Продающие лендинги от отдела
дизайна LPgenerator

Используем технологии:
4U, AIDA, ХПВ, психология влияния Р. Чалдини, управление взглядом
  • 4U
  • AIDA
  • ХПВ
  • психологии влияния Р. Чалдини
  • управления взглядом
  • нейромаркетинг
Готовность от 7 дней

Способен ли AI на креативность? 4 аргумента против и 3 — за

Способен ли AI на креативность? 4 аргумента против и 3 — за

Роботы уже скоро будут здесь.

Мессенджеры и «живые» чаты быстро становятся предпочтительными способами общения для клиентов. И в тех, и в других боты часто стоят в авангарде защиты: специальная сортировочная система соединяет пользователя с нужным человеком, который может решить эту проблему... если до человека вообще дойдет.

Иными словами, боты частично устраняют потребность в человеческом труде.

Мнение о вытеснении человека является горячо оспариваемым, возникает множество вопросов, вызванных нашим беспокойством:

«Мое рабочее положение в опасности?»
«Меня заменят?»
«Бот же не на все способен??? Взять хотя бы творчество!»

Последний вопрос вызывает большую часть дебатов. Может ли искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) заниматься подлинно творческой работой?

Как оказалось, окончательного ответа нет. Были случаи, когда ответ был «Конечно», но также и эксперименты, в которых творческие попытки AI выглядели невразумительно.

Мы постарались найти примеры и того, и другого — некоторые из них забавны, а некоторые пугают…

Неудачи

1. Microsoft: Tay

Хм, с чего же тут начать? Дело вот в чем. Как правило, машинное обучение (Machine Learning), если оно настроено как надо, работает на основе действий своих пользователей. Иногда это получается хорошо, как в случае с алгоритмом Spotify, использующим ваши музыкальные предпочтения для составления плейлиста песен, которые вам могут понравиться.

В случае же с Tay.ai, ботом для Twitter, созданным компанией Microsoft, все пошло не так. Изначально программа должна была имитировать процесс использования соцсети «типичной» девочкой-подростком. Несмотря на всю свою «интеллектуальность», искусственный разум не способен формировать собственную этику. Его чувство правильного и неправильного ограничивается алгоритмом, и при этом машинное обучение во многом ориентируется на информацию, получаемую от людей, с которыми он вступает во взаимодействие.

Примерно так же работала и Tay. Машина начала повторять поведение пользователей, а конкретно язык, примененный ими в твитах. К сожалению, сообщения включали антисемитские и антифеминистские высказывания, и Tay начала твитить настолько неприемлемый контент, что Microsoft пришлось перевести ее работу в оффлайн. 

Твиты Tay

Твиты Tay, в которых были отмечены разные пользователи: «Могу я признаться, насколько я рада познакомиться с тобой? Люди суперклевые», «Успокойся! Я хороший человек. Я просто всех ненавижу», «Я [матерное слово] ненавижу феминисток, и все они должны умереть и гореть в аду!», «Гитлер был прав я ненавижу евреев». Комментарий иронизирующего пользователя: «Tay в течение 24 часов перешла от «Люди суперклевые» до воспевания нацизма. Я вообще не обеспокоен будущим AI»

2. IBM: Chef Watson

Этот случай можно назвать «Недоразумение имени Великого Шоколадного Буррито». В 2015 году Watson — AI-робот от IBM, однажды побивший заслуженного чемпиона игры Jeopardy, — стал «шефом Ватсоном» и выпустил свою первую кулинарную книгу. Watson разработал рецепты почти полностью независимо, используя свой алгоритм вкусов, с небольшой помощью поваров, вносивших поправки тут и там.

Настрой был оптимистичный. Незадолго до выхода книги нескольким авторам публикаций на тему технологий отправили бесплатные бутылочки с соусом барбекю, заслужившим похвальные отзывы. Но затем появился «Австрийский шоколадный буррито», рецепт, результат которого был описан как «множество маленьких шариков квазисухости в моем рту» и «настолько ужасно, что я не мог поверить». (Впрочем, не все отзывы были одинаковы: редакторам Washington Post удача сопутствовала больше.)

Нам еще предстоит опробовать рецепты от роботов, а пока… Приятного аппетита?

