Google'ın Kültür Enstitüsü'ndeki Coder Sanatının İçinde

Bir makine yaratıcı olabilir mi? Google da öyle düşünüyor ve makinelere dünyayı biraz daha biz duygusal insanlara nasıl bakacaklarını öğretmeye adanmış bir ekibi var.

Bilgisayarları çocukmuş gibi düşünün; kodlayıcıların onlara öğrenmeyi nasıl öğretebileceğini anlamak kolaydır. Yapay zeka başlangıçta çok basit ve basittir. İnsan moderatörler bilgisayarlara nasıl düşüneceklerini ve böylece kendilerini nasıl öğreteceklerini göstererek talimat verirler. Kodlayıcılar onlara temel bilgileri verdikten sonra bu bilgiyi hızla genişletebilirler.

Şunda Google Kültür Enstitüsü Fransa'nın Paris kentinde arama devi, makinelere yüzyıllar boyunca insanın sanatsal başarısını gösteren 7 milyon görselin nasıl kategorize edileceğini öğretiyor. Enstitü'nün bir web sitesi ve uygulamaları bile var. iOS Ve Android Dünyanın dört bir yanındaki farklı müzelerdeki sanat eserlerini arayabileceğiniz yer. Sanat kataloğunu oluşturmak için Enstitü'de ​​ikamet eden kod sanatçılarının bilgisayarlara nasıl yapılacağını öğretmesi gerekiyordu. görüntüleri, insanların insanlık tarihi boyunca doğru bir dijital sanat arşivi oluşturmak için kullanacağı şekilde görüntüleyin.

Tarihi kataloglamak iyi ve güzel, ancak bilgisayarların sıralama ve dosyalama yoluyla öğrendiği bazı beceriler aslında onları daha yaratıcı kılıyor. Mekandaki sanatçılar artık makine zekasını ve bir araya getirdikleri 7 milyon görselden oluşan kataloğu kullanarak yeni sanat eserleri yaratmak için bilgisayarlarla denemeler yapıyor. Google I/O 2016 sırasında, Cyril Diagne Ve Mario Klingemann makinelere sanatı insanlar gibi görmeyi nasıl öğrettiklerini ve makineleri yaratıcı olmaları için nasıl eğittiklerini açıkladı.

Bilgisayarlara ABC'yi öğretmek

Bir çocuğa öğreteceğiniz ilk şeylerden biri dildir. Batı kültüründe bu, ABC'nizi öğrenmek anlamına gelir. Kendini Alman kod sanatçısı olarak tanımlayan Mario Klingemann, makinelere kodlamayı öğretmeye başladı. Bir bilgisayara binlerce farklı görünümlü A, B, C vb. harfleri tanımayı öğretip öğretemeyeceğini öğrenmek için eski metinlerden stilize edilmiş harfleri tanımlayın. Açık. Bu, makinelere görüntüleri insanların yaptığı gibi nasıl kategorize edeceklerini öğreten hızlandırılmış bir kurstu.

Bir bilgisayar sarmaşıklar ve çiçeklerle kaplı stilize edilmiş bir B harfine bakıp bir tür bitki görebilirken, 5 yaşındaki bir çocuk bile bu görüntünün bir bitki değil, B harfi olduğunu hemen anlayabilir. Klingemann, bilgisayarına ABC'yi tanımayı öğretmek için onu stilize harflerden oluşan binlerce resimle besledi. Makinelerine harfi doğru mu yanlış mı tahmin ettiklerini söylemek için sağa veya sola kaydırarak Tinder benzeri bir arayüz oluşturdu.

Görünüşe göre makineler ABC'lerini oldukça hızlı öğreniyor; her şeyde harfler görmeye başladılar. İnsanların bulutlardaki yüzleri ve soyut sanat eserlerindeki görüntüleri görmesi gibi, bilgisayarları da harfleri tamamen ilgisiz görüntülerde görüyordu. Klingemann bilgisayarına yıkık bir binanın çizimini veya gravürünü gösterdi ve onun yerine B harfini gördü.

