CC BY
253
DOI 10.17726ДОШТ.2017.1.4.
К вопросу о креативности в нейросетях искусственного интеллекта
Мильгизин Искандер Эдуардович,
магистрант,
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный университет», Астрахань, Россия
wantdiscuss@yandex.ru
Баева Людмила Владимировна,
доктор философских наук, профессор кафедры философии, декан факультета социальных коммуникаций,
ФГБОУ ВО «Астраханский государственный университет», Астрахань, Россия
baevaludmila@mail.ru
Аннотация. Статья посвящена анализу возможности креативных процессов в нейросетях искусственного интеллекта (ИИ). На основе изучения особенностей функционирования современных искусственных сетей обосновывается тезис о том, что они могут участвовать на определенных этапах в креативном процессе как самостоятельные акторы. Креативный процесс рассматривается как включающий стадии обнаружения и композиции, при том что последняя у искусственных нейронных сетей проходит в виде выбора известных алгоритмических комбинаций для построения нового объекта. В статье исследуются возможности нейронных сетей ИИ и выявляются преимущества творчества человека как источника новых знаний о мире.
Ключевые слова: ИИ, нейронная сеть, искусственный интеллект, креативный процесс, творчество, искусственная сеть, обучаемость машин.
URL: http://cyberspace.pglu.ru
On the question of creativity in neural networks of artificial intelligence
Milgizin Iskander E.,
2nd year graduate student, Federal State Budget Educational Institutional of Higher Education «Astrakhan State University», Astrakhan, Russia
wantdiscuss@yandex.ru
Baeva Ludmila V.,
Ph.D., professor of philosophy, dean of the Faculty of Social Communications, Federal State Budget Educational Institutional of Higher Education «Astrakhan State University», Astrakhan, Russia
baevaludmila@mail.ru
Abstract. The article is devoted to the analysis of the possibility of creative processes in neural networks of artificial intelligence (AI). Based on the study of the features of the functioning of modern artificial networks, the thesis is substantiated that they can participate at certain stages in the creative process as independent actors. The creative process is considered to include the stages of detection and composition, while the latter in artificial neural networks passes as a choice of known algoritmic combinations for building a new object. The article explores the possibilities of AI neural networks and identifies the advantages of human creativity as a source of new knowledge about the world.
Keywords: AI, neural network, artificial intelligence, creative process, creativity, artificial network, machine learning.
Введение
По мере развития информационных систем и их качественного усложнения им делегируется все больше функций, присущих исключительно человеку. Во многих процессах человек перестал конкурировать с машиной, даже функции управления информацией уже не являются эксклюзивными для него. В то же время
функция творчества, в том числе создания нового знания, остается базовой для человека не только в сравнении с животным миром, но и в отношении к «умным» информационным системам. Вопрос о том, способно ли к креативности современное устройство, например нейросетевое, является, с одной стороны, вопросом времени, а с другой - вопросом принципа. В данной работе мы не претендуем на разрешение этой проблемы, однако постараемся обсудить ее основные аргументы. Для этого нами будет рассмотрен вопрос создания моделей креативного процесса в нейросетевых экосистемах ИИ, исключающего человеческое участие.
Методология исследования основывается на принципах современной когнитивной философии, а также теории Р. Стернберга о том, что креативность есть комплекс аналитических, синтетических, практических способностей обработки новой информации с последующим переходом информационных процессов в автоматические, свободные от контроля сознания.
Результаты исследования и их обсуждение
Субъект, обладающий креативностью, способен использовать объекты с неизведанными и новыми компонентами, выбирать варианты окружающей среды, приспособлять внешние условия для своих потребностей. Важнейший признак креативного процесса заключается в способности оперировать новым знанием как результат применения исполнительных компонентов и компонентов приобретения знаний к новой информации [1]. Интеллект обнаруживает себя через различные виды активности, прежде всего включающие операции по отбору, резервированию, управлению информацией, а также созданию новых информационных продуктов. Следует согласиться с авторитетным мнением Д. И. Дубровского о том, что антропогенез обусловил формирование сознания в качестве комфортной и быстродействующей системы для работы с поступающей к человеку информацией, конечная цель которой - управление такой сложной органической средой, как человеческая [2].
Способны ли современные нейросети к подобной деятельности? Разработки последних лет в сфере ИИ были связаны с созданием аналогов логических видов деятельности интеллекта человека, наиболее заметные из которых проявились в решении ребусов и других игр. Но такие нейросети не являлись эффективными при работе и при решении повседневных и научных задач, являющихся по большей степени динамичными.
