Тревор Кокс - Зачем мы говорим. История речи от неандертальцев до искусственного интеллекта

Компьютер. Тогда не будет выдерживаться размер.

Исследователь. А «зимний день»? Размер вполне подходит.

Компьютер. Да, но никто не хотел бы, чтобы его сравнивали с зимним днем.

Исследователь. Ты сказал бы, что мистер Пиквик напоминает тебе о Рождестве?

Компьютер. Да, пожалуй.

Исследователь. Но Рождество — это зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик возражал бы против такого сравнения.

Компьютер. Не думаю, что вы это серьезно. Под зимним днем обычно понимается типичный зимний день, а не такой особенный, как Рождество.

Современные компьютерные программы создания поэтических текстов не смогли бы справиться с таким «допросом», потому что для ответа нужно владеть особым навыком, не таким, который требуется для написания стихов. Сегодня творческие способности, которые демонстрируют компьютеры, всегда реализуются в очень узкой области: работа в более широкой сфере определенно выходит за рамки возможностей искусственного интеллекта. Хотя, возможно, не стоит относиться к этому столь критически, ведь многим людям-творцам бывает трудно объяснить свои творческие замыслы и процессы.

В работе Тьюринга обсуждаются также и «противоположные точки зрения» и приводится мнение сэра Джеффри Джефферсона, в то время руководившего кафедрой нейрохирургии Манчестерского университета. В ответ на успехи Baby Джефферсон в 1949 году написал об опасности «очеловечивания» машины:

Не раньше, чем машина сможет сочинить сонет или написать концерт на основе собственных мыслей и эмоций, а не случайного совпадения символов, мы сможем согласиться с тем, что машина находится на одном уровне с мозгом — когда она сможет не только писать произведения, но и сознавать, что она их написала. Ни один механизм не умеет чувствовать (а не просто искусственно сигнализировать, что является нехитрой уловкой) удовольствие от своих успехов, печаль от того, что у него сгорел предохранитель, ее не согревает лесть, она не может расстраиваться от своих ошибок, ее не привлекает секс, она не умеет сердиться и не впадает в депрессию, когда не может получить то, чего хочет {389} 389 Jefferson G . The Mind of Mechanical Man // British Medical Journal. 1949. Vol. 1 (4616). P. 1105–1110. .

Джефферсон утверждал, что поскольку искусство — это выражение и передача опыта человека, оно не может быть создано компьютером, хотя, как мы уже видели в контексте театра, машины могут пролить свет на человеческую сущность.

Многие исследователи сосредоточивают внимание на процессе создания произведения искусства, стремясь проникнуть в тайны творчества, при этом они оставляют в стороне необходимость считаться с субъективным мнением переменчивой людской критики. Система создания стихотворных текстов, разработанная Джоанной Мишталь-Радецкой и Бипин Индурхья из Ягеллонского университета в Кракове, — один из примеров таких систем {390} 390 Misztal-Radecka J., Indurkhya B . A blackboard system for generating poetry // Computer Science. 2016. Vol. 17 (2). P. 265. . Их стихотворения создаются компьютером, имитирующим некоторые сложные процессы мозга.

Представьте, что вы с коллегами попали на однодневный выездной семинар и получили задание совместно написать на флипчарте стихотворение. Стихотворение должно быть основано на сообщении, размещенном в блоге. Каждый из коллег специализируется на конкретном задании. Один может определять в тексте блога нужные для вдохновения ключевые слова, отыскивать слова, имеющие множество ассоциаций и, следовательно, подходящие для создания поэтического текста. Другой будет оценивать настроение блога, определяя, что преобладает: гнев, страх или радость. Кто-то работает с тезаурусом, выписывает на самоклеящиеся листочки возможные синонимы и антонимы к ключевым словам и прикрепляет их на флипчарт. Еще один коллега получает задание найти слова, вызывающие эмоции, отражающие настроение исходного текста. Далее весь этот общий котел идей передается другим участникам, которые создают фрагменты стихотворения. Они могут придумывать метафоры, оксюмороны или риторические вопросы, затем записывать их на других листочках. Кого-то из коллег просят их критически оценить и выбрать лучшие: например, проверить, попадают ли строки в нужный стихотворный размер. Так постепенно возникает стихотворение.

Алгоритмы Джоанны копируют этот процесс, но все задания выполняются программным обеспечением. Вот пример того, что получается. Это стихотворение возникло из следующего блога:

Помню, что меня бесконечно занимали похождения моих игрушек! Иногда они снова и снова умирали ужасной насильственной смертью, в другие дни они путешествовали в космос или обсуждали мои уроки плавания и то, что мне совершенно необходимо разрешить плавать в тот конец бассейна, где глубоко, особенно учитывая мое превосходное умение плавать по-собачьи {391} 391 Depression Part Two // Hyperbole and a half. http://hyperboleandahalf.blogspot.co.uk/2013/05/depression-part-two.html . .

Выбранная компьютером тема была «тот конец бассейна, где глубоко» ( deep end ), а эмоция — «гнев» ( anger ). Вот такое получилось стихотворение:

Когда Джоанна и Бипин попросили своих сотрудников и знакомых высказаться по поводу подобных стихотворений, большинство информантов оценили эти произведения не очень высоко. Это едва ли удивляет, поскольку компьютер не умеет правильно определять значимость имеющихся строк. На самом деле, если подобные стихотворения и получатся содержательными, это будет просто счастливой случайностью. Но поэзия — это такая форма искусства, смысл которой находится в голове читателя. Насколько оценка вами этого стихотворения зависела от вашего знания о том, что оно написано компьютером? Некоторую ясность в этом вопросе мы можем получить, обратившись к исследованиям, проведенным на материале музыкальных произведений.

В научной статье, опубликованной в 2008 году, Николаус Стейнбейс и Стефан Келш из Института по когнитивным наукам и исследованиям мозга Общества Макса Планка в Лейпциге описали исследование, в котором изучались реакции мозга человека на музыку с использованием фМРТ-сканера {392} 392 Steinbeis N., Koelsch S . Understanding the intentions behind man-made products elicits neural activity in areas dedicated to mental state attribution // Cerebral Cortex. 2009. Vol. 19 (3). P. 619–623. Еще одно исследование в этой области показало, что музыка оценивалась ниже, если людям говорили, что она написана компьютером. Неудивительно, что такое предубеждение относительно компьютерных сочинений в наибольшей степени свойственно музыкантам. См.: Moffat D. C., Kelly M . An investigation into people’s bias against computational creativity in music composition // Proceedings of the 3rd International Joint Workshop on Computational Creativity. ECAI06 Workshop, Riva del Garda, Italy. 2006. . Участники слушали музыку композиторов XX века — Арнольда Шенберга и Антона Веберна. Иногда исследователи делали вид, что автором произведения является компьютер, а в другое время слушателям сообщали, что музыку сочинил человек. Использовалась атональная музыка, потому что слушатели могли по наивности принять кажущиеся бессвязными ноты за произведение компьютера. Когда слушатели были убеждены, что музыка написана человеком, повышенная активность наблюдалась в тех отделах мозга, которые участвуют в прогнозировании того, что, возможно, думают другие. Эти результаты вместе с данными опроса, проведенного после окончания сканирования, показали, что в тех случаях, когда слушатели полагали, что автором музыки был человек, они пытались угадать намерения композитора. Но атональная музыка — это особая сфера, и было бы интересно расширить исследование и провести эксперимент на материале массовой музыки, особенно электронной, в которой множество синтетических звуков и электронных эффектов.