Нейросети против музыкантов и писателей. Способны ли машины на творчество?

Искусственный интеллект давно перестал быть фантастикой. Без нейросетей мы уже не можем разблокировать смартфон или сделать фото. Теперь же машины взялись за написание книг и музыки. УНИАН дал машине задание написать короткий рассказ. Что из этого вышло – читайте в материале.

На днях группа 1+1 media объявила о проведении битвы между людьми и машинами – «Mind Contest: Люди против машин». Это уникальный проект, цель которого проверить гипотезу о том, что искусственный интеллект может противостоять человеческому и самостоятельно создавать не менее оригинальный контент. В рамках проекта будет написано несколько сценариев, один из которых создаст нейросеть. По готовым сценариям будут сняты трейлеры, а жюри, не зная, какой из них написан машиной, определит победителя.

Мы же решили разобраться в том, что такое нейросети, способны ли они на творчество и провести свой эксперимент, чтобы проверить ту самую нейросеть, которая будет бороться с людьми за создание наиболее оригинального сценария.

Как работают нейросети

Искусственная нейросеть, как и наша нервная система, состоит из отдельных вычислительных элементов – простых программ (нейронов), расположенных на нескольких слоях и взаимодействующих между собой. Таким образом, искусственная нейросеть моделирует работу нашей нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта.

Проще говоря, нейросеть – это совокупность программ, объединенных в одну систему, которая способна обучаться. Обучать ее нужно так же, как мы учим маленьких детей. Мы показываем кошку и говорим, что это кошка. Мы не вываливаем на ребенка набор характеристик, вроде формы глаз и ушей, цвета шерсти и длинны хвоста. Мы просто показываем кошку. Со временем ребенок сам начинает распознавать кошек и отличать их, например, от собак. Так работает и искусственная нейросеть. Только ей потребуется намного больше изображений кошки, чтобы начать ее узнавать.

Нейросеть состроит из трех слоев: входного, скрытого и выходного / neurohive.io

Кстати, о кошках. Три года назад инженер компании Nvidia Роберт Бонд столкнулся с тем, что на его лужайку перед домом кошки повадились делать свои грязные дела. Инженер использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe, которая должна была наблюдать за лужайкой с помощью наружной видеокамеры и, в случае появления кошек, включать разбрызгиватели воды. Перед тем, как пускать нейросеть в бой против четвероногих оккупантов, ее нужно было научить их распознавать. Бонд продемонстрировал ей 300 фотографий, проанализировав которые нейросеть начала узнавать кошек. Но делала это правильно только в 30% процентах случаев, применив однажды разбрызгиватели и против своего хозяина. Роберту пришлось провести дополнительное обучение, в ходе которого было продемонстрировано большое количество фотографий кошек. И только тогда нейросеть заработала корректно и кошки перестали посещать газон инженера.

Кадр с камеры видеонаблюдения возле дома инженера / скриншот

Такая технологичная борьба с кошками – явление редкое. Зачастую люди взаимодействуют с нейросетями по-другому. Причем делают это каждый день.

Нейросеть в кармане

Самый распространенный пример взаимодействие человека с нейросетью – использование смартфона. Все владельцы современных IРhone сталкивались с Face ID.  Это биометрическая система идентификации и работает она так: в вашем IРhone встроена инфракрасная камера, система подсветки и проектор точек – это джентльменский набор сенсора True Depth Camera.

При первом использовании вы знакомите телефон со своим лицом. Программа просит вас покрутить головой, чтобы сделать снимки с разных ракурсов. На ваше лицо проецируется 30 тысяч невидимых глазу инфракрасных точек, а инфракрасная камера фотографирует вас вместе с этими точками. Это нужно, чтобы создать 3D модель вашего лица. В следующий раз, когда вы будете пытаться разблокировать смартфон, камера True Depth будет делать снимок, чтобы сверить его с первоначально созданной моделью. Если черты лица окажутся похожими на модель в памяти телефона, вас пустят в систему. Именно этим распознаванием как раз и занимается нейросеть. Она не просто сверяет ваши фото, сделанные на камеру True Depth, она еще обучается узнавать вас, если вы меняете прическу, выражение лица или надеваете очки.

Нейросеть учится узнавать пользователя по лицу / olhardigital.com

Но если у вас телефон не от компании Apple, не стоит расстраиваться. Нейросеть есть и в вашем девайсе. Только работает она не над безопасностью данных, а над качеством фотографий. То, с чем раньше вы бы часами возились в фоторедакторах, нейросеть делает в момент снимка. Она вытягивает провалы в свете и тенях, убирает красные глаза, выравнивает цвет лица. Более того, при желании она может наложить вам мейкап или состарить. Ну, и куда же без модного нынче боке. Эффект программного размытия заднего фона – тоже заслуга нейросети.

