„Google“ kultūros instituto programuotojo meno viduje

Ar mašina gali būti kūrybinga? „Google“ taip mano ir turi visą komandą, skirtą mokyti mašinas žiūrėti į pasaulį šiek tiek panašiau į mus, emocingus žmones.

Pagalvokite apie kompiuterius taip, lyg jie būtų vaikai, ir nesunku suprasti, kaip programuotojai gali išmokyti juos mokytis. Dirbtinis intelektas iš pradžių yra labai paprastas ir paprastas. Žmonių moderatoriai moko kompiuterius, parodydami jiems, kaip mąstyti ir taip mokytis. Tačiau kai programuotojai suteiks jiems pagrindus, jie galės greitai išplėsti šias žinias.

Prie „Google“ kultūros institutas Paryžiuje, Prancūzijoje, paieškos milžinas moko mašinas suskirstyti į kategorijas 7 milijonus vaizdų, kuriuose užfiksuoti žmogaus meniniai pasiekimai per šimtmečius. Institutas netgi turi svetainę ir programas iOS ir Android kur galite ieškoti meno kūrinių iš įvairių muziejų visame pasaulyje. Norėdami sukurti meno katalogą, institute gyvenantys kodų menininkai turėjo išmokyti dirbti kompiuteriu peržiūrėti vaizdus taip, kaip žmonės galėtų sukurti tikslų skaitmeninį meno archyvą per visą žmonijos istoriją.

Istorijos katalogavimas yra gerai ir gerai, tačiau kai kurie įgūdžiai, kurių kompiuteriai išmoksta rūšiuodami ir pildydami failus, iš tikrųjų daro juos kūrybiškesnius. Rezidencijoje gyvenantys menininkai dabar eksperimentuoja su kompiuteriais, kurdami naujus meno kūrinius naudodami mašinų intelektą ir 7 milijonų vaizdų katalogą, kurį jie sujungė. „Google I/O 2016“ metu Kirilas Diagne ir Mario Klingemannas paaiškino, kaip jie išmokė mašinas žiūrėti į meną kaip žmones ir kaip išmokė mašinas būti kūrybingomis.

Kompiuterių mokymas jų ABC

Vienas iš pirmųjų dalykų, kurių mokote vaiką, yra kalba. Vakarų kultūroje tai reiškia išmokti savo ABC. Mario Klingemann, save apibūdinantis kodų menininkas iš Vokietijos, pradėjo mokyti mašinas atpažinti stilizuotas raides iš senų tekstų, kad sužinotų, ar jis galėtų išmokyti kompiuterį atpažinti tūkstančius skirtingai atrodančių As, Bs, Cs ir pan. įjungta. Tai buvo greitasis kursas, mokantis mašinas suskirstyti vaizdus į kategorijas taip, kaip tai padarytų žmonės.

Nors kompiuteris gali pažvelgti į stilizuotą raidę B, apaugusį vynmedžiais ir gėlėmis, ir pamatyti kažkokį augalą, net 5 metų vaikas iš karto atpažins vaizdą kaip raidę B, o ne augalą. Norėdamas išmokyti savo kompiuterį atpažinti savo ABC, Klingemannas padavė jam tūkstančius stilizuotų raidžių vaizdų. Jis sukūrė į „Tinder“ panašią sąsają, braukdamas į dešinę arba į kairę, kad praneštų savo aparatams, ar jie atspėjo raidę teisingai, ar neteisingai.

Pasirodo, mašinos gana greitai išmoksta savo ABC; jie visame kame pradėjo matyti raides. Kaip žmonės mato veidus debesyse ir vaizdus abstrakčiuose meno kūriniuose, jo kompiuteriai matė raides visiškai nesusijusiuose vaizduose. Klingemannas savo kompiuteriui parodė sugriauto pastato piešinį arba ofortą, o vietoj jų jie pamatė raidę B.

Klingemannas paaiškino, kad kai treniruojate kompiuterį tik su vienu vaizdų rinkiniu, jis visame kame pradeda matyti tik tokį vaizdą. Štai kodėl jo mašinos pamatė sugriuvusį laišką.

Kompiuterių mokymas suskirstyti į kategorijas 7 milijonus vaizdų

Kai skaitmeninės sąveikos menininkas Cyril Diagne prisijungė prie Kultūros instituto, „Google“ jam uždavė gana bauginantį klausimą: „Ką galite padaryti su 7 milijonais skaitmeninių artefaktų?

Diagne buvo priblokštas šio klausimo, todėl kiekvieną vaizdą jis išdėstė šlovingai masyviai sinusinės bangos, kurį galite pamatyti žemiau. Vėliau ši banga puikiai atvaizdavo viską, ką projektas tikisi pasiekti naudodamas mašininį mokymąsi. Diagne sinusinės bangos iš tikrųjų galima ieškoti, todėl galite naršyti po visus vaizdus, ​​esančius skaitmeniniame archyve, kurį sukūrė Google Cultural Institute. Vaizdai sugrupuoti į kategorijas, o iš paukščio skrydžio matosi tiesiog taškų jūra. Kai įeisite, galite matyti konkrečius vaizdus, ​​kurių tema yra bendra, nesvarbu, ar tai šuniukai, ūkiai ar žmonės.

Taip pat galite ieškoti jame ir rasti norimus vaizdus. Jei pažvelgsite pakankamai įdėmiai, galbūt net susidursite su tuo, ką Diagne vadina Portretų krantu. Čia susitelkę visi žmonių veidų vaizdai.

