Un matematico di Oxford spiega come l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare la creatività umana
Il gioco di Go giocato tra un programma per computer DeepMind e un campione umano ha creato una sorta di crisi esistenziale per Marcus du Sautoy , un matematico e professore alla Oxford University. “Ho sempre paragonato la matematica al gioco di Go”, dice, e Go non dovrebbe essere un gioco che un computer può facilmente giocare perché richiede intuizione e creatività.
Così, quando Sautoy vide che l’AlphaGo di DeepMind batteva Lee Sedol , pensò che ci fosse stato un cambiamento epocale nell’intelligenza artificiale che avrebbe avuto un impatto su altri reami creativi. Ha deciso di indagare sul ruolo che l’intelligenza artificiale può svolgere nell’aiutarci a capire la creatività e ha finito per scrivere Il codice della creatività: Arte e innovazione nell’era dell’intelligenza artificiale (Harvard University Press).
Iniziamo abbattendo la “creatività”. Nel libro, parli di tre tipi di creatività. Quali sono questi e cosa significano questi guasti per il ruolo di IA?
Molte persone pensano che la creatività artistica significhi esprimere ciò che significa essere umani, e quindi, in che modo l’IA potrebbe avvicinarsi a questo? Guardo molti artisti e mostro che un sacco di arte ha un modello e una struttura dietro di esso, il che è piuttosto matematico. Questo è il motivo per cui credo che la creatività artistica possa riguardare più il modello e l’algoritmo di quanto gli attribuiamo, e molto spesso i modelli sono nascosti, e forse è qualcosa che l’IA può scoprire perché sembra essere molto bravo a scoprire schemi nascosti.
C’è creatività esplorativa, che sta prendendo le regole del gioco e spingendole all’estremo, come Bach. C’è creatività combinatoria, in cui stai prendendo due idee che non hanno nulla a che fare l’una con l’altra per vedere come le associazioni in una possono aiutare a stimolare nuove idee nell’altra. La terza creatività, che è in qualche modo la più misteriosa, sono quei momenti che in qualche modo sembrano uscire dal nulla: quei cambiamenti di fase quando all’improvviso si fa bollire l’acqua, e l’acqua diventa vapore e cambia completamente stato.
E dove si inserisce l’IA in ognuno di questi modelli?
Ognuna di queste creatività offre una sfida diversa per l’intelligenza artificiale. La creatività esplorativa sembra perfetta per un computer perché è quello che un computer può fare, quindi molti più calcoli di quanto un cervello umano possa mai fare. La creatività combinatoria è interessante, [un AI] potrebbe apprendere modelli e applicarli a nuove aree. Ma penso che il più impegnativo sia l’idea di ottenere qualcosa di nuovo e di uscire dal sistema.
Tradizionalmente, si pensava: “Come ha potuto AI infrangere le regole? Non è bloccato all’interno di un sistema perché è programmato per funzionare in un modo particolare? Come potrebbe saltare fuori? “Ma se viene detta un’IA,” Ho intenzione di infrangere le regole “, questa è una regola in sé. Hai un meta-codice che dice al programma di rompere il codice sottostante.
Nel libro, parli di molti progetti di IA creativi. Quali erano particolarmente interessanti per te?
Uno dei più interessanti è stato il Jazz Continuator , che ha preso la musica suonata da un musicista jazz, ha imparato gli schemi e ha iniziato a suonare quella musica per il musicista jazz. Ciò che colpiva era la reazione del musicista jazz. Ha detto: “Tutto ciò che sento, lo capisco. Questo è il mio mondo della musica. Suona come il mio modo di suonare, tranne che suona cose che non avevo mai pensato di fare prima con il mio mondo musicale “.
Quindi penso che questo sia uno dei ruoli eccitanti che l’IA giocherà in futuro. Molto spesso, gli umani iniziano a ripetere schemi di comportamento. Funnily, diventiamo più simili alle macchine perché ripetiamo semplicemente le cose, quindi quello che penso sia eccitante è che il tipo di Continuatore jazz ha dato al musicista un po ‘di calcio e lo ha fermato comportandosi come una macchina. Ha aiutato a risvegliare la sua creatività perché gli è stato mostrato che c’erano cose che poteva fare con gli ingredienti che aveva già e che non si era reso conto fosse possibile. Volevo dimostrare che il ruolo che un’intelligenza artificiale può svolgere nella creatività è forse quello di migliorare la creatività umana, che questa sarà una partnership in avanti, che insieme possiamo rendere le cose più interessanti che se abbiamo semplicemente lavorato per conto nostro.