Конечно смартфоны – это не единственная область, в которой активно используются нейросети. Их успешно применяют в медицине – для выявления заболеваний, в банковском секторе – чтобы отслеживать финансовые махинации, а также в онлайн-магазинах, фермерском хозяйстве, беспилотных автомобилях и много где еще. Но нас, в первую очередь, интересует: способны ли нейросети на творчество.

Человек против машины в живописи

В плане работы с изображением у нейросетей, на данный момент, масса применений. Одни нейросети за считанные секунды способны распознать любой объект на переднем плане фото и убрать задний фон, или же убрать с заднего фона посторонний объект. Другие сети могут вполне убедительно раскрасить черно-белый снимок. Третьи переносят стиль одного изображения на другое, как это делает Deep Dream – зачастую результат поучается совершенно безумный.

Вот такие картинки может делать нейросеть / Deepdream.com

Есть и такая нейросеть, которая на основе вашего рисунка создает картину. Я решил проверить насколько хорошо это получается. Вы тоже можете сделать это здесь.

Слева мы нарисовали «пейзаж» – справа нейросеть сделала красоту / Фото УНИАН

Результат впечатляет, как минимум, потому, что рисунок у нейросети получился объективно лучше, чем у вашего покорного слуги. Но все же без моих, пусть и бездарных, вводных данных машина не знала бы, что нарисовать. Возможно, в музыке нейросети проявят себя лучше.

Человек против машины – музыкальный батл

Первые попытки проявить себя на музыкальном поприще искусственный интеллект сделал еще в 1956 году. Компьютер Illiac написал сюиту для струнного квартета. Само собой, машине помогли люди - американский композитор Леджарен Хиллер и Леонард Иссаксон, профессоры университета Иллинойса. Сюита была даже записана оркестром. Но профессиональные музыканты отказались принимать мысль о том, что машина может творить также, как и человек.

Первая музыка от ИИ записанная оркестром

Шли годы, искусственный интеллект развивался, а мнения профессионалов о нем менялось. Так, на прошлой неделе, 15 ноября, оркестр Пражской филармонии исполнил пьесу Антонина Дворжака «Из мира будущего», которая была дописана нейросетью спустя 115 лет после смерти чешского композитора. Нейросеть AIVA от люксембургских инженеров из AIVA Technologies проанализировала 30 тысяч различных произведений, в том числе из направления чешского романтизма, создателем которого являлся Дворжак. Над заключительной частью неоконченной пьесы Дворжака нейросеть работала 72 часа. В итоге, AIVA выдала несколько сотен различных вариантов окончания пьесы. А потом уже специалисты решали, какой из вариантов окончания лучше всего подходит под стиль композитора.

Нейросеть дописала пьесу Дворжака

Нейросетями заинтересовались также и крупные музыкальные лейблы. Так, Sony Music вдохновила нейросеть творчеством Баха. И вот, что из этого получилось:

Дальше в Sony решили разработать нейросеть-барабанщика.  Для обучения искусственного интеллекта инженеры Sony собрали базу данных с 665 треками разных жанров. Все треки включали в себя ритм-инструменты, бас, кик и петли, которые были доступны в виде отдельных звуковых дорожек в 44,1 кГц. Для эксперимента было взято 4 композиции. Именно с ними должна была «поджемовать» нейросеть – проще говоря, она могла брать любые доступные ей сэмплы и из них формировать партию ударных для песен. В итоге, машина выдала десятки разных результатов. Эти результаты Sony опубликовала у себя на сайте. Так, к примеру, в лиричной композиции Gipsy Love нейросеть в одном случае выдавала интересные синкопы, а в другом превращала песню в бодрый марш. То есть, в целом, партии ударных попадали в темп и размер, но концептуально не всегда подходили композиции.

Как в случае с партиями ударных, так и в случае с пьесой Дворжака нейросети выдавали много разных результатов, но не могли самостоятельно определить, насколько хорошими они получились. За них это все еще должен делать человек. И хоть это не полноценное творчество нейросети, но вполне интересное сотрудничество. Тем более, что в прошлом году мы увидели яркий пример коллаборации человека и машины. Речь, конечно, об американской певице Тэрин Саузерн. В 2018 году она выпустила альбом I AM AI, сопродюсером которого значится программа. Саузерн использовала программу Amper, которая на базе внутренних алгоритмов способна генерировать мелодии в соответствии с заданным жанром и настроением. Певица получала мелодию из программы Amper, потом дорабатывала ее в программе Garage Band и так появилась музыка к ее альбому. Ее сингл Break Free на Youtube собрал более 2 млн просмотров.

Песня Break Free с музыкой, которую создала нейросеть

Нейросеть берется за перо

Если говорить о творчестве, то на писательской ниве нейросети тоже стали проявлять свои таланты. Машины уже написали шестую часть фэнтезийной саги «Песнь льда и пламени» и даже новую книгу про Гарри Поттера.

