Битва за креатив:
люди против машин

Компьютерные алгоритмы научились писать музыку, и люди слушают ее даже не подозревая, что произведение написал компьютер. Следующий шаг ― тексты новостей и даже целые истории. При этом искусственный интеллект самообучается и выходит из-под контроля человека. Есть ли предел?

Может ли быть в творчестве что-то, чего рано или поздно не сможет сделать алгоритм? Нужен ли будет для креатива человек или компьютер справится сам?
Мы поговорили об этом с Олегом Нестеровым, Ярославом Орловым
и Василием Кутьиным.
7 причин, почему рано хоронить
арт-директоров и копирайтеров
Из интервью наших героев мы собрали семь аргументов о том, почему искусственный интеллект не сможет заменить человека в творческом процессе.
1. Алгоритмы не умеют задавать вопросы.
Пока машины способны выполнять только четко поставленные перед ними задачи. Алгоритм не может сам себе задать вопрос и изменить направление работы. С одной стороны, это является преградой на пути к творчеству, с другой оберегает человечество от того, что машины выйдут из-под контроля и начнут действовать против людей.

2. Искусственный разум не способен уловить контекст.
Алгоритмы пока не умеют обрабатывать информационные потоки так, как это делают люди. То есть, с учетом множества контекстов смысловых, эмоциональных, визуальных, временных и т.д. Программу обучают на определенной выборке, а затем она запускает процесс машинного обучения «по аналогии», а все уникальные факторы воздействия остаются за рамками процесса и не учитываются. Именно поэтому алгоритмы не способны создать успешный мем или другую «многослойную» вирусную историю.

3. Эмоциональный интеллект доступен только человеку.
Эмоциональный интеллект учитывает эмоциональное состояние человека и является фундаментом того, чем занимаются представители креативной индустрии. Алгоритм этим свойством, конечно, не обладает. Если разработчики заложат в машину «реакция на А будет такая-то, на В такая», программа, конечно, напишет текст или слоган, но большой эмоциональной отдачи от него не будет.

4. Алгоритмы это не замена, а помощник.
Задача машины не стать равной человеку, а ликвидировать значительное количество рутинной работы, что позволит людям больше заниматься творчеством. Максимальную пользу алгоритмы приносят, выполняя аналитическую, механическую работу, набирая данные, чтобы человек мог заручиться правильностью решения. Например, программа может здорово помочь при разработке инсайтов целевой аудитории, проанализировав поисковые запросы ее представителей.

5. Машины успешно пишут тексты лишь «по шаблону»
Алгоритмы уже активно помогают создавать тексты. Например, спортивную хронику на Sports.ru ведет робот, а компания «Яндекс» еще в прошлом году представила алгоритм, который самостоятельно составляет короткие новости о погоде, пробках и поисковых всплесках. В таких заметках, конечно, нет особого творчества, поскольку они воспроизводят стиль текстов, которые использовались для машинного обучения. Однако журналистам-новостникам стоит начать беспокоиться о своем будущем.

6. Для искусственного интеллекта ошибка это плохо, для человека возможность
Нейронные сети и все современные алгоритмы машинного обучения имеют одну особенность: именно человек всегда задает им некоторую меру того, что такое «хорошо», а что такое «плохо», какие картинки похожи, а какие отличаются, правильно предсказана температура на завтра или нет. И ни один современный алгоритм не может понять, есть ли что-то хорошее в том, что человек ошибся. Для алгоритма это всегда будет «плохо». Но именно такие ошибки имеют в творчестве большой вес.

7. Творческий поток привилегия человека
Если рассматривать творчество с точки зрения ноосферы В.И. Вернадского, то алгоритмам никогда не стать истинными креаторами. В соответствии с учением великого русского мыслителя, когда человек в особые моменты находится в условиях сильного истощения или, наоборот, творческого подъема, происходит так называемый прокол, открывается канал в ноосферу, и копирайтер просто записывает удачный слоган, или дизайнер делает хороший логотип и т.д. У машины такой канал, безусловно, не открывается.

5 фактов об искусственном интеллекте

В общении машину можно принять за реального человека
Компьютеры научились проходить тест Алана Тьюринга, который был предложен автором еще в 1950 году. Цель испытания введение в заблуждение реального человека, попытка доказать ему, что он имеет дело с другим человеком, а не с машиной. Тест считается пройденным, если как минимум 30% оппонентов компьютера оказываются убежденными, что они общаются с человеком. Впервые в истории тест Тьюринга был пройден 6 июня 2014 года программой «Eugene Goostman», разработанной в Санкт-Петербурге Владимиром Веселовым и Евгением Демченко.
Искусственный интеллект уже сегодня управляет инвестициями
Применение искусственного интеллекта на финансовых рынках уже не новинка. Инвестиционные фонды по всему миру в настоящее время используют различные технологии для прогнозирования. Например, американские: хедж-фонд Cerebellum Capital и фонд Renaissance Technologies. Также китайская компания Baidu Inc. (создатель крупнейшей в Китае поисковой системы) в феврале прошлого года запустила приложение, предсказывающее динамику цен на акции и изменение ситуации на рынках. А в венчурном фонде Deep Knowledge Ventures искусственный интеллект входит в состав совета директоров.
Алгоритмы научились создавать картины
Команда Google попыталась научить нейронные сети писать картины. Такие нейросети состоят из 10-30 связанных слоев, которые работают последовательно. Чтобы получить картины, исследователи заставили их работать «задом наперед»: они показывали сети случайны шум, требуя «улучшить» его таким образом, чтобы на выходе получилась определенная интерпретация. Например, машина должна найти на картинке все бананы, которых в общем-то там нет. Другой вариант улучшение случайной картинки. Алгоритму предлагают улучшить изображение «на свое усмотрение», самостоятельно выбрав, что нужно нарисовать. Итог, напоминает детскую раскраску, но суть в том, что машина видит изображение и считает, что именно такие мазки на слое надо улучшить.
Машины видят сны
В ходе других испытаний сотрудники Google сказали сети производить случайные изображения без подсказок, основываясь лишь на случайных нейронных воспоминаниях, присутствующих в статической памяти. Исследователи Google говорят о таких случайно генерируемых изображениях, как о «снах» искусственной нейронной сети.
Тест на творчество компьютерам не под силу. Пока...
Тест «Лавлейс 1.0» появился в 2001 году. В его начальной версии компьютер должен был что-то создавать, но не был в состоянии прокомментировать ход своей творческой работы. Тест «Лавлейс 2.0» появился в ноябре 2014 года. Марк Ридл из Технологического института Джорджии предложил считать, что искусственные интеллект пройдет тест, если машина сможет сочинить творческое произведение, соответствующее стандартам определенных жанров искусства поэзии, живописи, художественной литературы, архитектурному дизайну. В настоящее время нет данных об успешном прохождении теста, хотя уже сегодня компьютеры создают музыку, пишут стихи и рисуют картины.
Рейтинг@Mail.ru