İncəsənət və Süni Zəka mövzusunda sadəlövh, lakin təhsilli bir perspektiv

Süni intellektin bu gün ən çox müzakirə edilən mövzuların mərkəzində olduğuna dair bir fikrə gələ bilərik. Digər tərəfdən sənət əsrlər boyu olmuşdur və çox vaxt tarixi bir məfhum hesab olunur. Bir Aİ mütəxəssisinin məsləhətini və ya bir sənət tarixçisinin məsələyə münasibətini gözləsəniz, uzaqlaşın. Sadəcə sadəlövh bir görüntü olan, lakin məlumatlı olan bir mövzuda AI sənətçisi görünüşü əldə edəcəksiniz.

"Bu kəşf sənətin aşağı qatlarını aradan qaldıracaq"
"Sənətçi bir maşın olmaq riskini idarə edir, başqa bir maşına dəydi"
"Rəsm öldü"

Müəyyən bir kontekst yaratmaq üçün bütün bu sözlər 1850-ci il ərzində eşidilmişdir. Və hamısı çox tanış olduğumuz bir vasitəyə işarə edir: kamera.

O günlərdə bir neçə insanın başa düşdüyü bir mövzu olsa da, çox məşhur bir mövzu idi.

Bu, insanların çoxunu xəyal edən bir mövzu idi, ancaq əvvəllər də müşahidə etdiyimiz kimi qorxulu ola biləcək bir mövzu idi.

Görüm hara gedirəm?

Süni intellektin tərifi

AI haqqında danışarkən, səhnəni düzgün ifadə etmək vacibdir. Sadə edək. AI budur: ağıllı sistemlərin istehsalı.

Bu cavabdan məmnun deyilsiniz? Məsələ burasındadır ki, biz Aİ-nin nədən ibarət olduğunu aydın şəkildə anlayırıq, halbuki kəşfiyyatın özü düzgün müəyyənləşdirməkdə çətinlik çəkir. Məsələn, bir pişiyi bir köpəkdən tanımaqdan ibarət olacaq bir vəzifə. Hər bir mövzu üçün hansı xüsusiyyətin ortaq olduğunu müəyyənləşdirmək, nümunələrdən ümumi qaydalar hazırlamaq və müqayisə etməyi bacarmaq lazımdır. İndi, uzunmüddətli perspektivdə həqiqəti daha yaxşı hala gətirmək üçün tətbiq olunan dərin nəzəri bir riyaziyyat problemini həll etməyi tələb edən bir tapşırıq götürün. Mükafat dövrənizi qidalandırmaq əvəzinə bu problem üzərində cəmləşmək üçün seçim etmək başqa bir zəka tələb edəcəkdir. Sonda AI, bütün bu problemlərə cavab verən sistemlər qurmağı hədəfləyir.

AI'nin müəyyən edilməsi üçün yaxşı bir yol hal hazırda edə biləcəyimizi ifadə etmək ola bilər. Bu gün maşın öyrənməsindən istifadə edərək sadə insan tapşırıqlarını alqoritmlər (statistik metod və məlumatlara əsaslanan təlimatlar dəsti) ilə çoxaldır. Bu alqoritmləri ya optimallaşdırmaq üçün (mürəkkəb hesablamalar aparmaqla), ya da miqyası (nümunə üçün söhbət qutuları ilə) istifadə edirik, baxmayaraq ki, bu iki anlayış tez-tez bir-birinə bağlanır. Alqoritmlər məlumatların ümumi xüsusiyyətlərini müəyyənləşdirərək öyrənə bilər və onu təhlil edərkən insanlardan daha sürətli olur. Bu genişlənmiş zəka deyə bilərik. Təsəvvür etmək istədiyimiz AI-dən və startaplar, hökumətlər və şirkətlər davamlı yenilik təşviqi ilə bizi su basdıqda rezonans doğuran fikirdən bir qədər uzaqdır.

Aydın işləmək AI və onun imkanları ilə sıx əlaqəni əhatə edir.

İncəsənət: mükəmməl təcrübələr diyarı

Bu sorğuları sənət yolu ilə araşdırmaq qərarına gəldik. Niyə? İncəsənət, bir Aİ-nin imkanları ilə sınaq keçirməyə və bunun necə işlədiyini daha yaxşı başa düşməyə imkan verən mükəmməl bir vasitədir. Budur araşdırmalarımızda faydalı olduğunu təyin etdiyimiz dörd sənət xüsusiyyəti.

İncəsənət hiss olunur: bəzi konkret nəticələr təqdim edir.

Bu əlçatandır: insanların əksəriyyəti bir sənət növü ilə bir yaxınlıq var.

İncəsənət təfsir olunur: təcrübə üçün başqa bir yol təqdim edir və sırf elmi sahə əldə edə biləcəyiniz cavablar qədər ən azı maraqlı olan mübahisələrə səbəb olur

İncəsənət pulsuzdur və onu yaşadıqda öz yaradıcılığımız tərəfindən məhdudlaşdırıla bilməz.

Buna görə də sənət bir AI tərəfindən ifadə edilən yaradıcılıq təcrübəsi və hüdudları ilə mükəmməl bir yol kimi görünürdü.

Sənətdən danışarkən ətrafımızda görünməyə başladığımız bütün tətbiq növlərini nəzərdən keçiririk. İnsan və maşınlar, şeirlər, skriptlər, sözlər, qoşqular və alqoritmlər tərəfindən hazırlanan şəkillər arasında qurulan əməkdaşlıq. Bütün bu layihələrdə yaradıcılıq prosesinin bir hissəsinin dəyişdirilməsi ortaqdır. Onların hər biri cəlb etdiyi insanın müdaxilə səviyyəsində fərqlidir. Deyə bilərik ki, bütün proses avtomatlaşdırıldıqdan sonra bir insan olduğu kimi yaradıcı olmağa qadir bir maşın hazırladıq.

Təkrar yaradıcılıq

Gəlin həmin yaradıcılıq prosesinə diqqət edək. Bunu daha yaxşı başa düşmək üçün özümüzü bir sıfırdan bir şəkil yaratmaq istənən bir alqoritm kimi təsəvvür etməliyik. Bu nümunə bir şeirin, musiqinin və ya başqa bir yaradıcılıq sənətinin yaranmasına şamil olunur.

Qaranlıqdasan. Görmə, eşitmə və toxunma hissi yoxdur. Ən çox ehtimal olunan nəticə aşağıdakılardır.

İndi görmə imkanı əldə etdiyinizi düşünün. Bu, bir maşına bir şəkil pikselini piksel ilə analiz etməyə və bəzi forma və rəngləri çıxarmağa imkan verən kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə etməklə edilir. Bu, tədris prosesinin əsasındadır, çünki alqoritmi qida kimi mənimsəyəcəyimiz məlumatlara giriş imkanı verir.

İndi bizə bir şəkil göstərilir. Bu girişdən ən çox ehtimal edilən nəticə alqoritmin yeganə istinadını təmsil etdiyi üçün eyni görüntüdür.

İndi bu alqoritmə birdən çox şəkil göstərsən. Ümumi xüsusiyyətləri öyrənməyə başlaya bilər və ehtimal ki, aşağıda təsvir edilənə bənzəyən bir görüntü yayacaq.

Eyni şəkildə, Generative Adversarial Networks (GAN) on minlərlə görüntüyü təhlil edir, xüsusiyyətlərindən öyrənir və orijinal məlumat mənbəyindən ayrılmayan yeni görüntülər yaratmaq məqsədi ilə öyrədilir. Bu modellər, uyğun olmayan (yəni digərləri ilə ortaq kifayət qədər xüsusiyyətlərə malik olmayan) hər hansı bir görüntünü ifşa edə bilir.

Yenilik anlayışını da təzələyirlər. Eyni girişlərlə belə, alqoritm hər dəfə fərqli bir nəticə verəcəkdir. Bu, bir insanın yaradıcılıq xüsusiyyətini əks etdirir: Heç vaxt eyni şeyi iki dəfə yaratmayacağıq, çünki kiməsə bir dəfə iki dəfə eyni vaxtda bir şey yaratmağı xahiş etmək mümkün deyil. Hər bir təsir amilinin düşünülməsi bu iki an arasında dəyişəcəkdir.

İndi hər şeyi maraqlı edək. Təsəvvür edin ki, gözəl olan bir şəkil yaratmaq istənir. Gözəllik subyektiv bir dəyərdir və buna doğru və ya səhv cavab yoxdur. Ancaq statistik cəhətdən optimal biri var. Seçim, giriş (və ya yemək) kimi xidmət edən şəkillərə etiket (meta-məlumatlar) qoymaq olardı. Hansı şəkillərin ən çox bəyənildiyini söyləyə bilsəniz, təlimlərimi bu şəkillər üzərində vurğulamaq və onlara daha yaxın bir görüntü yarada bilərəm.

Giriş şəkillərini bəyənməyən və bəyənməyən etiketləmə

İndi yüksək nəzəri bir sahəyə giririk. Məndən faydalı bir şey yaratmağımı istəsən. Bir şəklin gətirə biləcəyi təsirin çox nüanslarını başa düşməliydim. Xatirələri geri gətirmək, bir mesajdan keçmək, ata gülüşü və ya kədər. Etiketlərlə bu çətinliklə üzləşdiyimizi təsəvvür edə bilərik, ancaq çox sayda çoxuna ehtiyac duyurduq və bu şəkillərdə çoxlu məlumat lazımdır.

Giriş şəkillərini emosiyalarla etiketləmə

Nəhayət, məndən şəxsiyyətimi əks etdirən bir şey yaratmağımı istəsən. Məni özünəməxsus şəxsiyyət xüsusiyyətlərim kimi inkişaf etdirib müəyyənləşdirməli və bu xüsusiyyətləri əks etdirmək və izləyicidən gözlənilən effekt əldə etmək üçün bu xüsusiyyətləri qrafik məzmuna uyğunlaşdırmalı idim. Bunu edə bilməkdən çox uzaqıq.

GAN-lar yaradıcılıqla qarışacaq yeganə model deyil, lakin yüksək ölçülü məlumat yayımlarını modelləşdirə bildikləri üçün elmi ictimaiyyətin diqqətini cəlb edir.

Gördüyünüz kimi, yaradıcılıq getdikcə daha mürəkkəb olan addımlara bölünə bilər. İndisə, yoldakı bütün addımlardan xəbərimiz yoxdur və onları alqoritmlərlə təkrarlamaq imkanlarımız da azdır.

Yenə də yeni və həqiqi şəkillərə bənzəyən unikal şəkillər yaratmağı bacarırıq. Bu kəşf, ehtimal ki, geniş iş imkanları açacaqdır.

Gələcəyi nələr tutur?

Bu modellərin nəticələrini proqnozlaşdırmaq üçün bir şəkil vermək üçün fotoqrafiyanın görünüşünün sənət bazarına və cəmiyyətə nə təsir etdiyini yenidən nəzərdən keçirə bilərik.

Fotoqraf çoxalma prosesini avtomatlaşdırdı. Bu, demək olar ki, yer üzündən yoxa çıxan kopirayter sənətçisi kimi peşələrə çox təsir etdi. Digər tərəfdən, yaradıcıların yeni bir nəslini gördü: sənətçi fotoqraflar. Bu vasitənin demokratikləşməsinə səbəb olan yaradıcılıq partlayışının şahidi olmaq üçün yalnız İnstagramınızı açmalısınız.

Hələ də mövcud olan ən qədim fotoşəkil

Fotoqrafiya klassik sənət normalarını da qəbul etdi və bununla sənət bazarına çıxdı.

Təsəvvür edə bilərik ki, AI eyni işi görməyə müvəffəq olarsa, AI sənətçiləri yaxın gələcəkdə çox yayılmış olarlar. Və onlar artıq bütün dünyada görünürlər. Hal-hazırda, bu vasitələrin idarə edilməsi nadir və bahalı bacarıqları tələb edir, ancaq sabah bu bacarıqların əhali arasında geniş yayılacağını və ona girişi asanlaşdıracaq proqramlar hazırlandığını düşünə bilərik.

İndi məndən soruşsan:

"AI sabahın rəssamı olacaq",

Cavab vermək istəyərdim:

"Kamera bu günün rəssamıdırmı?".

Bu deyil. AI, insanların yaradıcılıq potensialını maksimum dərəcədə artırmağa imkan verən yeni bir vasitədir. Buna baxmayaraq, insanlar ilk dəfə alətlərinin yaradıcı potensialını maksimum dərəcədə artırma imkanına sahibdirlər.

Mənzərələrdə GANları öyrətməklə yaratdığımız bir sənət əsəri

AI ilə yaradıcılıq prosesinin hissələri avtomatlaşır. Və bu hissələr ən az mürəkkəbdir.

Yeni yaradıcı vəzifələr ortaya çıxır və yaradıcılar tezliklə yeni bir vasitə, alqoritmik qələm, fırça, nağara yastığı alacaqlar ki, bu da əllərində yaradıcı bir maşına sahib olmağa və səmərəlilik əldə etməyə imkan verir.

Elm eşitmək istədiyimizi deyil, həqiqəti axtarır. Gələcəyi formalaşdıracaq bu texnologiyalardan etdiyimiz tətbiqlərdir. O tətbiqləri yaxşı bir iradə ilə etmək lazımdır. İndi sadəlövh bir suala cavab axtarırıqsa:

"Aİ insanları əvəz edəcəkmi?"

Savadlı bir cavab olardı ki, düzgün iradə miqdarı ilə, sabahkı insanları seçdikləri tərzdə bir az daha sənətkar kimi inkişaf etdirmələrinə imkan yaratmaq üçün Aİlər bu günkü insanları əvəz edəcəklər.

Aydındır, elə deyilmi?