În interiorul The Coder Art la Institutul Cultural Google

Poate o mașină să fie creativă? Google crede că da și are o întreagă echipă dedicată învățării mașinilor cum să privească lumea puțin mai mult ca noi, oamenii emoționali.

Gândește-te la computere ca și cum ar fi copii și este simplu de înțeles cum îi pot învăța programatorii să învețe. Inteligența artificială este, la început, foarte de bază și simplă. Moderatorii umani instruiesc computerele, arătându-le cum să gândească și astfel să se învețe singuri. Odată ce programatorii le oferă elementele de bază, ei pot extinde rapid aceste cunoștințe.

La Institutul Cultural Google la Paris, Franța, gigantul căutărilor învață mașinile cum să clasifice 7 milioane de imagini ale realizărilor artistice umane de-a lungul secolelor. Institutul are chiar și un site web, precum și aplicații pentru iOS și Android unde puteți căuta prin opere de artă din diferite muzee de pe tot globul. Pentru a-și crea catalogul de artă, artiștii de cod din rezidența Institutului au trebuit să învețe computerele vizualizați imaginile așa cum ar face oamenii pentru a crea o arhivă digitală precisă de artă de-a lungul istoriei omenirii.

Catalogarea istoriei este bine și bună, dar unele dintre abilitățile pe care computerele le învață din sortare și arhivare le fac de fapt mai creative. Artiștii rezidenți experimentează acum cu computere pentru a crea noi opere de artă folosind inteligența mașinilor și catalogul de 7 milioane de imagini pe care le-au creat. În timpul Google I/O 2016, Cyril Diagne și Mario Klingemann au explicat cum au învățat mașinile să vadă arta ca oamenii și cum au antrenat mașinile să fie creative.

Predarea computerelor ABC-ul lor

Unul dintre primele lucruri pe care le înveți unui copil este limbajul. În cultura occidentală, asta înseamnă să-ți înveți ABC-ul. Mario Klingemann, un artist de cod auto-descris din Germania, a început să învețe mașinile identificați litere stilizate din texte vechi pentru a afla dacă ar putea învăța un computer să recunoască mii de As, Bs, Cs și așa cu aspect diferit pe. A fost un curs intensiv de predare a mașinilor cum să clasifice imaginile așa cum ar face oamenii.

În timp ce un computer poate privi o litera B stilizată acoperită cu viță de vie și flori și poate vedea o plantă, chiar și un copil de 5 ani ar putea identifica imediat imaginea ca fiind o litera B - nu o plantă. Pentru a-și învăța computerul să-și recunoască ABC-urile, Klingemann i-a alimentat cu mii de imagini cu litere stilizate. El a creat o interfață asemănătoare Tinder de glisare spre dreapta sau spre stânga pentru a spune mașinilor sale dacă au ghicit litera corect sau greșit.

Se pare că mașinile își învață ABC-ul destul de repede; au început să vadă litere în toate. Așa cum oamenii văd chipuri în nori și imagini în opere de artă abstracte, computerele lui au văzut litere în imagini complet neînrudite. Klingemann și-a arătat computerului un desen sau o gravură a unei clădiri în ruine și au văzut în schimb litera B.

Klingemann a explicat că atunci când antrenezi un computer cu un singur set de imagini, începe să vadă doar acel tip de imagine în toate. De aceea, mașinile lui au văzut o scrisoare în ruină.

Învăț computere să clasifice 7 milioane de imagini

Când artistul de interacțiune digitală Cyril Diagne s-a alăturat Institutului Cultural, Google i-a pus o întrebare destul de descurajantă: „Ce poți face cu 7 milioane de artefacte digitale?”

Diagne a fost copleșită de întrebare, așa că a reprezentat fiecare imagine într-un format glorios de masiv undă sinusoidală, pe care o puteți vedea mai jos. Ulterior, acel val a ajuns să devină o reprezentare frumoasă a tot ceea ce proiectul speră să realizeze prin învățarea automată. Unda sinusoidală a lui Diagne poate fi căutată, așa că puteți naviga prin toate imaginile din arhiva digitală realizată de Institutul Cultural Google. Imaginile sunt grupate pe categorii și, din vedere de ochi de pasăre, vedeți doar o mare de puncte. Pe măsură ce vă mutați, puteți vedea anumite imagini, toate cu o temă comună, fie că este vorba de căței, ferme sau oameni.

Puteți căuta și prin el și găsiți imaginile dorite. Dacă te uiți suficient de bine, s-ar putea chiar să te întâlnești cu ceea ce Diagne numește Malul Portretelor. Acolo sunt grupate toate imaginile fețelor oamenilor.

