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

Знаменитый оксфордский профессор и популяризатор науки Маркус дю Сотой исследует природу творчества, освещая наиболее важные аспекты работы алгоритмов и математических правил, которые лежат в их основе. Он задается вопросом, насколько наш эмоциональный отклик на произведения искусства обусловлен реакцией мозга на закономерности и структуры и что именно означает заниматься творчеством в математике, изобразительном искусстве, литературе и музыке. На основе ярких примеров того, как «поверяется алгеброй гармония» мировых шедевров, среди которых «Евгений Онегин» Пушкина, «Песнь льда и пламени» Джорджа Р. Р. Мартина и «Гарри Поттер»; музыкальные произведения Вагнера и Шуберта, с одной стороны, и творчество Massive Attack, Beatles, Боба Дилана – с другой, автор выясняет, через какое время машины, возможно, научатся создавать действительно творческие произведения и могут ли они, в свою очередь, стимулировать наше воображение. Результат перед вами: увлекательное и совершенно необычное исследование как искусственного интеллекта, так и сути того, что значит быть человеком.

«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». (Маркус дю Сотой)

ФрагментТо, что происходит в наших головах, остается тайной, но в последние годы появилась новая точка зрения на компьютерный код: переход от концепции программирования «нисходящего», идущего от общего к частному, к попыткам идти от частного к общему, по «восходящему» принципу, предполагающему, что компьютер должен сам находить свою дорогу. Оказывается, решения загадки интеллекта не требуется. Можно позволить алгоритмам свободно бродить по цифровому ландшафту и учиться – так же, как учится ребенок. Современные коды, созданные методом машинного обучения, делают совершенно неожиданные вещи – например, они замечают не обнаруженные человеком детали на медицинских изображениях или создают хитроумные инвестиционные стратегии для фондового рынка. Как считают программисты нынешнего поколения, это наконец позволит доказать, что Ада Лавлейс ошибалась: от машины можно получить больше, чем вложено в нее программой.