Демон из Пустоши. Колдун Российской империи
Виктор Дашкевич
Третья книга о расследованиях графа Аверина.

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

0
пока нет оценок

Маркус дю Сотой

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

Блестящий путеводитель по грядущему миру искусственного интеллекта.

Джанет Уинтерсон

Интересное, доступное рассмотрение того, до какой степени компьютерам присуще творчество.

Choice

В то время как машины обгоняют нас во все большем числе сфер, мы можем утешить себя тем, что хотя бы одна область останется священной и не поддающейся вычислениям: человеческое творчество. Или все-таки не можем?.. В своем увлекательном исследовании природы творчества Маркус дю Сотой ставит под сомнение многие из подобных предположений. Оксфордский математик, который так же искусен в объяснении сложных теорий в книгах, как и в своих выступлениях на телевидении, утверждает, что многое из того, что мы считаем творчеством, основано на синтезе, осуществляемом сверхразумом, а не порождено вспышкой вдохновения.

Financial Times

Алгоритмы часто рассматриваются как до конца не ясные и опасные силы, и это подпитывает наши страхи перед «духом машин».

Но если искусство – это система раннего предупреждения, а художники – непревзойденные мастера в том, чтобы делать видимым невидимое, то Маркус дю Сотой в своем выдающемся обзоре возможностей ИИ и тех ограничений, которыми связан последний, проливает свет не только на работу программистов и творцов, но и на математику хаоса, лежащую в основе искусства.

Ханс Ульрих Обрист,директор лондонской галереи «Серпентайн»

Эта книга – лишь отчасти об искусстве в его связи с искусственным интеллектом. Как ИИ думает и как он занимается математикой – особый предмет дю Сотоя, который он освещает, как обычно, вдумчиво и глубоко.

Sunday Times

Если все переживания, надежды, мечты, видения, желания, проявления любви и ненависти, которые формируют человеческое воображение, сводятся не более чем к «коду», то рано или поздно машина его взломает. Дю Сотой собрал разнородный массив данных, показывающих, как это происходит уже сейчас.

The Times

Обнадеживающие выводы о том, что истинное творчество принадлежит человечеству… Компьютер может превзойти любого из нас в вычислениях, но ему не хватает того фрагмента «человеческого кода», благодаря которому мы способны понять, что идея не просто нова, а значима.

New York Times Book Review

Далеко идущие рассуждения о значении творчества и мышления.

Wall Street Journal

Насыщенный фактами обзор современных приложений искусственного интеллекта в математике и искусстве.

The Guardian

В своей классической статье 1950 года Алан Тьюринг задается вопросом: «Могут ли машины думать?» Вопрос, который ставит дю Сотой, звучит несколько по-иному, но не менее сложен: могут ли машины быть по-настоящему творческими? Интерес, как и для Тьюринга, заключается не столько в том, чтобы дать исчерпывающий ответ, сколько в глубоком анализе самого вопроса.

Prospect

Захватывающе… Красноречиво и познавательно.

Nature

Алгоритмы, которые не только дублируют человеческие навыки, но и учатся на их ошибках, – вот что определяет искусственный интеллект. Но дю Сотой рассматривает возможность достижения другой стадии: машинного творчества, технологии, которая сама по себе способна к инновациям.

Inside Higher Ed

© Marcus du Sautoy, 2019

© Прокофьев Д. А., перевод на русский язык, 2020

© Издание на русском языке, оформление. ООО «Издательская Группа «Азбука-Аттикус», 2020

КоЛибри®

Посвящается Шани с благодарностью за всю ее любовь и поддержку, творчество и интеллект


1

Тест Лавлейс

Произведения искусства создают правила, но правила не создают произведений искусства[1].

Клод Дебюсси

Машина была прекрасна. На стержни, приводившиеся во вращение поворотом рукоятки, были насажены целые башни шестерней с цифрами на зубцах. Семнадцатилетняя Ада Байрон завороженно вращала рукоятку машины Чарльза Бэббиджа, наблюдая, как та производит расчеты, вычисляет квадраты и даже квадратные корни чисел. Байрон всегда увлекалась машинами, и этот интерес поощряли ее учителя, которых с удовольствием нанимала для нее мать.

Несколько лет спустя, когда Ада, став к тому времени женой графа Лавлейса, изучала планы аналитической машины Бэббиджа, ей пришло в голову, что это устройство – не просто счетный прибор. Она начала составлять перечень потенциальных возможностей этой машины. «Аналитическая машина не имеет ничего общего с обычными “счетными устройствами”. Она занимает совершенно особое место и наводит на более интересные по своей природе соображения».

Заметки Ады Лавлейс считаются теперь первой попыткой создания программного кода. Эта зачаточная идея, развитая революционными достижениями таких людей, как Алан Тьюринг, Марвин Мински и Дональд Мичи, породила ту революцию искусственного интеллекта (ИИ), которая шагает сейчас по всему миру. Однако Лавлейс считала, что возможности любой машины небезграничны: «Желательно предостеречь против преувеличения возможностей аналитической машины. Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать»[2]. В конечном итоге, считала она, способности машины ограниченны: от нее нельзя получить больше, чем в нее вложено.

Долгие годы эта идея оставалась мантрой информатики. Именно она позволяет нам не бояться, что мы создадим и приведем в действие нечто такое, чем мы не сможем управлять. Некоторые считают, что для создания программы, которая дала бы машине искусственный интеллект, необходимо сначала понять интеллект человеческий.

То, 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.

Тем не менее мы по-прежнему считаем, что одна область человеческой деятельности никогда не станет доступна машинам, – речь идет о творчестве. Мы обладаем необыкновенной способностью воображать, изобретать и создавать произведения искусства, которые возвышают, расширяют и преображают самую сущность человека. Эти произведения порождаются тем, что я называю «человеческим кодом».

Мы считаем, что этот код присущ только человеку, потому что он является отражением самой сути человека. «Реквием» Моцарта позволяет нам задуматься о нашей собственной смертности. Когда мы смотрим постановку «Отелло», это дает нам возможность исследовать свой собственный эмоциональный мир, царство любви и ревности. Нам кажется, что портрет работы Рембрандта показывает гораздо больше, чем просто внешность модели художника. Можно ли представить себе, что машина когда-нибудь сумеет заменить нам Моцарта, Шекспира или Рембрандта или хотя бы состязаться с ними?

С самого начала я должен подчеркнуть, что по большей части ссылаюсь на примеры художественных произведений западной культуры. Именно это изобразительное искусство я знаю, именно на этой музыке я вырос, именно эту литературу я в основном читал и читаю. Было бы интересно узнать, не окажутся ли машины лучше

Тема
Добавить цитату