Искусственные среды

30 ноября компания OpenAI бесплатно разместила в сети ИИ-помощника ChatGPT, который всего за 5 дней привлек более миллиона пользователей , движимых любопытством, желающих пообщаться с его экстраординарными диалоговыми возможностями. Среди множества недостатков, которые мы нашли в нем — фактические ошибки, фабрикация данных, самоуверенность или отсутствие «голоса» — мы все должны были признать, что никогда не видели ничего подобного . С ассистентом можно вступить в диалог, поговорить на самый широкий круг тем и генерировать моменты глубокого эмпатического общения, построенного на самообмане, основанном на естественности, красноречии и дискурсивном понимании ассистента.

Но не только разговор был взят штурмом. Несколькими месяцами ранее, 12 июля, был освобожден еще один помощник, Midjourney; затем, 22 августа, также был выпущен Stable Diffusion Мюнхенского университета, а 28 сентября OpenAI сделал Dall-E 2 доступным для всех. Эти три помощника ИИ обладают одинаковыми навыками рисования изображений, с особенностью представления оригинальных результатов и в то же время очень человечными, как если бы они были созданы людьми.

Беседа и рисование — очень близкие и глубоко творческие занятия. Точно так же, как мы импровизируем с карандашом на бумаге, мы импровизируем и в создании ответов в режиме реального времени на взаимодействие с другими. Итак, важно понять, что породило эти новые возможности машин, учитывая, что ИИ существует уже почти 70 лет.

Еще несколько лет назад ИИ был построен из простых алгоритмов, как если бы мы лепили модель мышления, надеясь прийти к чему-то, способному распознавать мир и себя. Но развитие ИИ начало меняться с Deep Blue, который, чтобы победить Гарри Гаспарова в 1997 году, заранее изучил тысячи шахматных ходов. С тех пор этот подход был сосредоточен на обучении, обучении и самообучающихся системах искусственного интеллекта, машинном обучении (МО), чему способствовал Интернет благодаря доступу к постоянно увеличивающимся базам данных. Процесс обучения ИИ был трансформационным не только потому, что он позволял помощникам находить похожие закономерности и, таким образом, открывать ключ к семантике простым сравнением, но главным образом потому, что в этом процессе разрабатываются так называемые искусственные нейронные сети.

Упрощенно, когда мы смотрим на ручку, мы не можем установить более 4-6 параметров для ее определения — например, цвет: синий; эффект: металлик; свечение: золотое; длина: 7см; ширина: 0,5 см. С другой стороны, помощник, вооруженный набором алгоритмов машинного обучения, может посредством сравнений, установленных в этих огромных базах данных, найти и определить не только несколько десятков, но даже сотни параметров, определяющих одно и то же перо (см. рис. 1). Параметры, которые мы, люди, не можем сознательно увидеть, услышать, почувствовать или даже понять. Но именно эти параметры позволяют получить доступ к невероятно тонкой реальности, вероятно, недоступной человеческому мозгу, и позволяют ассистенту предсказать, какие слова лучше написать одно за другим, а также лучший цвет, штрих, тень, объем. , масштаб, принимаемый при рисовании изображения.

Этот процесс изучения больших баз данных, созданных людьми, сопряжен с серьезными проблемами, начиная от встроенных предубеждений и заканчивая авторскими правами на его содержимое. Если в текстовой форме предвзятость может быстро стать очевидной, когда ассистенты повторяют многие из моральных предубеждений, которые пронизывают Интернет, то именно в изображениях возникает больше всего проблем. Помощники используют базы данных изображений, такие как LAION , созданные для научных исследований. Поскольку целью было создание максимально совершенных помощников и, таким образом, содействие человеческим инновациям, этим базам данных было позволено каталогизировать почти все, что они могли найти в сети.

Таким образом, были каталогизированы сотни миллионов фотографий, принадлежащих каждому, от фотографии, сделанной самым обычным гражданином и размещенной на Flickr, до тщательно продуманных фотографий фотографов, а также высокодетализированных иллюстраций или картин художников, которые можно было найти в газеты, журналы, музеи, например, в онлайн-портфолио DeviantArt, ArtStation, Behance и т. д. Поэтому, если мы попросим одного из этих помощников дать нам изображение в стиле Гюстава Доре, Себастьяна Сальгадо или Лоиша, он без проблем исполнит наше желание. , как видно на рисунке 2.

Если эта творческая способность ИИ замечательна, то в ее основе возникают два неизбежных вопроса: 1) кто дал разрешение на использование изображений этих авторов?; 2) кто дал им разрешение копировать и создавать версии этих образов? Ответы, которые у нас есть в конце 2022 года, не очень хороши. В случае со стабильной диффузией, несмотря на то, что профессор Бьорн Оммер сказал, что «мы не искали изображения в Интернете сами», на самом деле они используют LAION. В MidJourney Дэвид Хольц предполагает , что они использовали изображения, взятые из Интернета без какого-либо согласия, и они понятия не имеют, чьи изображения они использовали.

Несмотря на эти проблемы, о которых в ближайшие годы будет много дискуссий и, возможно, новое законодательство, мы можем сказать, что в творческой сфере мы достигли точки невозврата. Обратите внимание, что креативность определяется способностью человека «составлять незнакомые комбинации знакомых идей» [2], что и предлагают нам эти системы ИИ, как мы можем видеть на рисунке 3. Но эта точка невозврата не происходят только в области текста и изображений, из этого «простого» вычислительного процесса весь мир медиатворчества трансформируется в совершенно новый искусственный мир. Сегодня любой может с помощью простых подсказок попросить помощников ИИ создать истории, новости, рисунки, заголовки, картины, фотографии, графику, музыку, голоса или анимацию. Эта новая искусственная среда (см. рис. 4) может даже выигрывать фестивали и конкурсы [3]. Сейчас,

В этом новом искусственном мире люди будут все меньше и меньше действовать. Компьютер может делать, создавать, смешивать и повторять десятки или сотни раз в час, пока не предложит нам то, что мы ищем. Таким образом, человеку больше не придется беспокоиться о практичности искусства, а также о материальных сложностях каждого средства. Любой сможет создать что угодно, что, будучи правдой, не приведет к тому, что кто-либо сможет создать то, что многие из нас захотят испытать. Но у нас уже был такой же разговор о Web 2.0 (например, 4, 5). В этом новом мире, созданном искусственными медиа, человек будет директором по искусству и коммуникациям, для чего ему или ей потребуется не меньше, а больше, гораздо больше грамотности в отношении медиаискусства, которое он или она использует.

Примечания:

[1] Браун, Т.Б., Манн, Б., Райдер, Н., Суббиа, М., и др. (2020). Языковые модели — это учащиеся с небольшим количеством попыток. архив: 2005.14165 .https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf.

[2] Боден, М. (2007). Одним словом, творчество. Думай, 5 (15), 83–96. дои: 10.1017/S147717560000230X.

[3] Гленн Маршалл выиграл лучший короткометражный фильм на Каннском фестивале короткометражных фильмов с фильмом « Ворон » (2022), а Джейсон Аллен выиграл конкурс цифровой фотографии с фильмом « Пространственный театр оперы ».

[4] Кин, А. (2007). Культ любителя: как блоги, MySpace, YouTube и остальные сегодняшние пользовательские медиа убивают нашу культуру и экономику . Хашетт Великобритания.

[5] Андерсон, К. (2006). Длинный хвост: почему будущее бизнеса заключается в том, чтобы продавать меньше или больше , Hyperion NY.

Опубликовано на португальском языке в Virtual Illusion .