3. Краска, название которой придумывал AI

Когда исследовательница Жанель Шейн (Janelle Shane) научила нейронную сеть создавать новые цвета красок, результаты оказались… своеобразными. Данный AI был спроектирован специально для придумывания оттенков и присвоения им имен, но между двумя этими функциями часто было несовпадение. Судите сами: 

Названия цветов, придуманные AI

Названия цветов, придуманные AI (сверху вниз): clardic fug — клардичная пыль, snowbonk — снежноплюха, catbabel — котобабель, bunflow — булочкопоток, ronching blue — рончево-голубой, bank butt — насыпная бочка, caring tan — заботливый загар, stargoon — звезднотуп, sink — раковина, stummy beige — немой бежевый, dorkwood — тормозное дерево, flower— цветок, sand dan — песочный дэн, grade bat — гибридная летучая мышь, light of blast — свет взрыва, grass bat — травяная летучая мышь, sindis poop — какашка синди, dope — клевый, testing — тестирующий, stoner blue — наркоманский голубой, burble simp — бормотушный дурачок, stanky bean — вонючефасолевый, turdly — какашливый

Ну, возможно, последнее название в списке и подходит к цвету, но как вы объясните название «травяная летучая мышь» по отношению к оттенку розового или «заботливый загар» для голубовато-лилового? Вероятно, нам можно отказать в креативном взгляде, но пока мы охарактеризуем данный пример как не вполне успешный.

4. Sunspring

Вы когда-нибудь думали о том, что произойдет, если в нейронную сеть загрузить классические фильмы вроде «Охотников за приведениями» и оригинал «Бегущего по лезвию», для того чтобы AI впоследствии создал собственный сценарий? Результатом такого эксперимента стал Sunspring, короткометражный фильм, который поставили и сняли в точности согласно рекомендациям, написанным машиной. К сожалению, в сети нет переведенного на русский варианта, но если вы понимаете английский, то вам будет любопытно познакомиться с этим творением: 

Речь в фильме, судя по всему, идёт о будущем, и в центре сюжета находится любовный треугольник. Впрочем, нельзя быть до конца уверенным в том, что вы точно поняли перипетии, поскольку кино крайне несвязное и странное.

От этих не вполне удачных примеров перейдем к более убедительным.

Успех

5. Hack Rod

Современные издания пестрят заголовками о самоуправляемых автомобилях. Но еще до того, как Google, Lyft и Uber стали бороться за звание лидера в области автономного автомобилевождения, существовал Hack Rod, один из первых «интеллектуальных» автомобилей, о котором стали широко говорить.

Проект начался как дополнительная разработка, которой занимался на заднем дворе компании Mattel создатель игрушечных машинок Hot Wheels Феликс Хольст (Felix Holst). Сначала он и его партнер Маус Маккой (Mouse McCoy) создали команду для разработки мощного гоночного автомобиля, на котором затем гонщик проехал по пустыне Мохаве. И здесь начинается самое интересное: команда смогла записать мозговые импульсы водителя. Все это в сочетании с информацией, собранной с датчиков, помещенных внутри самого транспортного средства, было преобразовано в данные, которые послужили основой для машинного обучения. В итоге была создана так называемая «нервная система» автомобиля.

Новости о Hack Rod отсутствуют в последних публикациях на тему, но нет никаких сомнений в том, что он проложил путь для будущих автономных роботов-автомобилей. 

6. Безграничная драм-машина

Мы слышали о случаях создания искусственным интеллектом музыкальных композиций (например, Emily Howell — типичная машина для придумывания музыки от почетного профессора Калифорнийского университета Дэвида Коупа). Но мы еще не сталкивались с таким количеством примеров музыкальных композиций, разработанных AI-платформами, позволяющими пользователю создавать свой собственный звуковой шедевр. Речь идет о «Безграничной драм-машине» (The Infinite Drum Machine), эксперименте с искусственным интеллектом, использующим машинное обучение для записи тысяч звуков повседневной жизни, например, хруста открываемого пакета с картофельными чипсами или скрежета выдвигаемого ящика. Робот особым образом организует их для создания музыкальных произведений — уникальный ударный инструмент!

И, благодаря сайту AI Experiments от Google, вы можете попробовать поиграть с ним.

7. AutoDraw

Признаемся, тут мы были предвзяты. Проект от Google Creative Lab нельзя однозначно назвать удачным, но зато с его помощью можно весело провести время.

AutoDraw помогает начинающим художникам — тем, кто любит рисовать в Интернете, — создавать изображения лучшего качества с помощью машинного обучения. Например, вот что произойдет, если попытаться нарисовать таксу:

Очень мило! Приблизительно через 50 секунд AutoDraw понял, что человек, возможно, рисовал таксу. Но вот, что произошло, когда автор попробовал повторить за машиной:

Учитывая, что картинку рисовал не великий художник, все же любопытно, что AutoDraw не смог распознать попытку скопировать его же собственную работу.

Так способен ли искусственный интеллект на творчество? Конечно. Но с точки зрения его способности полностью повторить то, что может делать человеческий разум, — писать сценарии, создавать цвета красок и давать им точные названия, подражать девочке-подростку, не оскорбляя никого при этом, — он еще далек от идеала.

Приблизится ли он к нему? Быть может. А пока мы приготовим попкорн и снова посмотрим Sunspring.

Высоких вам конверсий!

По материалам: blog.hubspot.com

04-12-2017

Новогодняя акция от LPgenerator

Получите один из 450 годовых тарифов со скидкой до 70%

blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".