Умеет рисовать, но не может шутить – главное о AI от Google

18-12-2017, 23:20 Новости » Умеет рисовать, но не может шутить – главное о AI от Google

Дуглас Эк (Douglas Eck) работает в проекте Google Magenta. Среди основных задач этого проекта – научить искусственный интеллект (AI) создавать музыку и вообще заниматься творчеством. Эк 15 лет изучает возможности технологий и музыки, а теперь «учит» системы машинного обучения творчеству. Может ли нейросеть стать искусным композитором и почему компьютеры до сих пор не осилили человеческие шутки?

В чем уникальность подхода Google к творчеству с использованием AI

По словам Эка, команда проекта изучает узкое направление возможностей искусственного интеллекта – так можно лучше изучить все, на что способна нейросеть и потенциал машинного обучения. Кроме того, разработчики, энтузиасты и представители креативной индустрии лучше работают именно с творческими проектами.

Почему Magenta сосредоточена на музыке

Эк признает, что здесь сыграла роль его давняя страсть к музыке, аудиоконтенту и технологиям, связанных с ними. Поэтому теперь он изучает эту сферу с использованием AI. Однако отмечает, что наработки в рамках проекта можно будет масштабировать и на другие виды и формы творчества, к которым будут приобщать искусственный интеллект.
Исследователь советует обратить внимание не только на текстуру композиции, но и на то, что алгоритм, по сути, импровизирует и создает ноты различной тональности, длительности и даже различные комбинации переходов между аккордами. Программа учится на опыте предыдущих произведений и на записанных ранее выступлениях пианистов или собственных импровизациях.

Когда программы научатся не импровизировать, а писать музыку

Пока команда исследователей компании Google работает над тем, чтобы научить нейросеть не просто импровизациям, но и созданию шаблонов и моделей написания контента. Хотят они, и научить программу самостоятельному музицированию. Однако уже сейчас программа способна подбирать аккорды и выстраивать «рисунок» музыкальной композиции на основе предварительно заложенных параметров.

Проект Sketch-RNN – способен ли робот овладеть рисованием с использованием нейросети

Кроме музыки, ученые также пытаются использовать нейросеть для рисования. Для этого используют ряд рисунков и скетчей, созданных людьми в сервисе Pictionary и результаты взаимодействия человека и машины в приложении Quick, Draw!
Однако в этом эксперименте есть свои ограничения. В частности, продолжительность рисунка на видео – всего 20 сек. Нейросеть пришлось сначала научить «клонированию» этих коротких видео, а затем – «склеиванию» больших рисунков с малых. Нейросеть фактически «изучала» не отдельные мазки кистью или стилусом, а сразу готовые формы (к примеру, готовые вариации изображения кошек без наличия образца для «срисовывания»).

Шутки – пока непокоренная вершина

Ученый признает, что пока искусственному интеллекту не очень успешно удается сформулировать шутки. Эффект неожиданности и особенности построения линии шуток – это то, чему пока не удается научить алгоритм машинного обучения. Ведь кроме семантических тонкостей здесь также заложена ирония и умение манипулировать входными данными в зависимости от ожидаемого эффекта. Машины пытаются шутить, обыгрывая лексические или фонетические каламбуры – но это пока максимум, на который они способны.

Что дальше?

Музыка – лишь первая ступенька для понимания того, как работает структура творчества и обучения не только для машин, но и для людей. Ученым, которые «учат» AI музицированию, рисованию или искусству стенд-апов, предстоит выяснить, насколько машина способна учиться не от конкретного художника, чей опыт она изучает, но и от аудитории тоже. Параметры фидбэк и прогнозирования – следующий этап, который следует изучить и внедрить в системы искусственного интеллекта.

Также читайте: