Inteligența artificială pune la îndoială ceea ce înseamnă să fii creativ

Când artistul britanic Harold Cohen a întâlnit primul său computer în 1968, s-a întrebat dacă mașina ar putea ajuta la rezolvarea unui mister care îl nedumeriase de mult timp: Cum putem să ne uităm la un desen, câteva mâzgălituri mici, și să vedem un chip? Cinci ani mai târziu, a conceput un artist robotizat numit AARON pentru a explora această idee. L-a echipat cu reguli de bază pentru pictură și pentru modul în care părțile corpului sunt reprezentate în portrete – și apoi l-a lăsat liber să facă artă.

Nu la mare distanță a fost compozitorul David Cope, care a inventat expresia „inteligență muzicală” pentru a descrie experimentele sale cu compoziția alimentată de inteligența artificială. Cope mi-a spus odată că, încă din anii 1960, i s-a părut „perfect logic să facă lucruri creative cu ajutorul algoritmilor”, mai degrabă decât să deseneze cu minuțiozitate de mână fiecare cuvânt dintr-o poveste, notă dintr-o compoziție muzicală sau tușă de pensulă dintr-un tablou. Inițial, a lucrat cu algoritmi pe hârtie, apoi, în 1981, a trecut la computere pentru a rezolva un caz de blocaj al compozitorului.

Cohen și Cope se numărau printre o mână de excentrici care împingeau computerele să meargă împotriva naturii lor de lucruri reci și calculatoare. Domeniul încă în fază incipientă al inteligenței artificiale se concentra în mod direct pe concepte solide precum raționamentul și planificarea sau pe sarcini precum jocul de șah și dame sau rezolvarea problemelor matematice. Cei mai mulți cercetători în domeniul inteligenței artificiale se opuneau noțiunii de mașini creative.

Cu toate acestea, încet-încet, pe măsură ce Cohen și Cope produceau un flux de lucrări academice și cărți despre munca lor, a apărut un domeniu în jurul lor: creativitatea computațională. Acesta includea studiul și dezvoltarea de sisteme creative autonome, instrumente interactive care sprijină creativitatea umană și abordări matematice pentru modelarea creativității umane. La sfârșitul anilor 1990, creativitatea computațională a devenit un domeniu de studiu formalizat, cu o cohortă tot mai mare de cercetători și, în cele din urmă, cu o revistă proprie și un eveniment anual.

schiță de figuri umane realizată de artistul robotic AARON
Artistul robotic AARON a realizat această schiță în 1985, care a fost colorată manual de Harold Cohen, creatorul lui AARON.Harold Cohen, AARON

Destul de curând – mulțumită noilor tehnici înrădăcinate în învățarea automată și în rețelele neuronale artificiale, în care nodurile de calcul conectate încearcă să oglindească funcționarea creierului – inteligențele artificiale creative ar putea absorbi și internaliza datele din lumea reală și identifica modele și reguli pe care le-ar putea aplica creațiilor lor.

Informaticianul Simon Colton, pe atunci la Imperial College din Londra și acum la Universitatea Queen Mary din Londra și la Universitatea Monash din Melbourne, Australia, a petrecut o mare parte din anii 2000 construind Nebunul Pictor. Programul de calculator a analizat textul articolelor de știri și al altor lucrări scrise pentru a determina sentimentul și a extrage cuvinte cheie. Apoi a combinat această analiză cu o căutare automată pe site-ul de fotografie Flickr pentru a genera colaje picturale în spiritul articolului original. Ulterior, „Nebunul pictor” a învățat să picteze în timp real portrete ale persoanelor pe care le-a întâlnit prin intermediul unei camere foto atașate, aplicând din nou „starea de spirit” la stilul portretului (sau, în unele cazuri, refuzând să picteze ceva pentru că era într-o stare proastă).

imagine a unei piese de colaj realizată de Painting Fool
The Painting Fool, un artist cu inteligență artificială creat de Simon Colton, a generat colaje pe baza analizei de text și a căutărilor pe Flickr.The Painting Fool/thepaitingfool.com

În mod similar, la începutul anilor 2010, creativitatea computațională s-a îndreptat către jocuri. Michael Cook, cercetător în domeniul inteligenței artificiale și designer de jocuri, și-a dedicat teza de doctorat și munca sa timpurie de asociat de cercetare la Goldsmiths, Universitatea din Londra, creării ANGELINA – care a realizat jocuri simple bazate pe articole de știri din The Guardian, care combină analiza textelor de actualitate cu tehnici de proiectare și programare codificate.

