Маркус дю Сотой - Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Творческие импульсы составляют важную часть того, что отличает человека от других животных, и тем не менее мы часто позволяем им застаиваться внутри нас, становимся, сами того не сознавая, рабами установившегося распорядка жизни, рутины. Для творчества необходим толчок, который увел бы нас в сторону от наезженной колеи, которой мы следуем изо дня в день, все более углубляя ее. И тут нам может помочь машина: возможно, она сможет дать нам такой толчок, предложить нам новые возможности, увести нас от простого ежедневного повторения одного и того же алгоритма. В конечном счете машины могут помочь человеку стать менее похожим на машину.

Вы можете спросить, почему именно математик предлагает вам заняться этим исследованием. Простой ответ на этот вопрос заключается в том, что в сердце искусственного интеллекта, машинного обучения, алгоритмов и кодов лежит математика. Чтобы понять, как и почему работают алгоритмы, управляющие современной жизнью, необходимо понять те математические правила, на которых они основаны. Тот, кто их не понимает, оказывается безвольной игрушкой машин.

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.

Но речь идет не просто об обсуждении интересного с интеллектуальной точки зрения вопроса. Художественные произведения людей позволяют получить некоторую информацию о сложном и запутанном человеческом коде, который управляет нашим мозгом; как мы увидим, произведения искусства, которые создают компьютеры, также оказываются поразительно полезны в изучении механизмов работы кода компьютерного. Одна из проблем, связанных с кодом, который формируется таким образом – снизу вверх, – состоит в том, что сами программисты часто не понимают, как именно работает этот код. Почему он принимает то или иное решение? Произведения искусства, которые он создает, могут быть мощным инструментом, позволяющим добраться до подсознательных решений такого нового кода. Кроме того, они же могут выявлять присущие процессу создания этого кода ограничения и опасности, которые мы не вполне осознаем.

Кроме того, я хочу заняться этим исследованием и еще по одной, более личной, причине. Я переживаю сейчас глубокий экзистенциальный кризис. Я то и дело задумываюсь о том, смогут ли люди по-прежнему работать математиками в ближайшие десятилетия с учетом бурного развития искусственного интеллекта. В конце концов, математика – это сфера чисел и логики. Разве не к этому лучше всего способны компьютеры?

Отчасти моя защита от компьютеров, стремящихся «проникнуть» на мою кафедру и «занять места за общим столом», опирается на то соображение, что в математике речь идет не только о числах и логике – это в высшей степени творческое занятие, в котором важную роль играют красота и эстетика. В этой книге я хочу показать, что математические достижения, о которых мы докладываем на своих семинарах и пишем в журналах, появляются не просто в результате того, что человек поворачивает некую механическую рукоятку. Хорошему математику важно иметь интуицию и художественное чувство. И уж конечно, эти черты невозможно запрограммировать в машину. Или все же возможно?

Поэтому я как математик внимательно наблюдаю за тем, насколько успешно новые виды искусственного интеллекта внедряются в художественные галереи, концертные залы и издательства всего мира. Великий немецкий математик Карл Вейерштрасс заметил однажды: «…математик, в котором нет ничего от поэта, никогда не будет настоящим математиком» [4] В письме к Софье Ковалевской от 27 августа 1883 г. – Здесь и далее, если не указано иное, примеч. перев. . 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] Цит. по: Гутер Р.С., Полунов Ю.Л. Августа Ада Лавлейс и возникновение программирования // Кибернетика и логика. М., 1978. С. 81. .

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] Речь идет о статье Тьюринга Computing Machines and Intelligence («Вычислительные машины и разум»), опубликованной в 1950 г. в журнале Mind и перепечатанной в 1956 г. в четвертом томе сборника «Мир математики» (The World of Mathematics) под редакцией Джеймса Р. Ньюмана под названием Can the Machine Think? («Может ли машина мыслить?»). Русское издание – «Может ли машина мыслить?» – вышло в 1960 г. в переводе Ю.А. Данилова. В стандартной интерпретации тест Тьюринга формулируется следующим образом: человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. По ответам, которые он получает от них на свои вопросы, он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Если он приходит к неверному выводу или не может отличить компьютер от человека, считается, что программа прошла тест. . 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.