Спецматериалы

Вкалывают роботы: как нейросети меняют наши представления о творчестве и работе

Феликс Сандалов

09 сентября 2016, 17:17 6174

В том, что компьютер может профессионально решать задачи, которые привыкли делать люди, нет ничего нового — за последние четверть века десятки отраслей претерпели радикальные перемены благодаря новым технологиям. Машинное обучение открыло новые возможности для искуственного интеллекта: в короткий срок он обучился водить автомобиль, имитировать стиль великих художников, искать людей по фотографии, подражать Рамзану Кадырову в твиттере, соблазнять женщин, обыгрывать чемпионов в го, распознавать на изображении еду и мебель, делать экономические прогнозы и многое другое. Разговоры о том, что роботы заменят водителей такси и продавцов подтверждаются реальными событиями — в далеком ли Сингапуре или в ближайшем магазине, где уже установили автоматического кассира. И если роботу-таксисту мы еще можем отказывать в наличии у него сознания и личности, то как быть с искуственным художником или писателем, чьи работы неотличимы от человеческих? И смогут ли машины в один день вытеснить людей творческих профессий? Rus2Web узнал, что думают по этому поводу математик, философ, композитор и теоретик искусства. 

Математика

За перечисленными выше умениями машин лежат искуственные нейронные сети — математические модели, способные самостоятельно обучаться на основе огромного массива входящих данных. Такие сети являются базой для искуственного интеллекта, его мозгом, сконструированным по аналогии с человеческим из множества маленьких программ-нейронов, каждая из которых решает свою небольшую задачу и передает сведения дальше. Неудивительно, что именно математики уделяют особое внимание таким устройствам. Профессоры Том Хэйлз из Питтсбургского университета и Тимоти Гауэрс считают, что именно компьютер-математик перевернет науку — и если Хэйлз занимается механизмами, упрощающими проверку существующих доказательств, то Гауэрс и его коллеги разрабатывают машину, способную самостоятельно решать проблемы и доказывать теоремы. Впрочем, по прогнозу Гауэрса превзойти математика-человека компьютер сможет скорее всего не раньше конца этого века.

Роман Михайлов, математик, драматург, доктор физико-математических наук:

Я практически исключаю для математики возможность самостоятельного занятия нейросетями сегодня. Сейчас нейросети могут выдавать мощный арт — в силу своей отличной от человеческой психики. Они также могут выполнять некоторую работу, которая многим математикам не под силу — но это та работа, которую можно формализовать. Математик Владимир Воеводский в настоящее время пытается сделать революцию в науке: он собрал группу ученых, занимающихся строительством унивалентных оснований математики, одним из результатов данной деятельности должен стать автомат, проверяющий доказательства. Дело в том, что в любой научной статье могут быть скрытые логические ошибки. Воеводский хочет создать такую компьютерную систему, которая будет эти ошибки искать, потому что в крупных публикациях их может быть много и на обнаружение таких ошибок людьми уходят годы. Более того, может оказаться, что целые теории неверны, они могут со временем рассыпаться.

Математик Владимир Воеводский

Если говорить о некоей перспективе, то мне кажется, что через двадцать лет произойдет более значимое событие, чем появление машин-математиков — произойдет определенное соединение математики, структурализма и искусства, к которому давно уже все идет. И когда компьютеры научатся качественной оригинальной живописи, когда они будут не просто косить под стиль какого-то художника, а находить новое прочтение окружающей и внутренней природы, то тогда будут возможны и машины-математики, которые будут выдавать красивые непротиворечивые теории. Например, создание сложного языка типа ифкуиль, но направленного на коммуникации неантропоморфных сущностей — вполне доступная задача для будущей машины, лежащая на стыке математики, лингвистики и арта.

Пример письменности на Ифкуиль

Что до истории с «Корчевателем», когда Михаил Гельфанд разыграл редакцию «Журнала научных публикаций аспирантов и докторантов» при помощи генератора квазинаучных текстов, то в ней нет совершенно ничего феноменального. Есть куча журналов, которые публикуют вообще все, что им присылают, есть те, кто на этом зарабатывают. Это история про отсутствие института научных редакторов. Я посмотрел, что еще публиковалось в этом журнале: в котором засветился «Корчеватель»: там печатался абсолютный нонсенс, это даже не аспиранты с сырыми работами, это просто глупости, лишенные научного содержания. «Корчеватель» не сильно на этом фоне выделялся, и не думаю, кстати, что он был самым бессмысленным из того, что там публиковалось.Так что эта история не про возможности машин, а про беспомощность отдельных журналов.

