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

В своем путешествии я постоянно испытывал неуверенность. С одной стороны, я был абсолютно убежден в том, что алгоритмы никогда не смогут даже приблизиться к тому, что делают люди, когда они рисуют, музицируют или пишут. И все же я постоянно возвращался к осознанию того, что все решения, которые принимает автор художественного произведения, в той или иной степени обусловлены алгоритмической реакцией организма на окружающий его мир. Насколько легко будет машине выработать реакцию столь же богатую и сложную, как реакция, которую вырабатывает человеческий код? Человеческий код развивался на протяжении миллионов лет. Спрашивается, насколько можно ускорить такое развитие?

На мой взгляд, новые идеи в области машинного обучения ставят под вопрос традиционные доказательства того, что машины никогда не будут способны к творчеству. Машинное обучение не требует, чтобы программист понимал, как именно Бах сочинял свои хоралы: алгоритм может взять данные и узнать об этом самостоятельно. При этом такое обучение дает и новое понимание творческого процесса у человека. Существует мнение, что такое творчество способно создавать лишь повторения одного и того же. Как может алгоритм выйти за пределы тех данных, на которых он обучается? Но даже если это так, мы находим в таком творчестве возможности открытия ранее не исследованных областей вселенной художника. Джазовый музыкант узнает в произведении алгоритма часть своего звукового мира – и все же открывает в нем новые способы комбинирования своих риффов.

Многие согласятся, что творчество исследовательское и творчество комбинаторное могут быть по плечу алгоритму, потому что эти виды творчества опираются на произведения, уже созданные человеком, которые такой алгоритм расширяет или комбинирует. Но алгоритмическое осуществление творчества преобразовательного традиционно считается неразрешимой задачей. Как может алгоритм, заключенный внутри системы, вырваться за ее пределы и сделать нечто такое, что по-настоящему потрясет нас? И вместе с тем новые подходы к разработке искусственного интеллекта позволяют создавать метаалгоритмы, у которых есть мотивация нарушать правила, чтобы посмотреть, что из этого выйдет. Преобразовательное творчество – это не творение ex nihilo[127], а внесение возмущений в существующие системы.

Как же быть с утверждением, что все это тем не менее остается творением программиста? Ученые начинают осознавать, что из комбинаций старого может возникать нечто по-настоящему новое. Что целое может быть чем-то большим, нежели простая сумма его частей. Сейчас в науке приобретает большой вес концепция эмерджентных явлений. Она служит оружием против редукционистского мировоззрения, согласно которому все можно свести к атомам и уравнениям. Эмерджентными явлениями провозглашаются, например, сознание или влажность воды. Одна молекула H2O не может быть влажной; только скопление таких молекул в какой-то момент обретает свойство влажности. Один нейрон – это еще не сознание; множество нейронов – возможно. Существуют интересные гипотезы о том, что время не абсолютно, а является эмерджентным следствием неполноты человеческих знаний о Вселенной.