L’altra storia interessante che penso sia davvero importante per tutto questo libro è in realtà dal mondo delle arti visive e questo è DeepDream di Google . Google ha chiesto al suo software di riconoscimento visivo di vedere cosa vedeva in una serie casuale di pixel, e componendo le immagini che stava vedendo abbiamo imparato qualcosa su come l’IA stava pensando, come stava vedendo e come era stata programmata.
Qual è il significato di ciò?
Immagine: per gentile concessione della Harvard University Press
Una delle sfide dell’IA oggi è che molti dei programmi di apprendimento automatico producono codice, ma non capiamo bene come funzioni. Il progetto Google DeepDream ci aiuta a trovare un modo per capire come ciò avvenga. Quindi, proprio come l’arte per noi come umani è un modo per aiutarci ad entrare nella mente di un altro umano, forse l’arte prodotta dall’intelligenza artificiale ci aiuterà ad entrare nel funzionamento di questo codice che è piuttosto misterioso.
Realizza un progetto come il progetto Rembrandt di Microsoft [che crea immagini generate da AI nello stile di Rembrandt]. Potresti dire: “Bene, cosa diavolo è il punto di produrre un altro Rembrandt? Non abbiamo già Rembrandts fantastici? “C’è un punto, cioè che potrebbe aiutarci a capire cose nuove nell’opera d’arte. Se osserviamo il lavoro di Jackson Pollock da un punto di vista matematico, possiamo vedere cose nuove che prima ci mancavano. Quindi c’è un ruolo interessante che l’intelligenza artificiale può svolgere nel rivelare nuove strutture che potremmo aver perso in opere d’arte che ora diamo per scontate.
Quel tipo di rilevamento del modello non si limita solo alle arti visive, giusto?
Bene, nel mondo del cinema, prendiamo l’algoritmo di Netflix che consiglia i film che potrebbero piacerti. Può dividere film in modi nuovi interessanti. Alcuni dei raggruppamenti che potremmo identificare come “raggruppavano tutte le commedie insieme”, ma a volte raggruppavano film in cluster basati sull’espressione di simpatie e antipatie degli umani in cui non riuscivamo a capire quale fosse il tema comune. È quasi come se l’IA avesse identificato un nuovo genere di film per il quale non avevamo neanche una parola. È come dire “c’è un altro tipo di sapore qui dentro e devi nominarlo.” Può prendere la nostra uscita creativa e forse vedere cose che, inconsciamente, stiamo esprimendo ma non abbiamo ancora reso cosciente. Può aiutarci a articolare consapevolmente ciò che potrebbe esserci nella nostra arte.
“SE VIENE DETTA UN’IA, ‘HO INTENZIONE DI INFRANGERE LE REGOLE’, QUESTA È UNA REGOLA IN SÉ.”
Ci sono molti campi creativi. C’è uno che trovi che l’IA lotti di più?
Una delle sorprese per me è stata quanto sia difficile la parola scritta. C’è così tanto testo scritto disponibile per l’intelligenza artificiale su cui imparare. Sono rimasto piuttosto sorpreso dal fatto che, sebbene l’ intelligenza artificiale sia ora abbastanza brava a scrivere in forma abbreviata , non è ancora in grado di sostenere realmente la parola scritta a lungo termine. Ad esempio, non ha un buon senso dell’arco narrativo. Non ho visto nulla che mantenga una storia coerente che vada oltre le tre pagine. Sto davvero cercando di capire se sia possibile, e non vedo perché non possa essere, ma potrebbe essere molto difficile per l’intelligenza artificiale essere in grado di articolare un linguaggio tanto sofisticato quanto noi. Forse ha bisogno di qualcosa di più della semplice esposizione ai dati, forse ha bisogno di un periodo di evoluzione come lo siamo stati, e la domanda è: quanto tempo ci vorrà?