Klingemann, bir bilgisayarı yalnızca tek bir görüntü kümesiyle eğittiğinizde, her şeyde yalnızca o tür görüntüyü görmeye başladığını açıkladı. Bu yüzden makineleri harabeye dönmüş bir mektup gördü.

Bilgisayarlara 7 milyon görüntüyü kategorilere ayırmayı öğretmek

Dijital Etkileşim Sanatçısı Cyril Diagne, Kültür Enstitüsü'ne katıldığında Google ona oldukça korkutucu bir soru yöneltti: "7 milyon dijital eserle ne yapabilirsiniz?"

Diagne bu soru karşısında şaşkına dönmüştü, bu yüzden her görüntüyü olağanüstü derecede büyük bir tablo halinde listeledi. sinüs dalgası, aşağıda görebileceğiniz. Bu dalga daha sonra projenin makine öğrenimi ile başarmayı umduğu her şeyin güzel bir temsili haline geldi. Diagne'nin sinüs dalgası aslında aranabilir, böylece Google Kültür Enstitüsü tarafından oluşturulan dijital arşivdeki tüm görseller denizinde gezinebilirsiniz. Görüntüler kategoriler halinde gruplandırılmıştır ve kuşbakışı bakıldığında yalnızca bir nokta denizi görürsünüz. İlerledikçe, ister köpek yavruları, ister çiftlikler, ister insanlar olsun, hepsi ortak bir temaya sahip belirli görselleri görebilirsiniz.

Siz de içinde arama yapabilir ve istediğiniz görselleri bulabilirsiniz. Yeterince dikkatli bakarsanız Diagne'nin Portrelerin Kıyısı dediği yere bile rastlayabilirsiniz. İnsanların yüzlerinin tüm görüntülerinin kümelendiği yer burasıdır.

Arşivdeki her görüntünün aranabilir haritasını oluşturmak için Diagne ve ekibinin, makineye neyin ne olduğunu öğretmek amacıyla her şey için bir kategori oluşturması gerekiyordu.

Birçoğunun birden fazla kategorisi olabilecek 7 milyon eseri kategorize etmek kolay bir iş değil. Takımın kalıpların dışında kalan bazı şeyleri düşünmesi gerekiyordu. Bir şeyleri sadece ne olduklarına göre sınıflandırmak yeterli değildir. Ayrıca görsellerin uyandırdığı duygulara yönelik kategoriler de oluşturmaları gerekiyordu.

Bu şekilde, "sakin" bir görsel arayabilirsiniz ve bilgisayar size gün batımı, sakin göller vb. gibi sakinlik duygusu uyandıran görseller gösterecektir. Şaşırtıcı bir şekilde makineler, belirli bir görüntünün insana nasıl hissettireceğini düşünmek için kendilerini bizim yerimize koyabilecek kadar insan duygularını nasıl tanımlayacaklarını öğrendiler.

Makinelere insan duygularını öğretmek, onları daha yaratıcı hale getirme yolunda önemli bir adımdır. Sonuçta modern sanatın büyük bir kısmı insan duygularının görsel temsilidir.

Peki bir makine yaratıcı olabilir mi?

Yaratıcılık ve sanat, biz insanların yalnızca bize ait olduğunu düşünmekten hoşlandığımız iki şeydir. Hayvanlar sanat yapmıyor, makineler de… henüz. Google'ın Deep Dream projesi makinelerin sanat yaratamayacağı fikrini tersine çevirmeye çalıştı. Arama devi bilgisayarları, tuhaf, psychedelic sanat eserleri yaratmak için görüntüleri manipüle edecek şekilde eğitti. Google'ın hazırladığı görseller Derin Rüya motoru hoş olmayabilir ama kesinlikle benzersiz ve son derece yaratıcılar. Makine kreasyonları, psychedelic renkler, sümüklü böcekler, tuhaf gözler ve tanımsız alanlarda dönen bedensiz hayvanlar içerir.