În timpul acestei epoci, spune Colton, AI-urile au început să arate ca niște artiști creativi de sine stătători – încorporând elemente ale creativității, cum ar fi intenționalitatea, îndemânarea, aprecierea și imaginația. Dar ceea ce a urmat a fost o concentrare pe imitație, împreună cu controverse cu privire la ceea ce înseamnă să fii creativ.

Noile tehnici care au excelat în clasificarea datelor la un grad ridicat de precizie prin analize repetate au ajutat IA să stăpânească stilurile creative existente. IA putea acum să creeze lucrări precum cele ale compozitorilor clasici, ale pictorilor celebri, ale romancierilor și nu numai.

O pictură creată de AI, modelată după mii de portrete pictate între secolele XIV și XX, a fost vândută la licitație cu 432.500 de dolari. Într-un alt caz, participanții la studiu s-au străduit să diferențieze frazele muzicale ale lui Johann Sebastian Bach de cele create de un program de calculator numit Kulitta, care fusese antrenat pe compozițiile lui Bach. Chiar și IBM s-a implicat în distracție, însărcinând sistemul său de inteligență artificială Watson să analizeze 9.000 de rețete pentru a concepe propriile idei culinare.

Dar mulți din domeniu, precum și curioșii, s-au întrebat dacă aceste AI-uri au dat cu adevărat dovadă de creativitate. Deși sofisticate în imitarea lor, aceste IA creative păreau incapabile de o adevărată inovație, deoarece nu aveau capacitatea de a încorpora noi influențe din mediul lor. Colton și un coleg le-au descris ca necesitând „multă intervenție umană, supervizare și cunoștințe foarte tehnice” pentru a produce rezultate creative. În general, după cum spune compozitorul și cercetătorul în domeniul muzicii computerizate Palle Dahlstedt, aceste IA au convergent spre medie, creând ceva tipic pentru ceea ce există deja, în timp ce creativitatea ar trebui să se îndepărteze de tipic.

Pentru a face pasul către adevărata creativitate, a sugerat Dahlstedt, AI „ar trebui să modeleze cauzele muzicii, condițiile pentru ca aceasta să ia naștere – nu rezultatele”.

Adevărata creativitate este o căutare a originalității. Este o recombinare a unor idei disparate în moduri noi. Este vorba de soluții neașteptate. Poate fi muzica, pictura sau dansul, dar și sclipirea de inspirație care ajută la realizarea unor progrese de ordinul becurilor, al avioanelor și al tabelului periodic. În opinia multora dintre cei care lucrează în domeniul creativității computaționale, nu este încă realizabilă de către mașini.

Doar în ultimii câțiva ani, AI-urile creative s-au extins în domeniul invenției de stil – în paternitatea care este mai degrabă individualizată decât imitativă și care proiectează semnificație și intenționalitate, chiar dacă nu există. Pentru Colton, acest element de intenționalitate – o concentrare asupra procesului, mai mult decât asupra rezultatului final – este esențial pentru a atinge creativitatea. Dar el se întreabă dacă sensul și autenticitatea sunt, de asemenea, esențiale, deoarece același poem ar putea duce la interpretări foarte diferite dacă cititorul știe că a fost scris de un bărbat față de o femeie sau de o mașină.

Dacă o inteligență artificială nu are conștiința de sine pentru a reflecta asupra acțiunilor și experiențelor sale și pentru a-și comunica intenția creativă, atunci este ea cu adevărat creativă? Sau creativitatea aparține în continuare autorului care i-a furnizat date și i-a ordonat să acționeze?

În cele din urmă, trecerea de la o încercare de a crea mașini gânditoare la o încercare de a crea mașini creative ar putea transforma înțelegerea noastră despre noi înșine. În urmă cu 70 de ani, Alan Turing – descris uneori ca fiind părintele inteligenței artificiale – a conceput un test pe care l-a numit „jocul imitației” pentru a măsura inteligența unei mașini în raport cu a noastră. „Cea mai mare intuiție a lui Turing”, scrie filozoful tehnologiei Joel Parthemore de la Universitatea Skövde din Suedia, „constă în faptul că a văzut computerele digitale ca pe o oglindă prin care mintea umană se putea considera pe sine în moduri care anterior nu erau posibile.”