Но не спешите бежать в книжный. Сначала оцените не просто отрывок, а самое начало новых приключений Гарри Поттера, написанных машиной (орфография и пунктуация сохранены):

 «Малфой!» — сказала Гермиона.

Гарри наблюдал за ним. Он был похож на Мадам Максим. Когда она зашагала вверх по неправильной лестнице, чтобы посетить самого себя.

«Боюсь, я определенно был отстранен от власти, нет шансов — в самом деле?», — сказал Снейп. Он запрокинул голову позади них и прочитал группу, когда они пересекли угол и спорхнули вниз на их чернильную лампу, и взял свою ложку. Прозвенел дверной звонок. В центре Лондона было гораздо чище».

Пока что больше похоже на бред сумасшедшего. Возможно потому, что исследователь Макс Дойч, создавший эту нейросеть, обучал ее всего на первых четырех книгах Джоан Роулинг.

А вот специалисты из Яндекса заставили свою нейросеть прочитать 30 тысяч книг русской прозы, а потом еще отдельно «натаскали» машину на творчестве Гоголя. Затем писатель Сергей Лукьяненко написал линию сюжета, на основе которой нейросеть от Яндекса написала рассказ в стиле Гоголя. Вот отрывок из него (орфография и пунктуация сохранены):

«Харитон был мужчина небедный и не старый в самом деле, но остался один, не могши перенести потерю жены своей, как бы потерял теперь свою волю, по крайней мере, так, как был прежде.

Пить начал было сильно, и почувствовал, что должен пить, потому что иначе жить не захочется. Без женского пригляда и хозяйство, и порядок, и все, что следует, все это облеклось в тишину, бездействие и дым. даже в булках и пирогах его можно было отыскать, если только случалось, всякие гадости: что-нибудь вклепывается вроде таракана, да в ином месте клок волос, ну, а в другое время, бог знает, что было бы. Может быть, и по миру бы пошел; а может, еще и хуже. Чорт его знает, как оно дошло!

Старушка мать взмолилась — как же ей, мол, без него внучку растить — не сумеет и сама скоро помрет; и так укоризненно покачала головою, что не можно было ободрить ее».

Читается это уже получше рассказа о Гарри Поттере, но до идеала еще далеко. Также не стоит забывать, что все писательские потуги нейросетей, так или иначе, брали свое начало от идеи, предоставленной человеком. Это подтверждает и Дмитрий Федюков – руководитель команды, создавшей нейросеть, которая бросит вызов сценаристам в проекте 1+1 media «Mind Contest: Люди против машин». «Сейчас как раз формат такой, что для нейросети нужно будет задать самые базовые пункты: главный герой, место действия и прочее. А она уже развивает идею и пишет на ее основе сценарий. То есть, вначале все равно будет человек, он дает идею, короткий контекст», – говорит Дмитрий.

Воспользовавшись случаем, я зашел на сайт проекта, чтобы проверить нейросеть. Написал для машины вводные данные и вот, что из этого вышло:

Вводные данные

Место действия: Заснеженные карпатские горы

Имя главного героя: Патрик

Имя главного антагониста: Адольф

Дополнительные детали, которые должны быть в тексте: роботы, вампиры-нацисты, тайный заговор, дружба, предательство, кофе, весна, казацкая сабля.

Что написала нейросеть (орфография и пунктуация сохранены):

«Любовь между Патриком и Адольфом в заснеженных Карпатах создает трио для самой сложной, трагичной и исторически важной сцены в истории Америки. Роджер и Сэмюэль разжигают свои роман, неожиданные расцветающие отношения, историю про то, как они вместе потеряли ребенка, и серые вспышки романтики и жизни в Германии в 1960-х. Каждый мужчина и его спутник получают письмо от другого с названием «Я тебя люблю». Аврора возвращается в Германию, в Сэм продолжает осуществлять свою мечту стать концертным дирижером».

Почему Патрик и Адольф стали любовниками и куда делись вампиры-нацисты? Вопросов к тексту много. Но создатели нейросети уверяют, что машина еще обучается, поэтому опцию тестирования нейросети они на время убрали с сайта. «Это не одна сеть, это комплекс нейросетей. Каждая имеет свою специализацию. Сейчас они будут обучаться. Им даются дополнительные данные, с помощью которых нейросети учатся выстраивать текст. И чем больше будет доступных ресурсов, тем быстрее будет учиться нейросеть», - отмечает Дмитрий Федюков.

Нейросети сейчас – это, определенно, интересная технология. Но не стоит волноваться, что она начнет отбирать работу у людей творческих профессий. Скорее, нейросети станут для нас удобным инструментом, убежден Дмитрий Федюков: «Нейросети – это хорошо. Вот, смотрите, молоток опасен для человека? Можно сказать, что да. Но, с другой стороны, мы же научились им пользоваться, интегрировали в свою социальную структуру, и он приносит пользу. Так же и нейросеть. Мы или отторгнем, или интегрируем ее».

Сергей Коршунов

УНИАН в Google News