Музыка

Недавняя история с програмистами Яндекса, обучившими нейросеть писать тексты песен «под Егора Летова», — это далеко не единственный случай пересечения искуственного интеллекта с миром музыки. Даже если не брать в расчет тот факт, что львиная доля электронной музыки с конца 80-х обязана своему существованию вычислительным машинам, то и на территории академической музыки мы увидим заметные следы компьютеров-композиторов. Впервые они появились еще в послевоенные годы, но долгое время им катастрофически не хватало мощности — несколько секунд музыки старые ЭВМ могли генерировать часами, а то и сутками. Ситуация изменилась в двухтысячных, когда пускай скромного, но все-таки успеха  добилась Эмили Хауэлл — так ученый и музыкант Дэвид Коуп назвал алгоритм, позволяющий в неограниченных количествах и в режиме реального времени производить меланхоличную минималистичную музыку в духе пианиста Любомира Мельника. 

Борис Филановский, композитор:

Может ли компьютер заменить живого композитора? Для начала я бы подверг сомнению саму постановку вопроса. Замена подразумевает набор эквивалентных свойств, но вряд ли мы способны определить «свойства композитора», к тому же его роль не ограничивается одним только написанием музыкального текста. Меня интересует компьютеры-сочинители не тем, чем они похожи на людей-сочинителей ― а тем, чем они отличаются от нас. Я слышал то, что сочиняет Iamus, Hexahedria и другие приспособления и обратил внимание, что там совершенно другая логика ― логика, кажущаяся нам абсолютно нелогичной, нечеловеческой. Звучит это дико интересно и за достижение такой музыкальной нелогичности я бы, честно говоря, дорого дал. Но это не значит, что музыку, порожденную нейросетью, сложно отличить от человеческой. Наоборот,  расслышать ее происхождение довольно легко. Человеку свойственна некоторая мера связности, определенный синтаксис — арсис и тезис, сжатое и расслабленное, вдох и выдох, словом, все, что заложено в нас природой, оказывается затем и в композиции. Многие композиторы пытались выскочить за эти рамки: например, этим занимался Джон Кейдж, пытаясь достичь нелогичности через случайные процедуры. Но даже случайная последовательность нот не обязательно будет бессмысленной ― есть исследования, показывающие, что для серий Шенберга или ритмических последовательностей Стравинского характерна гораздо меньшая предсказуемость чем для сгенерерированных машиной случайных последовательностей. Действия человека хуже прогнозируется чем действия программы, к тому же программы не обладают способностью сознательно создавать далековатые смыслы. Не говоря уже о том, что нейронные сети в настоящий момент исключительно ограничены звуковысотной природой и темперированным строем — а это же полнейший примитив, позавчера музыки. Машина не может написать симфоническую партитуру, предусмотрев разные тембры и разное звукоизвлечение, она очень ограничена в своих методах, иначе бы она не могла формализованным образом выдавать некие данные.

Другая присущая нейросетям особенность состоит в том, что они выдают то, чем их кормят: какой музыкой вы будете пичкать нейросеть, такая, в пересобранном виде, и будет на выходе. И вместе с тем, если мы почитаем, что пишут о нейросети Hexahedria ее создатели, то мы увидим, что они пытаются бороться с тенденцией машины к стилизации — это ход мысли программиста, а не музыканта. Они думают, что непохожесть на какой-то отдельный стиль является гарантией оригинальности, но это вообще так не работает. Наоборот, композитор должен чувствовать стиль как интегральную целостность, располагать тезаурусом разной широты — вот это ранний Бетховен, а это поздняя классика, а тут музыка середины XVIII века. Человек изначально учится подражать, но извлекает из этого подражания не столько формальные характеристики, сколько сложно вербализуемые навыки и методы. Иными словами, если что-то и похоже на то, как сочиняет человек, то это не нейросеть, а композиционная машина с входными данными и алгоритмами. 