Например, преобразование текста между несколькими языками есть оригинальная задача, для решения которой в случае человека применяются креативные методы. Языковые системы людей не имеют формальной основы, а конструкции речи действуют вне каких-либо регламентов. Значит, автоматизация языкового преобразования подразумевает заведомое внесение формальных элементов в гибкую языковую структуру или обращение к соответствующей структуре, способной работать с такой естественной системой - нейронной сетью ИИ. Так, для подобных оперативных лингвистических ситуаций нейросети следует использовать наряду с лингвистикой и ее производными, синтаксисом и семантикой, предмет той или иной языковой культуры, характерные для ее содержания методы, с решением соответствующих им задач. И самые передовые нейросети до сих пор значительно уступают человеку во всех аналогичных ситуациях и задачах.
Детальный анализ наметившихся тенденций к развитию существующих и построению новых нейросетей с креативными свойствами имеется в новых работах Н. Бострома [3]. Вопрос креативности, затрагиваемый публикациями этого специалиста относительно нейросетей ИИ, следующий: выбор направления, предмета и результата имитации или создания в нейронных сетях феноменального явления деятельности человека [3: 262]. Самое важное заключение Бострома состоит в том, что изучение креативных способностей нейронных сетей ИИ является центральной проблемой научных изысканий в отношении ИИ [3: 307].
Креативный процесс знаменует производство какого-либо продукта, отличного от предыдущих. В этом ракурсе человек выступает эксклюзивным обладателем осознанной способности творить. В то же время еще одним участником креативного процесса является окружающая природная среда, уже много веков демонстрирующая самые удивительные результаты подлинного творчества, что было отмечено еще А. Бергсоном в «Творческой эволюции». И тем не менее при рассуждениях о моделях креативного процесса главенствующее место в них занимает человек с его способностью мышления и творчества. Постоянная апелляция к мышлению и осознанности такого действия побуждает думать о необходимости сознательного свойства креативного процесса. В этом случае креативный процесс должен иметь целевые и рациональные установки.
Первая стадия креативного процесса, обнаружения, основана на базе знаний, определяющей результативность произведения креативных операций процесса. Пусть этот эпизод первой стадии и определяется как ключевая отправная точка креативного процесса, но даже на ней современные нейросети ИИ начинают встречать ощутимые препятствия. Самая важная цель нейросетей - обучение ИИ нестандартному поведению и аналогичным решениям во «внештатных ситуациях», заданных неопределенным образом, что, в свою очередь, диктует обязательное наличие у нейросетей поставленных для достижения целей. По этой причине следует считать успешными такие нейросети ИИ, в основе которых их разработчики-специалисты осуществили попытки формирования информационной системы мышления и рассуждения. Только полное внесение в базу нейронной сети такого объема знаний, позволившего бы ИИ рассуждать и принимать решение, пока представляется невероятным усилием. Как выяснилось, большинство людей допускает атомарность в своих умозаключениях гораздо чаще, чем кажется, так как не имеет достаточных вербальных и любых иных инструментов для полного представления своих знаний.
Образование той или иной системы миросозерцания людей, на которой строится призма взгляда на мир, проистекает как из эмоций, так и из рационализма личностных свойств [4]. Например, специалист по информатике из университета Беркли Стюарт Рассел поясняет: «Каждый человек имеет огромную базу определенных знаний. Все эти знания мы накапливали с самого появления на свет, исследуя и пробуя все на своем пути. Таким способом нам стало известно, что снег превращается в воду при теплой температуре, и таким же способом нам будет становиться известно о еще большем количестве вещей, современным структурам искусственного интеллекта еще пока не знакомым» [5]. В данный момент даже самый производительный и мощный вычислительный центр, состоящий из комбинации серверов и нейросетей, не имеет подобных ресурсов. Пока интеллектуальные способности вышеуказанной системы позволяют решать только задачи, характерные для ранней стадии развития среднестатистического человека.
Научный прогресс и технологические новшества еще только на пути достижения структуры ИИ с умениями рассуждать и составлять конкуренцию людям. Наиболее яркий пример достаточ-
но развитой нейросети ИИ сегодня - семантическая нейросеть ConceptNet, созданная в MIT [6]. Структура сети строится из узловых точек, со своими слоями и концептуальным содержимым, соединенными небольшими фразами естественного языка или отношениями в виде знаков между ними. Ими могут выступать любые явления, необходимые компьютерам для того чтобы вести успешный поиск информации, давать ответы людям и идентифицировать их намерения. ConceptNet является огромной конгрегацией информационных баз, располагающей около 300 000 концепций, которые описывают множество взаимодействий и отношений среди объектов, таких как: «А входит в В», «В отделяется от А» и т.п. Несмотря на имеющиеся в распоряжении нейросетей огромные фактические данные и их успешное применение ими в тестах, они пока неспособны справиться с задачами, которые нуждаются в проверенной эмпирической базе и рациональном суждении человека.
