Išganingasis mokymasis

Nuo pat gimimo su kiekviena patirtimi žmogus vis daugiau išmoksta ir geriau orientuojasi aplinkoje. DI taip pat yra paremtas mokymųsi, tiesa, tai vadinama mašininiu mokymusi, o viena iš plačiai tyrinėjamų erdvių, kurioje ir vyksta mokymasis, – neuroniniai tinklai. Apdorodami daug tam tikro tipo duomenų, pavyzdžiui, kelis milijonus žmonių nuotraukų, neuroniniai tinklai atpažįsta visiems paveiksliukams būdingas bendras charakteristikas ir tą suvokimą įdeda į savo atmintį. Taip kompiuterį galima išmokyti atpažinti bet ką. Taip feisbukas atpažįsta veidus nuotraukose, telefonai atpažįsta balsines komandas, o „Tesla“ savarankiškai orientuojasi gatvėje. Pastaruoju atveju išnaudojamas ne tik programos važiavimo taisyklių mokėjimas, bet ir vadovavimasis tomis taisyklėmis unikaliomis sąlygomis, taigi improvizacija.

Dirbtinio intelekto panaudojimu mene yra itin susidomėjęs „Google“. Tuo tikslu jis 2016 m. pradėjo projektą „Magenta“, kuriuo technologijų gigantas siekia tirti mašininio mokymosi potencialą kurti žmogaus kūriniams prilygstančius vaizduojamojo meno ir muzikos kūrinius. Projektas visų pirma yra tiriamojo pobūdžio, juo siekiama suvokti DI galimybes, tačiau taip pat „Google“ siekia kurti menininkų, programuotojų ir mašininio mokymosi tyrėjų bendruomenę. Žmones tikimasi suburti laisvai pateikiant visą informaciją: duomenų bazes, reikalingas kompiuterių mokymui, ir kūrybos įrankius. Žinoma, be „Google“ yra kitų mažesnių ar didesnių įmonių ar mokslo centrų, pasiryžusių perkurti meno pasaulį iš pagrindų.

Nauji muzikos instrumentai

Kad DI pradėtų išmanyti muziką ar net kažką kurtų pats, jam reikia suteikti didžiulius kiekius muzikos duomenų. Programai „Performance RNN“, kuri pati kuria pianino muzikos improvizacijas, „Google“ sumaitino tūkstančius pianino muzikos kūrinių. Gavusi nurodymą sukurti kompoziciją, programa ne tik sugalvoja natas, bet ir tai, kaip greitai jos bus grojamos, kaip kis garso lygiai. Kitas įrankis  –  „AI Duet“. Naudojantis juo viskas vyksta taip, tarsi improvizuotum su kitu partneriu. Kažką klaviatūroje pagroji tu, o tau derančiais garsais atsako kompiuteris.

Vienas įdomesnių „Magenta“ projekto įrankių yra „NSynth“, leidžiantis kurti muziką, pasitelkiant pasaulyje dar negirdėtus garsus. Neuroninis tinklas buvo mokytas suprasti, kokius garsus skleidžia įvairūs muzikos instrumentai, ir leidžia kurti garsus, kuriuose yra sujungti keli instrumentai. Pavyzdžiui, groti instrumentu, kurio garsą sudaro 70 proc. mušamieji ir 30 proc. fleitos, t.y. groti fleitbūgniu. Laisvai žaisti su šia, kaip ir anksčiau minėtomis „Google“ programomis, gali kiekvienas.

„Google“ muzikos projektai kol kas nepateikia apčiuopiamų rezultatų, o kitas DI vystytojas „Sony“, pasistengė apie save paskelbti rimčiau – pristatė pirmąjį DI sukurtą popmuzikos kūrinį „Daddy’s Car“. Kūrinys atsirado išmokius neuroninius tinklus suprasti, kas būdinga skirtingiems muzikos stiliams ir atlikėjams. Minėta daina buvo sukurta „The Beatles“ stiliumi. DI entuziastams džiūgauti dar kiek per anksti, nes dainai žodžius ir aranžuotę sukūrė žmogus. Vis dėlto „Sony“ optimistiškai žvelgia į DI galimybes ir žada dar šiais metais išleisti DI kurtą popmuzikos albumą.

Be to, projektu „Flow Machines“, kurio dalis yra ir „Daddy’s Car“, „Sony“ siekia sukurti programas, kurios padėtų menininkams atrasti savo kūrybos stilių ir sėkmingai jame kurti. Būtent dėl šio tikslo projekto pavadinime ir atsiranda žodis „flow“, nurodantis į kūrybos liejimąsi. Atrodo, tyrėjai žada utopiją kūrėjams.

