Mokslas ir IT
11.16. Ar dirbtinis intelektas keičia meno rinką?
n/Gedvila,1,2 - „Pelkių intelektas“ ir DI sugeneruoti vaizdai. Nuotraukos Jono Petronio, N. ir G. Urbonų
Martynas Gedvila
Ar galėtų dirbtinis intelektas (DI) praturtinti žmogaus kūrybiškumą? Tokį DI galima stebėti eksperimentinėje laboratorijoje „Pelkių mokykla“, kurią Vytauto Didžiojo universitete (VDU) kuruoja Masačusetso technologijos instituto (MIT) tyrėjai, VDU vizituojantys profesoriai Nomeda ir Gediminas Urbonai. Naujausias mokslininkų projektas laboratorijoje – „Pelkių intelektas“.
Įprastai dirbtiniai neuroniniai tinklai taikomi atlikti įvairias užduotis, reikalaujančias aptikti struktūrą duomenyse: atpažinti pacientų patologijas medicinoje, prognozuoti akcijų pokyčius, paversti tekstą balsu ir atvirkščiai, diagnozuoti mašinų gedimus. Tačiau šįkart jie pritaikyti itin kūrybiškam tikslui – savarankiškam vaizdų kūrimui. Kartu su lietuvių startuolio „Three Thirds“ mokslininku Jonu Kubiliumi, N. ir G. Urbonai pritaikė generatyvinį priešininkų tinklą (angl. generative adversarial network, GAN), apmokytą sugeneruoti tikroviškus įvairių gyvūnų, daiktų, vietovių ir kitokių sąvokų paveikslėlius. Tačiau kitaip nei įprastuose GAN, „Pelkių intelektas“ klausia, kaip atrodytų vaizdiniai, esantys tarp kelių sąvokų ribų.
„Pelkių intelektas pats pasirenka po vieną sąvoką iš skirtingų kategorijų – pavyzdžiui, varlė-mečetė, o tada iš triukšmo sugeneruoja šių kategorijų hibridinį vaizdinį. Neuroninis tinklas remiasi griežta logika ir neatsižvelgia į kontekstą – paradoksalu, tačiau dėl to jo vaizduotė yra mažiau apribota nei žmogaus/menininko, kuris tą neuronų tinklą sukūrė. Viso to dėka žiūrovo interpretacijai pateikiami gana keisti ir neapibrėžti vaizdiniai“, – aiškina kūrinio autoriai.
„Pelkių intelektas“ ir DI sugeneruoti vaizdai. Nuotraukos Jono Petronio, N. ir G. Urbonų
GAN sudaro du vienas su kitu konkuruojantys komponentai: generatorius, kuris mokosi kurti tikrovišką vaizdą iš vizualinio triukšmo, ir diskriminatorius, kuris bando atspėti, kuris vaizdas yra tikras, o kuris – sugeneruotas. Jei generatorius kuria netikroviškus vaizdus, diskriminatorius lengvai atspėja, kurie yra netikri, ir taip apmoko generatorių kurti realistiškesnius vaizdus – ir atvirkščiai.
„Šiame nuolatiniame balansavime tarp realaus ir įsivaizduojamo, GAN mėgdžioja slopinantį biologinės pelkės atoveiksmį. Skirtingai nuo ankstesnių architektūrinių pareiškimų – tokių kaip „Superstudio“ sukurtas „Ištisinis paminklas“, kuris architektūrą atskyrė nuo jos aplinkos – GAN ieško būdų organiškai sujungti naujas architektūrines idėjas su esamu kraštovaizdžiu“, – pasakoja Gediminas Urbonas.
Lietuvos paviljone Venecijos architektūros bienalėje bei neseniai pasibaigusioje MO muziejaus parodoje „Gyvūnas–Žmogus–Robotas“ Nomeda ir Gediminas Urbonai kartu su Jonu Kubiliumi pristatė meninius eksperimentus, kurie rėmėsi būtent tokiu kūrybingu DI pritaikymu. Tyrėjai svarsto, jog ateina era, kai atsiras alternatyvios intelekto formos: jau dabar mažiausiai 40 proc. viso interneto srauto priklauso botams – programoms, atliekančioms įvairias užduotis automatiškai, imituojant žmogaus veiklą.
„GAN variantas, ištreniruotas generuoti meno kūrinius, tikriausiai tapo pirmąja sistema, visiškai autonomiškai kuriančia netikėtus, sudėtingus ir estetiškai patrauklius paveikslus. 2018 m. spalį „Christie’s“ aukcione Niujorke vienas iš tokių sugeneruotų paveikslų buvo parduotas už beveik pusę milijono JAV dolerių. Konceptualiai žvelgiant, „Pelkių intelektas“ atveria galimybę tarsi pažvelgti į mašinos vaizduotę ir priversti ją mąstyti vaizdiniais, slypinčiais už žmogaus vaizduotės ribų“, – teigia Jonas Kubilius.
„Pelkės intelektas“ yra projekto „Pelkių mokykla“ dalis. VDU mokslo ir studijų centre (V. Putvinskio g. 23) nuo pavasario veikianti eksperimentinė laboratorija yra unikali nauja edukacijos platforma, kurioje pasitelkiant įvairias technologijas ir disciplinas mokslininkai ir studentai ieško naujų bendradarbiavimo formų, kuria prototipus ir projektus, skirtus bendrabūviui – žmogaus sugyvenimui su kitomis gyvybės formomis.
Atgal