Важной стадией креативного процесса является композиция. Следствие креативного процесса - создание нового объекта или выявление неочевидных связей между явлениями, процессами. Большинство из продуктов креативной деятельности человека легко определяется в виде новообразованных комбинаций произведенных ранее продуктов и заключений. Такой взгляд дает нам возможность интерпретировать создание моделей в структуре нейросети ИИ как методику, призванную помочь обнаружить на плоскости действительности новые комбинации. Они имеют все шансы появиться как из структуры каждого предыдущего элемента, так и из общего их сосредоточения, в силу импульсивности их изменений. Это дает повод обозначать основные стратегические принципы композиционной стадии, которые дополняют множества других:
1) комбинация противоположных свойств в одном элементе;
2) дополнение существующего элемента совершенно новым, до этого не известным свойством;
3) смешивание отличающихся по внешним признакам элементов;
4) диспозиция известного элемента в неизвестной среде;
5) диспозиция неизвестного элемента в известной среде.
Ярчайший пример результата такого комбинационного творения - современные музыкальные композиции. Здесь насчитывается 2 ответвления.
Первое - производство музыкальных композиций для того, чтобы их исполнил артист. В качестве примера - наиболее прогрессивная нейросетевая структура, создающая подобные продукты не хуже любого мэтра музыки, система компании из Люксембурга Aiva Technologies [7]. Aiva (Artificial Intelligence Virtual Artist) основывается на алгоритмах крайне детального обучения, использующих методику подкрепления. Такие алгоритмы, по факту, позволяют передавать компьютерам массивные объемы информации, давая ему возможность производить решения относительно любой другой информации. Такая информация проходит через нейронные сети программы, которые предстают в виде алгоритмов, обрабатывающих информацию, и имеют сходство с человеческим мозгом. Такие сети дают возможностям компаниям вроде Google, например, подвергать анализу мириады графических изображений, с широкой интерпретацией исключительно похожей на человеческую. Aiva Technologies пишет и производит множество музыкальных партитур для кинематографа, видеоигр, трейлеров фильмов или рекламных роликов, а нейросеть ИИ действует как круглосуточный композитор, никогда не исчерпывающий вдохновения и всегда делающий то, о чем его попросят. Клиенты, посещающие компанию, быстро излагают поставленные для Aiva задачи, и ИИ запускает несколько итераций до того момента, пока ноты не удовлетворят целей клиентов. Затем те самые клиенты играют составленные композиции с живыми или виртуальными музыкальными инструментами в студийной обстановке. В 2015 году вышел первый альбом Aiva под названием «Genesis» [7].
Другим характерным примером является производство композиций современных электронных жанров с последующим исполнением их при исключительном участии электронной аппаратуры. Этот аспект есть инженерная среда, ответственная за синтезирование звуков музыки с помощью цифровых сигналов. Сегодня такие композиции, появившиеся на свет в результате связи программного обеспечения и цифровых инструментов, подразделяются на определенное количество новых жанровых направлений, отличающихся друг от друга совмещенными стилями (инди-рок, поп-рок и т.д.). Именно сегодня такой продукт нейросетей является повседневно развивающимся и популярным продуктом для множества людей, успешность которого дополняется бурной деятельностью робототехники, что в корне изменяет музыкальную плоскость [8].
Вспоминая скептический прогноз первого программиста Августы Ады Кинг, графини Лавлейс, относительно отсутствия креативности у машины, в силу вероятного отсутствия результативности процесса, сегодня обнаруживаем все основания для невольной корректировки такого высказывания. ИИ не призван создавать инновационные изобретения, так как его главной задачей является последовательное и безусловное исполнение алгоритмов, созданных для него людьми в виде программного кода. Сюда же следует отнести положения термина «новшество» к любому результативному продукту, огибая внимание субъекта такого продукта. При постоянной фильтрации продуктов по субъектам мы рискуем натолкнуться на расширение понятия «нового» - с одной стороны будут располагаться привычные для нас результаты деятельности людей, а с другой - продукты деятельности нейросетей ИИ. То же касается и соотнесения «новшеств» - делать это тогда придется по обеим сторонам сепаратно. Таким образом мы традиционно будем следовать логике и здравому смыслу, так как позволим креативной конкуренции между людьми и нейросетями состояться. Безусловно, это будет представлять собой соревнование на статус сильнейшего и единственного, в лучших традициях социального дарвинизма. Победу сможет использовать любая из сторон, в случае своего успеха.
