Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Автор: дю Сотой Маркус
Год: 2020
Язык: русский
Год: Аттикус
ISBN: 978-5-389-18965-2
Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
Жанр: Зарубежная образовательная литература

Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:

Знаменитый оксфордский профессор и популяризатор науки Маркус дю Сотой исследует природу творчества, освещая наиболее важные аспекты работы алгоритмов и математических правил, которые лежат в их основе. Он задается вопросом, насколько наш эмоциональный отклик на произведения искусства обусловлен реакцией мозга на закономерности и структуры и что именно означает заниматься творчеством в математике, изобразительном искусстве, литературе и музыке. На основе ярких примеров того, как «поверяется алгеброй гармония» мировых шедевров, среди которых «Евгений Онегин» Пушкина, «Песнь льда и пламени» Джорджа Р. Р. Мартина и «Гарри Поттер»; музыкальные произведения Вагнера и Шуберта, с одной стороны, и творчество Massive Attack, Beatles, Боба Дилана – с другой, автор выясняет, через какое время машины, возможно, научатся создавать действительно творческие произведения и могут ли они, в свою очередь, стимулировать наше воображение. Результат перед вами: увлекательное и совершенно необычное исследование как искусственного интеллекта, так и сути того, что значит быть человеком.
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Перейти на страницу:

То же лежит и в основе построения хорошего доказательства.

О проекте «Мицар» слышали лишь немногие из профессиональных математиков. Им неинтересна его цель. Он сводится к построению Вавилонской библиотеки, в которой есть всё и нет ничего. И все же я считаю, что у машинного обучения есть пока еще неиспользованный потенциал. Смогут ли его алгоритмы в один прекрасный день взять ту математику, которая нам нравится, и научиться создавать нечто подобное? Не идет ли речь лишь об отсрочке исполнения приговора?

Чаще всего из всех видов художественного творчества с математикой ассоциируют музыку. Но мне кажется, что творческая деятельность, наиболее близкая к доказыванию теорем, – это повествование, рассказывание историй. И вот о чем я задумался: если считать, что математические доказательства – это истории, интересно, насколько хорошие рассказчики получаются из компьютеров?

Языковые игры

Заходят в бар двое ученых.

Один говорит: «Мне – стакан Н2О!»

Второй говорит: «А мне – аж два!»

Бармен наливает обоим воды, потому что умеет

различать пограничные тоны, определяющие

грамматическую функцию омофонов в финальном

положении, а также прагматический контекст.

Анекдот из твиттера

Тому, кто хочет быть писателем, важно понимать язык или по меньшей мере создавать иллюзию его понимания. Насколько хорошо машины ориентируются в человеческом общении? Алан Тьюринг формулирует задачу в первом же предложении знаменитой статьи «Вычислительные машины и разум»: «Я собираюсь рассмотреть следующий вопрос: “Могут ли машины думать?”»[99] Но, поскольку Тьюринг считал этот вопрос слишком общим, он уточнил задачу и спросил, можно ли запрограммировать машину так, чтобы ее ответы в разговоре с человеком были настолько убедительны, что человек не мог бы определить, с машиной ли он разговаривает.

Тьюринг назвал это испытание «Игрой в имитацию», по имени популярной в то время салонной игры, но широкую известность оно приобрело под названием «тест Тьюринга». Чтобы пройти тест Тьюринга, нужен алгоритм, способный принимать входящую информацию на естественном языке со всеми его непредсказуемыми капризами, обрабатывать ее и выдавать на выход нечто такое, что мог бы сказать в ответ человек. «Естественным языком» обычно называют язык, развившийся у людей естественным путем благодаря использованию и повторению и без сознательного планирования или предварительного замысла – в отличие от компьютерного кода.

Первой успешной попыткой взяться за задачу Тьюринга была программа «Элиза» (ELIZA)[100], которую разработал в 1966 году специалист по информатике Джозеф Вейценбаум. Вейценбауму пришла в голову интересная и в то же время поразительно простая идея. Если вы когда-нибудь проходили курс клиент-центрированной (или личностно-ориентированной) психотерапии, созданной Карлом Роджерсом, вы знаете, что терапевт отвечает клиенту вопросами, которые не уводят беседу в новом направлении, а просто отражают то, что терапевт только что услышал. Это дает клиенту возможность более полно раскрыть, что у него на уме[101].

[Клиент.] Все мужчины одинаковы

[Терапевт.] В ЧЕМ

Вечно они донимают нас то тем, то другим

МОЖЕТЕ ЛИ ВЫ ПРИВЕСТИ КОНКРЕТНЫЙ ПРИМЕР

Ну, например, мой друг заставил меня прийти сюда

ВАШ ДРУГ ЗАСТАВИЛ ВАС ПРИЙТИ СЮДА

Он говорит, что я почти все время чем-то подавлена

МНЕ ПРИСКОРБНО CKSIFNM? ЧТО ВЫ ЧЕМ-ТО ПОДАВЛЕНЫ

Это верно, я несчастна

ВЫ ПОЛАГАЕТЕ ВАШ ПРИХОД СЮДА ПОМОЖЕТ ВАМ НЕ БЫТЬ НЕСЧАСТНОЙ

В этом случае терапевт был не человеком, а компьютерной программой. Вейценбаум понял, что ответы, которые дает терапевт в ходе сеанса по методике Роджерса, можно выразить алгоритмически. Он составил правила типа «если… то…», по которым программа берет информацию, полученную от клиента, анализирует структуру фразы и выводит реплику, зависящую от введенной информации. Например, если клиент говорит: «Мне Х», то «Элиза» отвечает: «Давно ли вам Х?» Если Х = «нехорошо», то ответ, который выдает «Элиза», кажется уместным. Но если Х = «надоело с вами разговаривать», выходит не столь убедительно. Поэтому вводится еще одно правило, которое меняет все местоимения второго лица множественного числа на местоимения первого лица единственного числа, а местоимения первого лица единственного числа – на местоимения второго лица множественного числа. Тогда ответ получается таким: «Давно ли вам надоело со мной разговаривать?»

вернуться

Тьюринг А. Указ. соч. С. 19.

вернуться

100

Примечание Дж. Вейценбаума: «Я выбрал для программы имя Элиза потому, что, как и Элизу Дулитл из знаменитого “Пигмалиона” Д.Б. Шоу, программу можно обучать “говорить” все лучше и лучше, хотя так же, как в случае с мисс Дулитл, не стало вполне ясно, стала ли она умнее». Цит. по: Вейценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям / Пер. с англ. канд. физ. – мат. наук И.Б. Гуревича, под ред. д-ра техн. наук, профессора А.Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1982.

вернуться

101

Нижеприведенный фрагмент цит. по: Вейценбаум Дж. Указ. соч. С. 28–30. Прописными буквами набраны ответы машины, знаки препинания сохранены, как в оригинальном тексте. – Примеч. ред.

Перейти на страницу:

Сюжет

Атмосфера

Главный герой

Общее впечатление

Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)

Не работает?