Pentru a face o hartă care poate fi căutată a fiecărei imagini din arhivă, Diagne și echipa sa au trebuit să creeze o categorie pentru tot, pentru a învăța mașina ce este ce.

Categorizarea a 7 milioane de artefacte, dintre care multe pot avea mai multe categorii, nu este o sarcină ușoară. Echipa a trebuit să găsească unele care erau în afara careului. Nu este suficient să clasificați lucrurile în funcție de ceea ce sunt. De asemenea, au trebuit să creeze categorii pentru emoțiile pe care le evocă imaginile.

În acest fel, puteți căuta o imagine de „calm”, iar computerul vă va arăta imagini care evocă un sentiment de calm, cum ar fi apusuri de soare, lacuri senine și așa mai departe. În mod uimitor, mașinile au învățat cum să identifice emoțiile umane cu atâta abilitate încât se pot pune în pielea noastră pentru a lua în considerare modul în care o anumită imagine l-ar face pe un om.

Predarea emoțiilor umane pe mașini este un pas important pentru a le face mai creative. La urma urmei, o mare parte din arta modernă sunt reprezentări vizuale ale emoțiilor umane.

Dar poate o mașină să fie creativă?

Creativitatea și talentul artistic sunt două lucruri pe care nouă oamenilor le place să le considerăm doar ale noastre. Animalele nu fac artă, nici mașinile... încă. Proiectul Google Deep Dream a încercat să răstoarne ideea că mașinile nu pot crea artă. Gigantul de căutare a antrenat computere să manipuleze imagini pentru a crea opere de artă bizare, psihedelice. Imaginile create de Google Motorul Deep Dream poate să nu fie drăguțe, dar cu siguranță sunt unice și extrem de creative. Creațiile de mașini conțin culori psihedelice, limacși, ochi ciudați și animale fără trup care se învârtesc în spații nedefinite.

Unii ar putea argumenta că nu este cu adevărat artă dacă mașinile doar combină imagini existente, le răsucesc și le scufundă în culori extreme; Google ar cere să fie diferit, la fel și artistul de cod Klingemann.

„Oamenii sunt incapabili de idei originale”, a explicat el.

Chiar și picturile celebre conțin elemente ale operelor de artă anterioare, a remarcat el. Capodopera lui Picasso din 1907 Les Demoiselles d'Avignon, de exemplu, are influente din arta africana și precursori ai cubiștilor ca Paul Cezanne. De altfel, colajele, care combină imaginile existente într-un mod artistic, sunt o altă formă de artă bine stabilită. Picasso, Andy Warhol, Man Ray și alții sunt cunoscuți pentru colajele lor excentrice, așa că de ce colajele realizate de mașini nu pot fi și artă?

Klingemann a vrut să depășească limitele artei digitale și să vadă cum ar putea deveni mașinile creative cu mult înainte de a-și începe rezidențiatul la Institutul Cultural Google. Folosind propriile sale mașini mai puțin puternice, Klingemann a început să se joace cu Internet Archives și Google TensorFlow software de învățare automată pentru a realiza colaje digitale.

El a creat un instrument de învățare automată numit Ernst, numit după artistul suprarealist și colaj Max Ernst. Klingemann a identificat o serie de obiecte din opera lui Ernst și a spus computerului său să facă diferite colaje cu aceleași elemente. Rezultatele au fost adesea suprareale, uneori amuzante, iar alteori, absolut groaznice.

Klingemann dorea mai mult control asupra imaginilor haotice pe care le produceau mașinile sale, așa că a început să le învețe lucruri noi. El și-a întrebat: „Ce este interesant pentru oameni?” Klingemann știa că trebuie să antreneze sistemul ce să caute, să-l învețe cum să vadă toate acele elemente așa cum ar face un artist uman.

Opera de artă rezultată este superbă și complet unică. Deși Klingemann a folosit în mod evident imagini vechi pentru a-și crea opera, acestea sunt afișate într-un context nou și asta face toată diferența.

În prezent, creativitatea pe computer se limitează la colaje interesante și la înțelegerea imaginilor care merg bine împreună. Mașinile nu își fac încă propria artă, dar artiștii de cod care le conduc devin mai mult curatori decât creatori în timpul procesului.

Rămâne de văzut cât de departe poate omul să extindă mințile creative ale mașinilor, dar cu siguranță este fascinant de urmărit.

Recomandările editorilor

• Google Bard poate vorbi acum, dar poate îneca ChatGPT?
• Acum puteți încerca Google Bard, rivalul ChatGPT
• Noul Bard AI de la Google poate fi suficient de puternic pentru a face ChatGPT să fie îngrijorat – și este deja aici
• Google Meet sau Zoom? În curând, nu va conta
• Noua tastatură bizară a Google Japonia poate prinde și erori (literale).