Что до использования подобных устройств в композиторской практике, то я думаю, что из соображений профессионального самосохранения среди моих коллег не будет широкого коллаборационизма с нейросетями, разве что в качестве разовых экспериментов, но без серьезных исторических последствий. Я уверен, что человек не может отказаться от человеческого в себе.

Искусство

Если Google DeepDreamr, превращающий любое изображение в тяжелую галлюцинацию, был в меньшей степени игрушкой для пользователей и в большей — прекрасным подспорьем для программистов Google, обучающих нейросеть высокоточному поиску по изображениям (отсюда все эти собаки, глаза и членистоногие, которые машина выявляла на снимках), то российское приложение Prisma стала настоящим хитом у владельцев смартфонов. Внешне Prisma смахивает на Instagram c его системой фильтров, только вместо изменения оттенка и контрастности снимка Prisma превращает фотографию в работы известных художников, используя в качестве шаблонов работы Пикассо, Ван Гога, Шагала, Мунка и других.

Пример изображения, обработанного в программе PRISMA

Впрочем, случай Prisma далеко не первый — разработанная Гарольдом Коэном программа AARON рисует картины (не на экране, а настоящей краской по настоящему холсту) аж с 1973 года, проделав с тех пор солидную творческую эволюцию. А работы таких искуственных художников как e-David и Painting Fool регулярно выставляются и имеют критические отзывы. 

Дмитрий Галкин, культуролог, доктор наук, профессор Томского государственного университета

Пока что я скептично отношусь к творческим возможностям нейронных сетей. Что касается арт-сообщества, то оно неоднородно: конечно, есть адепты и энтузиасты технологического искусства, которым интересны самые радикальные возможности подобных технологий, хотя в России таких значительно меньше, чем на Западе или в Азии. Есть люди других взглядов. Кого-то в искусстве интересуют сложные социальные и политические аспекты, проблемы интервенций и провокаций, сложные смыслы и их толкования. Для них большинство технологий — поверхностная суета капитализма. К тому же, нейронка бессмысленна в качестве субъекта протестной акции. Совсем консервативные и часто высоко профессиональные люди смотрят на техно-творчество с точки зрения того, что есть незыблемые привелегии человеческого духа и искусство — главное из них. У нас такие критики пока преобладают, но ситуация быстро меняется.

Вопрос творческой идентичности компьютерных программ обсуждается уже лет 60, особенно в том, что касается искуственного интеллекта, но я не думаю, что кто-то всерьез признает «авторство» нейронных сетей. Куда интереснее проблематизация функции автора через компьютерного соавтора. У Бориса Гройса, кстати, есть вполне уместный для этого случая термин «множественное авторство». Мне интересны две возможные «ветви» развития: в одной изощренные кураторы пытаются симулировать творческую идентичность нейронных авторов и собирают выставки ИИ-художников. В другой художники ищут самые невероятные модели множественного авторства. Допустим, куратор-нейронка собирает выставку из художников и других нейронных сетей.

Если мы говорим о таком виде искусства как перформанс, то там давно и успешно используется самая изощренная робототехника на основе разных моделей ИИ. Но, конечно, проще всего творить внутри цифровых миров. Здесь есть много чего разного: изображения, анимация, кино, игровые форматы, звук, текст... Художники уже отработали эту тему границ цифрового еще в 90х. Тогда же появилось гибридное искусство: цифра приходит к плоти, к мясу, пусть даже сначала это механические части робота. Мне интересны возможности работы компьютерных нейронок с живыми клетками и плотью. Но пока что в творческом смысле они относительно беспомощны, они способны работать только в структуре гибрида.Но я могу себе представить коллаборацию, когда сеть на основе больших данных по анатомии и физиологии придумывает новые существа и пускает на биопечать.

Изображение: Aaron

Что до существующих компьютеров-художников, то мне всегда был симпатичен Aaron, сама его история и энтузиазм разработчиков. Да и работы у него визуально любопытные,  хотя для современного искусства это слишком прямые и заурядные решения. Меня во всей этой истории волнует возможность осмысленой встречи художника и Чужого. Подчеркну: осмысленной! Не аттракциона и щекотания органов чувств. 

