Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать. Маркус дю СотойЧитать онлайн книгу.
hasis>
Эта книга – лишь отчасти об искусстве в его связи с искусственным интеллектом. Как ИИ думает и как он занимается математикой – особый предмет дю Сотоя, который он освещает, как обычно, вдумчиво и глубоко.
Если все переживания, надежды, мечты, видения, желания, проявления любви и ненависти, которые формируют человеческое воображение, сводятся не более чем к «коду», то рано или поздно машина его взломает. Дю Сотой собрал разнородный массив данных, показывающих, как это происходит уже сейчас.
Обнадеживающие выводы о том, что истинное творчество принадлежит человечеству… Компьютер может превзойти любого из нас в вычислениях, но ему не хватает того фрагмента «человеческого кода», благодаря которому мы способны понять, что идея не просто нова, а значима.
Далеко идущие рассуждения о значении творчества и мышления.
Насыщенный фактами обзор современных приложений искусственного интеллекта в математике и искусстве.
В своей классической статье 1950 года Алан Тьюринг задается вопросом: «Могут ли машины думать?» Вопрос, который ставит дю Сотой, звучит несколько по-иному, но не менее сложен: могут ли машины быть по-настоящему творческими? Интерес, как и для Тьюринга, заключается не столько в том, чтобы дать исчерпывающий ответ, сколько в глубоком анализе самого вопроса.
Захватывающе… Красноречиво и познавательно.
Алгоритмы, которые не только дублируют человеческие навыки, но и учатся на их ошибках, – вот что определяет искусственный интеллект. Но дю Сотой рассматривает возможность достижения другой стадии: машинного творчества, технологии, которая сама по себе способна к инновациям.
© Marcus du Sautoy, 2019
© Прокофьев Д. А., перевод на русский язык, 2020
© Издание на русском языке, оформление. ООО «Издательская Группа «Азбука-Аттикус», 2020
КоЛибри®
Посвящается Шани с благодарностью за всю ее любовь и поддержку, творчество и интеллект
1
Тест Лавлейс
Произведения искусства создают правила, но правила не создают произведений искусства[1].
Машина была прекрасна. На стержни, приводившиеся во вращение поворотом рукоятки, были насажены целые башни шестерней с цифрами на зубцах. Семнадцатилетняя Ада Байрон завороженно вращала рукоятку машины Чарльза Бэббиджа, наблюдая, как та производит расчеты, вычисляет квадраты и даже квадратные корни чисел. Байрон всегда увлекалась машинами, и этот интерес поощряли ее учителя, которых с удовольствием нанимала для нее мать.
Несколько лет спустя, когда Ада, став к тому времени женой графа Лавлейса, изучала планы аналитической машины Бэббиджа, ей пришло в голову, что это устройство – не просто счетный прибор. Она начала составлять перечень потенциальных возможностей этой машины. «Аналитическая машина не имеет ничего общего с обычными “счетными устройствами”. Она занимает совершенно особое место и наводит на более интересные по своей природе соображения».
Заметки Ады Лавлейс считаются теперь первой попыткой создания программного кода. Эта зачаточная идея, развитая революционными достижениями таких людей, как Алан Тьюринг, Марвин Мински и Дональд Мичи, породила ту революцию искусственного интеллекта (ИИ), которая шагает сейчас по всему миру. Однако Лавлейс считала, что возможности любой машины небезграничны: «Желательно предостеречь против преувеличения возможностей аналитической машины. Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать»[2]. В конечном итоге, считала она, способности машины ограниченны: от нее нельзя получить больше, чем в нее вложено.
Долгие годы эта идея оставалась мантрой информатики. Именно она позволяет нам не бояться, что мы создадим и приведем в действие нечто такое, чем мы не сможем управлять. Некоторые считают, что для создания программы, которая дала бы машине искусственный интеллект, необходимо сначала понять интеллект человеческий.
То, что происходит в наших головах, остается тайной, но в последние годы появилась новая точка зрения на компьютерный код: переход от концепции программирования «нисходящего», идущего от общего к частному, к попыткам идти от частного к общему, по «восходящему» принципу, предполагающему, что компьютер должен сам находить свою дорогу. Оказывается, решения загадки интеллекта не требуется. Можно позволить алгоритмам свободно бродить по цифровому ландшафту и учиться – так же, как учится ребенок. Современные коды, созданные методом машинного обучения, делают совершенно неожиданные вещи – например, они замечают не обнаруженные человеком детали на медицинских изображениях или создают хитроумные
Цит. по: Большая книга мудрости. М.: Эксмо, 2015.
Цит. по: