Oleksandr Meľnyk
Duğlas Ek (Douglas Eck) pracjuje u proekti Google Magenta. Sered osnovnyh zavdań ćogo proektu — navčyty štučnyj intelekt (AI) stvorjuvaty muzyku ta vzagali zajmatysja tvorčistju. Ek 15 rokiv vyvčaje možlyvosti tehnologij ta muzyky — a teper «včyť» systemy mašynnogo navčannja tvorčosti. Čy može nejromereža staty vpravnym kompozytorom — i čomu komp’juteram dosi ne vdajuťsja ljudśki žarty?
V čomu unikaľnisť pidhodu Google do tvorčosti iz vykorystannjam AI
Za slovamy Eka, komanda proektu vyvčaje vuźke sprjamuvannja možlyvostej štučnogo intelektu — tak možna krašče vyvčyty vse, na ščo zdatna nejromereža ta potencial mašynnogo navčannja. Krim togo, rozrobnyky, entuziasty ta predstavnyky kreatyvnoї industriї krašče pracjujuť same iz tvorčymy proektamy.
Čomu Magenta zoseredžena na muzyci
Ek vyznaje, ščo tut zigrala roľ jogo davnja prystrasť do muzyky ta audiokontentu ta tehnologij, ščo pov’jazani iz nymy. Vidtak teper vin vyvčaje cju sferu iz vykorystannjam AI. Prote nagološuje, ščo napracjuvannja v ramkah proektu možna bude masštabuvaty j na inši vydy ta formy tvorčosti, do jakyh dolučatymuť štučnyj intelekt.
Jak zvučyť rezuľtat tvorčosti AI Magenta?
Vyšče predstavleno fragment muzyčnoї tvorčosti vid modeli pid nazvoju Performance RNN.
Doslidnyk radyť zvernuty uvagu ne lyše na teksturu kompozyciї, a j na te, ščo algorytm po suti improvizuje ta stvorjuje noty riznoї tonaľnosti, tryvalosti ta naviť rizni kombinaciї perehodiv miž akordamy. Programa včyťsja na dosvidi poperednih tvoriv ta na zapysanyh raniše vystupah pianistiv čy vlasnyh improvizacijah.
Koly programy navčaťsja ne improvizuvaty, a pysaty muzyku
Poky ščo komanda doslidnykiv kompaniї Google pracjuje nad tym, aby navčyty nejromerežu ne prosto improvizacijam, a j stvorennju šabloniv ta modelej napysannja kontentu. Hočuť vony j navčyty programu samostijnomu muzykuvannju. Prote vže zaraz programa zdatna pidbyraty akordy ta vybudovuvaty «maljunok» muzyčnoї kompozyciї na osnovi poperedńo zakladenyh parametriv.
Proekt Sketch-RNN — čy zdaten robot opanuvaty maljuvannja iz vykorystannjam nejromereži
Krim muzyky, naukovci takož namagajuťsja vykorystaty nejromerežu dlja maljuvannja. Dlja ćogo vykorystovujuť nyzku maljunkiv ta sketčiv, stvorenyh ljuďmy u servisi Pictionary ta rezuľtaty vzajemodiї ljudyny j mašyny u dodatku Quick, Draw!
Odnak u ćomu eksperymenti je svoї obmežennja. Zokrema, tryvalisť maljunku na video — lyše 20 sek. Nejromerežu dovelosja spočatku navčyty «klonuvannju» cyh korotkyh video, a potim — «sklejuvannju» velykyh maljunkiv iz malyh. Nejromereža faktyčno «vyvčala» ne okremi mazky penzlem čy stylusom, a odrazu gotovi formy (napryklad, gotovi variaciї zobražennja kotiv bez najavnogo zrazka dlja «zmaľovuvannja»).
Žarty — poky ščo nepidkorena veršyna
Naukoveć vyznaje, ščo poky ščo štučnomu intelektovi ne nado uspišno vdajeťsja sformuljuvaty žarty. Efekt nespodivanky ta osoblyvosti pobudovy liniї žartiv — ce te, čogo poky ščo ne vdajeťsja navčyty algorytm mašynnogo navčannja. Adže okrim semantyčnyh tonkoščiv tut takož zakladeno ironiju ta vminnja manipuljuvaty vhidnymy danymy v zaležnosti vid očikuvanogo efektu dlja togo, na kogo sprjamovano cej žart. Mašyny probujuť žartuvaty, obigrujučy leksyčni čy fonetyčni kalambury — ale ce poky ščo maksymum, na jakyj vony zdatni.
Ščo dali?
Muzyka — lyše perša shodynka dlja rozuminnja togo, jak pracjuje struktura tvorčosti ta navčannja ne lyše dlja mašyn, ale j dlja ljudej takož. Naukovcjam, ščo «včať» AI muzykuvannju, maljuvannju čy mystectvu stend-apiv, naležyť z’jasuvaty, naskiľky mašyna zdatna včytysja ne vid konkretnogo mytcja, čyj dosvid vona vyvčaje, ale j vid audytoriї takož. Parametry fidbeku ta prognozuvannja — nastupnyj etap, jakyj slid vyvčyty ta zaprovadyty u systemy štučnogo intelektu.
Raniše my rozpovidaly vam pro te, jak štučnyj intelekt može zminyty
Štučnyj intelekt Facebook zapobigatyme samogubstvam naše korystuvannja Facebook vže u najblyžčomu majbutńomu.