამას ადამიანმა მხატვარმა აჩვენა.
შედეგად მიღებული ნამუშევარი მშვენიერი და სრულიად უნიკალურია. მიუხედავად იმისა, რომ კლინგმანმა აშკარად გამოიყენა ძველი სურათები თავისი ნამუშევრების შესაქმნელად, ისინი ნაჩვენებია ახალ კონტექსტში და ეს ქმნის ყველა განსხვავებას.
ამჟამად, კომპიუტერული კრეატიულობა შემოიფარგლება საინტერესო კოლაჟებით და იმის გაგებით, თუ რომელი სურათები უხდება ერთმანეთს. მანქანები ჯერ არ ქმნიან საკუთარ ხელოვნებას, მაგრამ კოდის შემსრულებლები, რომლებიც მათ აძლიერებენ, პროცესის განმავლობაში უფრო კურატორი ხდებიან, ვიდრე შემქმნელები.
ჯერ კიდევ გასარკვევია, რამდენად შეუძლია ადამიანს მანქანების შემოქმედებითი გონების გაფართოება, მაგრამ ეს ნამდვილად მომხიბვლელია.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- Google Bard-ს ახლა შეუძლია ლაპარაკი, მაგრამ შეუძლია თუ არა მას ჩაახშოს ChatGPT?
- ახლა შეგიძლიათ სცადოთ Google-ის Bard, ChatGPT-ის კონკურენტი
- Google-ის ახალი Bard AI შეიძლება იყოს საკმარისად ძლიერი, რომ ChatGPT შეშფოთდეს - და ის უკვე აქ არის
- Google Meet თუ Zoom? მალე, ამას მნიშვნელობა არ ექნება
- Google-ის იაპონიის უცნაურ ახალ კლავიატურას ასევე შეუძლია (სიტყვასიტყვით) შეცდომების დაჭერა
