Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - страница 8

Шрифт
Интервал


. Как превосходно показывает пример Ады Лавлейс, в математике должна быть не только частица Бэббиджа, но и частица Байрона. Хотя Лавлейс считала, что возможности машин ограниченны, она начинала осознавать, что эти механизмы из зубчатых шестерней могут быть способны и к выражению художественных аспектов мышления:

Этот механизм может действовать не только над числами, но и над другими объектами… Предположим, например, что соотношения между высотами звуков в гармонии и музыкальной композиции поддаются такой обработке; тогда машина сможет сочинять искусно составленные музыкальные произведения любой сложности или длительности[5].

Однако она полагала, что творческое начало будет принадлежать программисту, а не машине. Возможно ли в большей степени переложить эту обязанность на программный код? Программисты нынешнего поколения считают, что это возможно.

На заре развития искусственного интеллекта Алан Тьюринг предложил свой знаменитый тест для измерения разумности компьютера[6]. Я хотел бы предложить новый тест – тест Лавлейс. Чтобы пройти тест Лавлейс, алгоритм должен создать оригинальное произведение искусства, причем этот процесс должен быть повторяемым (то есть не быть результатом случайной аппаратной ошибки), а программист должен быть не способен объяснить, как именно алгоритм пришел к этому результату. Именно такое испытание мы предлагаем машинам – проверку на способность создать нечто новое, неожиданное и ценное. Но для признания наличия у машины подлинно творческих способностей требуется еще одно: произведение машины не должно быть простым выражением творческих способностей автора кода или создателя массива данных. Ада Лавлейс считала эту задачу неразрешимой.

2

Сотворение творчества

Главный враг творчества – здравый смысл.

Пабло Пикассо

В связи с тем, как высоко в наше время ценится творчество, самые разные писатели и мыслители пытаются сформулировать, что это такое, как его стимулировать и в чем его значение. Именно во время работы в комитете Королевского общества[7], созванного для оценки вероятного влияния машинного обучения на общество в ближайшие десятилетия, я впервые познакомился с теориями когнитивиста Маргарет Боден. Ее взгляды на творчество показались мне в высшей степени ценными в контексте проблемы оценки творчества машин.