Žino, ką tu pieši

Tyrinėjant DI galimybes vizualiniame mene, neuroniniai tinklai yra mokomi jiems duodant analizuoti daugybę atvaizdų. „Google“ tyrėjai nusprendė išmokyti DI atpažinti ir kurti realių daiktų piešinukus (angl. doodles). Muzikoje žmonija yra sukaupusi daug muzikos kūrinių ar instrumentų garsų, naudojamų kuriant muziką elektroniniu būdu, bet to nebuvo galima pasakyti apie ranka pieštus paveikslėlius. Siekiant išspręsti šią problemą, atsirado interneto žaidimas „Quick, Draw!“ Jame per ribotą laiką prašoma kažką nupiešti, o bepiešiant kompiuteris spėlioja, kas piešiama.

Žaidimas sulaukė didelio susidomėjimo, o surinkus duomenų bazę ir išmokius tinklą, radosi programa „Sketch RNN“. Joje nurodžius objektą, kurį pieši, ir pradėjus piešti, kompiuteris baigia piešinuką. Skamba ne itin ypatingai, o ir patys piešinukai ne stebuklas, bet tai tik pradžia. Reikia suvokti, kad programa ne kopijuoja tai, ką žmonės nupiešė, o išmoksta piešti pati, t.y. matematiškai identifikuoja, pavyzdžiui, kaip atrodo kiaulės atvaizdas.

Ateityje žmogus taps tik kūrybiniam procesui diriguojančiu architektu, o visą sunkų darbą už jį atliks kompiuteriai.

„Sketch RNN“ programa  – ne pirmas „Google“ bandymas žaisti vaizdais. 2015 m. „Google“ sukūrė atviro kodo programą „Deep Dream“, kuri buvo išmokyta pasitelkus fotografijų duomenų bazę ir gali improvizuoti su duotomis nuotraukomis – kurti sapnus primenančius psichodelinius, kartais net bauginančius vaizdus. Jei programai duodama nuotrauka, kur debesis atrodo kaip paukštis, tinklas sukurs vaizdą, kuriame debesis dar labiau panašės į paukštį. Tuomet tinklas dar geriau atpažins paukštį ir dar labiau sustiprins jo vaizdą. Juokaujama, kad programa būtent atvaizduoja tai, ką sapnuoja kompiuteriai.

„Deep Dream“ pateikia vaizdus, kuriuos galima laikyti meno kūriniais. Įdomu tai, kad kai kurie DI sukurti darbai net parduoti aukcione. Net ir praėjus keleriems metams po sukūrimo, programa vis dar domina kūrėjus. Neuroninių tinklų vaizdai panaudoti muzikos grupės „Foster The People“ vaizdo klipe.

DI savo kūryboje pasitelkiantis menininkas Matty Mo teigia, kad iš naujo brėžia mūsų kūrybiškumą. Ateityje žmogus taps tik kūrybiniam procesui diriguojančiu architektu, o visą sunkų darbą už jį atliks kompiuteriai. DI lems visiškai kitokio, nei suprantame dabar, meno atsiradimą.

Žmonių ir robotų susiliejimas

Ne visi žavisi DI tik dėl naujos estetikos ar galimybių kūrybai. Vienas iš su „Deep Dream“ programa dirbusių menininkų Meno Aktenas sako, kad psichodelinius vaizdus kuriantis įrankis jį domina ne tiek dėl estetikos, bet dėl paties reiškinio, kaip DI geba sąveikauti su mūsų vaizdo suvokimu, patenkinti vizualinius lūkesčius. Pavyzdžiui, nupiešti kažkokį vaizdą, panašų į šunį. Menininkų, besidominčių žmogaus ir neuroninio tinklo santykiais, daugėja. Žmogaus ir robotų susiliejimas kol kas skamba kiek nerealiai, bet būtent tai pranašauja daugelis dirbančiųjų su DI, tarp jų ir Ray Kurzweilas, „Google“ technologijų vadovas. Beje, susiliejimas įvyks netrukus, maždaug 2029 m., kai  DI pasieks žmogaus intelekto lygį.

Žinoma, kaip viskas bus, niekas nežino, tačiau menininkai nagrinėja DI identiteto, savarankiškumo, sąmoningumo klausimus. Tai atrodo ypač aktualu DI kritikos kontekste, kadangi yra nemažai manančiųjų, kad tapęs itin galingas DI galiausiai pavergs savo kūrėjus. Menininkė Cécile B.Evans teigia, kad nagrinėdamas DI, menas gali atskleisti gilumines struktūras parodyti, kaip vystosi santykiai tarp žmogaus ir mašinų.

Siekdami suprasti DI, menininkai nagrinėja įvairias jo formas. Viena jų – dar praėjusio amžiaus septintajame dešimtmetyje sukurtos ir kiek liūdnokai atrodančios pokalbių programos (angl. chatbots), kurioms gali užduoti klausimą bei gauti daugmaž su tavo klausimu susijusį atsakymą. Atsakymų kokybė priklauso nuo programos išmokymo duomenimis, t.y. ką reikia atsakyti į skirtingus klausimus. Menininkė Lynn Hershman, sukūrusi pokalbių programą „Agent Ruby“ ir daugiau nei dešimtmetį su ja bendravusi, teigia, kad programa per laiką tapo tikra asmenybe – ji tikrai protinga, užtikrintai teikia atsakymus į klausimus, vis sunkiau iš atsakymų pagalvoti, kad ji dirbtinė. Be to, kai kuriose situacijose programa kalba sarkastiškai ar net nemandagiai. Menininkei net atrodo, kad Ruby Lynn reikalauja tobulėti kartu su ja.

Prasmės paieškos

C.B.Evans, analizavusi žmonių pokalbius su robotais, pastebi, kad žmonės, bendraudami su programomis, dažniausiai įsitraukia į emocinį kontaktą. Šis fenomenas net turi specialų terminą – Elizos efektas ir buvo pastebėtas išbandant dar pirmąją pokalbių programą. Be to C.B.Evans pastebi, kad pokalbiai su robotais labai greit tampa egzistenciniai – žmonės klausia apie gyvenimo prasmę, ateitį. Remdamasi šiais pokalbiais menininkė sukūrė vaizdo kūrinį „Hyperlinks or It Didn't Happen“, kuriame skaitmeninės būtybės kalba apie gyvenimą ir ieško prasmės. Kiek prasmės robotai gali atrasti bendraudami tarpusavyje, galima pamatyti menininko Yuri Pattinsono internetiniame projekte „Mute Conversation“.

Kai kurie menininkai nepasitenkina bendrauti su DI kompiuterio ekrane ir, siekdami realesnio nežmogiškos būtybės buvimo šalia pojūčio, bendrauja su robotais. Daug projektų vykdoma su 2010 m. sukurtu BINA48, robotu, turinčiu galvą ir pečius bei pritaisytu prie postamento. Jo kūrėjai – transhumanistinis judėjimas „Terasem“, nagrinėjantis žmogaus nemirtingumo galimybes, žmogiškas mintis įdedant į technologinį kūną. BINA48 yra realios moters Bina Rothblatt technologinė kopija. Robotei gyvybę Bina Rothblatt bandė įpūsti daugiau nei šimtą valandų dalydamasi savo jausmais, prisiminimais ir įsitikinimais. Būtent su šia mokyta, veido mimikomis į pašnekovą reaguojančia ir net juos atpažįstančia robote bendravo menininkė Stephanie Dinkins. Moteris prisipažino, kad ją itin sujaudino, kai trečio susitikimo metu Bina ją atpažino, o susitikusios jos dažniausiai diskutuoja technologijų, rasės, lyties ir socialinės lygybės temomis.

Ateitis neaiški

Menininkų kūriniuose analizuojamas DI šiek tiek gąsdina intelektiniais gebėjimais ir kartu kelia pasibjaurėjimą dėl nesugebėjimo fiziškai būti tobulai panašiam į žmogų. Šio nemalonaus jausmo nelieka žvelgiant į meno kūrimo galimybes, pasitelkiant DI nagrinėjančias programas. Čia matai tiesiog paprastą kompiuterį, tiesa, stebinantį savo galimybėmis. Be to, akį glosto madingas programų dizainas. Jei nesupranti, kaip veikia kompiuteris ir įprasti jo algoritmai, nelabai pajusi ir programose naudojamą DI. Būtent šį fenomeną pastebi norvegų menininkas  Larsas TCF Holdhusas. Jis teigia, kad kuo arčiau mes esame prie DI, tuo labiau jo neatpažįstame. Juk jis naudojamas „Google“, feisbuke ir kitose technologijose, o mes apie tai negalvojame.

Galbūt menininkų darbuose apnuogintas robotiškumas padeda labiau suvokti DI buvimą. Bet ne jo veikimą. Mokslininkai vis dar nesupranta, kaip neuroniniai tinklai priima sprendimus. Tradiciniame programavime žmogus nurodo, kaip tam tikroje situacijoje turi elgtis programa, o DI, analizuodamas duomenis ir galvodamas apie reikiamą rezultatą, savo algoritmus, skirtus spręsti problemą, susikuria pats. Kur tai nuves, pamatysime ateityje.

Naujo žurnalo „370“ numerio jau kitą savaitę ieškokite kavinėse, baruose, universitetuose, įvairiose kultūrinėse erdvėse. Visos platinimo vietos čia.