Bazıları, makinelerin yalnızca mevcut görüntüleri birleştirmesinin, bükmesinin ve aşırı renklere batırmasının gerçekten sanat olmadığını iddia edebilir; Google farklı olmak için yalvarırdı ve kod sanatçısı Klingemann da öyle.

"İnsanlar orijinal fikirler üretemezler" diye açıkladı.

Ünlü tabloların bile daha önceki sanat eserlerinden öğeler içerdiğini belirtti. Picasso'nun 1907 tarihli başyapıtı Les Demoiselles d'Avignon, örneğin, şunlardan etkilenir: Afrika sanatı ve kübistlerin öncüleri Paul Cezanne. Nitekim var olan görüntüleri sanatsal bir biçimde bir araya getiren kolajlar da köklü bir sanat formudur. Picasso, Andy Warhol, Man Ray ve daha fazlası eksantrik kolajlarıyla tanınıyor; peki neden makineler tarafından yapılan kolajlar da sanat olarak kabul edilemiyor?

Klingemann, Google Kültür Enstitüsü'nde ihtisas eğitimine başlamadan önce dijital sanatın sınırlarını zorlamak ve yaratıcı makinelerin ne kadar uzun süre dayanabileceğini görmek istiyordu. Klingemann, kendi daha az güçlü makinelerini kullanarak İnternet Arşivleri ve Google'ın arşivleriyle oynamaya başladı. TensorFlow dijital kolajlar oluşturmak için makine öğrenimi yazılımı.

Adını sürrealist ve kolaj sanatçısından alan Ernst adında bir makine öğrenimi aracı yarattı. Max Ernst. Klingemann, Ernst'in çalışmalarından bir dizi nesne belirledi ve bilgisayarına aynı öğelerle farklı kolajlar yapmasını söyledi. Sonuçlar çoğu zaman gerçeküstü, bazen komik, bazen de kesinlikle berbattı.

Klingemann, makinelerinin ürettiği kaotik görüntüler üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmak istiyordu ve onlara yeni şeyler öğretmeye başladı. Kendi kendine şu soruyu sordu: "İnsanlar için ilginç olan nedir?" Klingemann, sisteme neyi arayacağı konusunda eğitim vermesi, tüm bu unsurları bir insan sanatçı gibi nasıl göreceğini öğretmesi gerektiğini biliyordu.

Ortaya çıkan sanat eseri muhteşem ve tamamen benzersizdir. Her ne kadar Klingemann işini yaratmak için eski görselleri kullanmış olsa da, bunlar yeni bir bağlamda sergileniyor ve bu da büyük fark yaratıyor.

Şu anda bilgisayar yaratıcılığı ilginç kolajlar ve hangi görsellerin birbirine iyi uyum sağladığını anlamakla sınırlı. Makineler henüz kendi sanatlarını yapmıyor ancak onlara güç veren kod sanatçıları, süreç boyunca yaratıcıdan ziyade küratör haline geliyor.

İnsanın, makinelerin yaratıcı zekasını ne kadar geliştirebileceğini zaman gösterecek, ancak izlemesi kesinlikle büyüleyici.

Editörlerin Önerileri

• Google Bard artık konuşabiliyor ama ChatGPT'yi bastırabilir mi?
• Artık ChatGPT'nin rakibi Google'ın Bard'ını deneyebilirsiniz
• Google'ın yeni Bard AI'si ChatGPT'yi endişelendirecek kadar güçlü olabilir - ve o zaten burada
• Google Meet mi Zoom mu? Yakında bunun bir önemi kalmayacak
• Google Japonya'nın tuhaf yeni klavyesi (gerçek anlamda) hataları da yakalayabilir