Литература и философия

Если машина-мыслитель по-прежнему остается плодом ироничной фантазии автора «Соляриса» Станислава Лема, который, тем не менее, предсказал слишком многое, чтобы сбрасывать со счетов и этот шуточный образ, то ИИ-литератор уже здесь — и уже претендует на писательские лавры. Речь о японской нейросети, написавшей рассказ «Konpyuta ga shosetsu wo kaku hi» (День, когда компьютер напишет прозу), который потом прошел отбор местной литературной премии. Японская программа не одинока — в сети есть уже целые библиотеки подобной машинной литературы, но вот разве что читатели не рвутся осваивать сгенерированные компьютером сюжеты.

Михаил Куртов, философ, медиатеоретик, кандидат философских наук:

Мыслящая машина не сможет написать литературный текст, не обладая знаниями о повседневной стороне жизни — того, что Хайдеггер называл дазайном, то есть «опытом вот». Искусственному интеллекту невозможно объяснить, что такое «это» или «вот», хотя эти слова концентрируют в себе специфически человеческий способ существования. При этом жанровые произведения машинам даются легче — был экспериментальный роман, написанный японской нейросетью и даже вошедший в список соискателей местной литературной премии, был чат-бот, присылающий пользователям сгенерированную эротическую прозу и так далее.

Если мы говорим не о тексте, а именно о литературе, то претензии на автономное машинное авторство литературных произведений пока что ничем не обоснованы. Литература — это древнейший способ удерживания человеческого опыта, это придуманный людьми механизм бессмертия. Но нуждаются ли машины в такого рода удерживании? На это можно посмотреть и с другой стороны: как мы знаем из Бланшо, литература — это не про чувства или мысли в общем и целом, а про опыт смерти. Пишущий имеет дело со смертью. Но машины лишены этого опыта и сначала должны открыть его для себя, чтобы машинное производство текстов превратилось в литературу. Полагаю, что для этого еще как минимум лет тридцать нужно подождать.

Что до философствующих машин, то здесь я тоже вижу серьезные ограничения. Конечно, философские тексты можно симулировать, и иногда это удается сделать при помощи генераторов текстов, но это происходит исключительно за счет воспроизведения штампов и стереотипов философской академии. Здесь та же проблема, что и в случае с литературой: машины лишены чего-то человеческого и одновременно как будто и не нуждаются в нем. Они не знают смерти и потому не заинтересованы в самоудерживании литературных текстов. У них нет самосознания, и поэтому им не нужна философия. То есть дело не в том, что самосознание является необходимым условием философствования и поэтому машины не могут быть философами, а в том, что мы не знаем, что даст им это самосознание и даст ли вообще что-то — даже если оно когда-нибудь станет возможным. Вот эти попытки вменить машинам «интерес» к литературе и к философии, «интерес» специфически человеческий, — это возмутительно.  Машинам есть чем заняться.

Мне представляется единственной этически верной и работающей позицией попытка дружбы с машинами. Обращение к искусственному разуму или пока еще недоразуму для собственного творчества вполне возможно, это может ускорить процесс, где-то что-то подсказать, обогатить формальными находками. Наверное, для радикальных сторонников технического прогресса это шаг назад, но на самом деле скромность в таких вопросах не повредит. Пора отбрасывать эту претензию, что мы сейчас создадим Егора Летова искусственного, который будет писать песни лучше чем Егор Летов настоящий — простите, но зачем он нам нужен в таком качестве? При этом искусственный стихосложитель может открыть нам какой-то неожиданный ракурс на творчество человеческого поэта или дать возможность более гибкого создания собственных текстов. Так что будущее литературы, связанное с машинами, — это дружба и взаимодействие, а не замещение людей роботами.

 

Главные новости

Новости

Последняя новость Rus2Web про Путина

31 января 2017, 12:47
Новости

Последняя новость Rus2Web о Навальном

31 января 2017, 12:43
Новости

Последняя новость Rus2Web, написанная стажером

31 января 2017, 11:37
Новости

Последняя новость Rus2Web про Ротенбергов (надеемся, обоих)

31 января 2017, 11:37
Facebook
VK
Twitter
Youtube
Coub
Telegram