Заключение
Зачастую практическая сторона исследования проблемы креативного процесса нейросетей тяготеет к стремлению вытеснить человека с позиции единственного права обладания на творчество, подчеркивая растущую роль в этом отношении систем ИИ. Подобный подход рассмотрения проблемы, как мы могли видеть, основан на понимании творчества как механического процесса подбора разнообразных элементов, вплоть до создания нового по композиции объекта. При этом развитие человечества в направлении сращения с искусственными инфо-, техно-, био-, когни-тосистемами может иметь два основных сценария в отношении творчества: регрессия естественной способности человека к креативности и ее сведение к высокоразвитой способности к моделированию новых композиций из существующих элементов или, в результате технологического прорыва, успешное наделение систем ИИ потенциалом к созданию новых, ранее не существующих элементов.
Доступ к передовым информационным инструментам для всех операций во многом модифицировал человеческие возможности, но во многом упразднил сенсуальность. Ежегодный рост возможностей вычислительной техники и гаджетов приумножил логические и вычислительные свойства мышления людей, но редуцировал многие, прежде бывшие полезными, области базы всеобщих человеческих знаний. Например, среднестатистический студент начальных модулей механико-физического направления уже не обладает формулой нахождения корня в квадрате, не имеет в памяти производных от различных косинусов, а самое удручающее - порой незнаком с верным определением этих самых косинусов. Это заставляет усомниться в пропорциональном подъеме свойств мышления субъекта в каких-либо других областях.
Оптимальным сценарием взаимодействия людей и нейросетей хотелось бы видеть результативное и полезное креативное соперничество между сторонами, где бы непрекращающаяся многоуровневая прогрессия человека всегда одерживала вверх над безысходной прогрессией машин.
Следует обозначать, что креативный процесс не обходится без нового объекта в виде результата. В этой позиции нейросети ИИ подобно людям также производят какие-либо новые продукты. То есть в очередной раз имеется стойкая необходимость к признанию наличия устойчивого пространства действительности для креативного состязания между людьми и нейросетями ИИ. Сам креативный процесс проистекает из двух стадий в виде обнаружения и композиции. Сегодня нейросети не имеют возможностей для состязания с людьми на стадии обнаружения, так как пока лишены для этого определенной смысловой базы, которая всегда есть у любого человека для построения умозаключений. А на этапе композиции нейросети ИИ используют устоявшиеся алгоритмы построения нового объекта из уже существующих комбинаций комплексного характера. Лучшая и перспективная позиция для людей сегодня - поддержка темпов собственного прогресса с опережением такового, правда следственного характера, у нейросетей искусственного интеллекта.
Литература:
1. Sternberg R.J. Giftedness According to the Theory of Successful Intelligence. In N. Colangelo & G. Davis (Eds.), Handbook of Gifted Education (88-99). Boston MA: Allyn and Bacon, 2003.
2. Дубровский Д. И. Искусственный интеллект и проблема сознания // Новое в искусственном интеллекте: методологические и теоретические вопросы. М.: ИИнтеЛЛ, 2005. - С. 42-48. (Dubrovskiy D. I. Artificial Intelligence and problem of consciousness // New in Artificial Intelligence: methodological and theoretical issues. M.: IInteLL, 2005. - P. 42-48.)
3. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. - 496 с. (Bostrom N. Superintelligence. Paths. Dangers. Strategies. M.: Mann, Ivanov & Ferber, 20l6. - 496 p.)
4. Gokce K., Uyaroglu Y. An adaptive neural network control scheme for stabilizing chaos of the stable fixed point // Information technology and control. 2017. № 2. Vol. 46. - p. 219-227.
5. Цит. по: Wolchover N. This Artificial Intelligence pioneer has a few concerns. URL: https://www.wired.com/2015/05/artificial-intelligence-pioneer-concerns.
6. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход. 2-е издание. М.: Вильямс, 2012. - 761 с. (Forsyth D. Computer Vision - A Modern Approach. 2nd Ed. M.: Williams, 2012. - 761 p.)
7. Kaleagasi B. A new AI can write music as well as a human composer. URL: https://www.futurism.com/a-new-ai-can-write-music-as-well-a-human-composer.
8. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. 2-е издание. М.: Вильямс, 2017. - 1104 с. (Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd Ed. M.: Williams, 2017. - 1104 p.)