Norėdami sukurti kiekvieno archyvo vaizdo žemėlapį, kuriame galima ieškoti, Diagne ir jo komanda turėjo sukurti viskam skirtą kategoriją, kad išmokytų mašiną, kas yra kas.

Suskirstyti į kategorijas 7 milijonus artefaktų, iš kurių daugelis gali turėti kelias kategorijas, nėra lengva užduotis. Komanda turėjo sugalvoti kai kuriuos, kurie buvo už langelio ribų. Neužtenka suskirstyti dalykus į kategorijas pagal tai, kas jie yra. Jie taip pat turėjo sukurti kategorijas emocijoms, kurias sukelia vaizdai.

Tokiu būdu galite ieškoti „ramybės“ vaizdo ir kompiuteris parodys vaizdus, ​​kurie sukelia ramybės pojūtį, pavyzdžiui, saulėlydžius, ramius ežerus ir pan. Stebėtina, kad mašinos išmoko atpažinti žmogaus emocijas tokiais įgūdžiais, kad galėtų atsidurti mūsų vietoje ir pagalvoti, kaip tam tikras vaizdas privers žmogų jaustis.

Žmogaus emocijų mokymo mašinos yra svarbus žingsnis link jų kūrybiškumo. Galų gale, didžioji dalis šiuolaikinio meno yra vizualinis žmogaus emocijų vaizdas.

Bet ar mašina gali būti kūrybinga?

Kūrybiškumas ir meniškumas yra du dalykai, kuriuos mes, žmonės, mėgstame laikyti tik savomis. Gyvūnai nekuria meno, nei mašinos... kol kas. „Google“ projektas „Deep Dream“. bandė apversti mintį, kad mašinos negali sukurti meno. Paieškos milžinas išmokė kompiuterius manipuliuoti vaizdais, kad sukurtų keistus, psichodelinius meno kūrinius. „Google“ sukurti vaizdai Deep Dream variklis gali būti negražios, bet tikrai unikalios ir nepaprastai kūrybingos. Mašinų kūriniuose yra psichodelinių spalvų, šliužų, keistų akių ir bekūnių gyvūnų, besisukančių neapibrėžtose erdvėse.

Kai kas gali ginčytis, kad tai tikrai nėra menas, jei mašinos tik sujungia esamus vaizdus, ​​juos sukasi ir pamerkia į ekstremalias spalvas; „Google“ norėtų skirtis, kaip ir kodų menininkas Klingemannas.

„Žmonės nesugeba kurti originalių idėjų“, – paaiškino jis.

Jis pažymėjo, kad net garsiuose paveiksluose yra ankstesnių meno kūrinių elementų. Picasso šedevras 1907 m Les Demoiselles d'Avignon, pavyzdžiui, turi įtakos iš Afrikos menas ir pirmtakai kubistams kaip Polas Sezanas. Kita vertus, koliažai, meniškai sujungiantys esamus vaizdus, ​​yra dar viena nusistovėjusi meno rūšis. Picasso, Andy Warholas, Manas Ray'us ir kiti žinomi dėl savo ekscentriškų koliažų, tad kodėl mašinomis sukurti koliažai negali būti ir menas?

Klingemannas norėjo peržengti skaitmeninio meno ribas ir pamatyti, kaip kūrybinės mašinos gali pasisemti dar daug anksčiau nei jis pradėjo savo rezidenciją Google Cultural Institute. Naudodamas savo ne tokius galingus įrenginius, Klingemannas pradėjo žaisti su interneto archyvais ir Google TensorFlow mašininio mokymosi programinė įranga skaitmeniniams koliažams kurti.

Jis sukūrė mašininio mokymosi įrankį, pavadintą Ernstu, pavadintą siurrealisto ir koliažo dailininko vardu Maksas Ernstas. Klingemannas atpažino daugybę objektų iš Ernsto darbų ir liepė jo kompiuteriui sukurti skirtingus koliažus su tais pačiais elementais. Rezultatai dažnai buvo siurrealistiški, kartais juokingi, o kartais – visiškai baisūs.

Klingemannas norėjo labiau kontroliuoti chaotiškus vaizdus, ​​kuriuos sukuria jo mašinos, todėl pradėjo mokyti juos naujų dalykų. Jis paklausė savęs: „Kas įdomu žmonėms? Klingemannas žinojo, kad turi išmokyti sistemą, ko ieškoti, išmokyti ją žiūrėti į visus tuos elementus, kaip tai darytų žmogus menininkas.

Gautas meno kūrinys yra nuostabus ir visiškai unikalus. Nors Klingemannas akivaizdžiai naudojo senus vaizdus kurdamas savo darbus, jie rodomi naujame kontekste, ir tai daro viską.

Šiuo metu kompiuterinis kūrybiškumas apsiriboja įdomiais koliažais ir supratimu, kurie vaizdai puikiai dera. Mašinos dar nekuria savo meno, tačiau jas kuriantys kodų menininkai proceso metu tampa labiau kuratoriais nei kūrėjais.

Belieka pamatyti, kiek žmogus gali išplėsti kūrybinius mašinų protus, bet tai tikrai žavu.

Redaktorių rekomendacijos

• „Google Bard“ dabar gali kalbėti, bet ar gali užgožti „ChatGPT“?
• Dabar galite išbandyti „Google Bard“, „ChatGPT“ varžovą
• Naujasis „Google“ „Bard AI“ gali būti pakankamai galingas, kad priverstų „ChatGPT“ nerimauti – ir jis jau čia
• „Google Meet“ ar „Zoom“? Netrukus tai nebus svarbu
• Keista nauja Japonijos „Google“ klaviatūra taip pat gali užfiksuoti (tiesiogiai) klaidas