با شنیدن این موسیقی چه حسی به شما دست می‌دهد؟
به نظرتان زیباست؟
خلاقانه است؟
اگر بگویم این موسیقی را
این ربات نوشته چه؟
باور کنید یا نه،
خلاقیت مصنوعی و
هوش مصنوعی بیش از
۱۷۰ سال است که ذهن افراد را به خود مشغول کرده است.
در سال ۱۸۴۳، بانو آدا لاولیس، ریاضی‌دان انگلیسی،
که به عنوان اولین برنامه‌نویس کامپیوتر در جهان شناخته می‌شود،
گفته بود که ماشین‌ها نمی‌توانند هوشی هم‌سطح انسان داشته باشند زیرا
فقط کارهایی را انجام می‌دهند که انسان‌ها آگاهانه برایشان برنامه‌نویسی کرده‌اند.
طبق گفتۀ لاولیس،
ماشین‌ها برای اینکه هوشمند تلقی شوند
باید بتوانند ایده‌های اصیل خلق کنند.
آزمون لاولیس، که در سال ۲۰۰۱ رسمیت یافت، روشی برای سنجش این ایده ارائه داد.
ماشین‌ در صورتی در این آزمون قبول می‌شود که بتواند خروجی‌ای تولید کند که
طراحان نتوانند آن را بر مبنای کُد اصلی‌شان توضیح دهند.
آزمون لاولیس بیشتر یک آزمون نظری است
تا یک آزمون عینی علمی.
اما نقطه‌ای برای شروع است.
در نگاه اول،
شاید فکر اینکه یک ماشین بتواند چنین موسیقی اصیلی با کیفیت بالا تولید کند
غیر ممکن به نظر برسد.
می‌توانیم با استفاده از مولدهای اعداد تصادفی، توابع نامنظم و
منطق فازی، الگوریتم بسیار پیچیده‌ای
برای تولید یک توالی از نُت‌های موسیقی ارائه دهیم
به نحوی که رهگیری آن غیرممکن باشد.
بدین روش می‌توان موسیقی‌های اصیل بی‌شماری تولید کرد
که کسی تاکنون نشنیده است، اما فقط درصد کوچکی از آن‌ها ارزش شنیدن خواهند داشت.
زیرا کامپیوترها نمی‌توانند تشخیص دهند
که کدام موسیقی به نظر ما دلنشین است و
کدام یک نه.
اما اگر یک قدم به عقب برمی‌‌داشتیم
و فرایند طبیعی که منجر به خلاقیت می‌شود را مدل‌سازی می‌کردیم، چه؟
از قضا حداقل یک چنین فرایندی می‎‌شناسیم که
خروجی‌های اصیل، ارزشمند و دلنشین تولید می‌کند:
فرایند تکامل.
الگوریتم‌های تکاملی،
یا الگوریتم‌های مولد که از روند تکامل بیولوژیکی تقلید می‌کنند
راهکار امیدوارکننده‌ای هستند که ماشین‌ها
با تکیه بر آن‌ها می‌توانند خروجی‌های هنری ارزشمند و اصیل تولید کنند.
تکامل چگونه خلاقیت ماشین‌ها در زمینۀ موسیقی را پرورش می‌دهد؟
خب، به جای اندام‌واره‌ها می‌توانیم
با مجموعه‌ای از عبارات موسیقایی
و یک الگوریتم ساده شروع کنیم
که با تغییر برخی از قسمت‌ها،
ترکیب سایر بخش‌ها با هم،
و جایگزین کردن نُت‌های تصادفی
بازتولید و جهش‌های تصادفی را تقلید می‌کند.
اکنون که مجموعه‌ای جدید از عبارت‌ها داریم
می‌توانیم با استفاده از عملیاتی به نام تابع برازش انتخاب کنیم.
همان‌گونه که برازش بیولوژیکی، تحت تأثیر عوامل خارجی محیطی معین می‌شود،
بر مبنای یک موسیقی خارجی که موسیقی‌دانان یا طرفداران موسیقی انتخاب کرده‌اند،
می‌توان تابع برازشی تعیین کرد و
موسیقی دلنشین نهایی را ارائه داد.
این الگوریتم می‌تواند عبارت‌های موسیقایی را
با آن موسیقی دلنشین مقایسه کند
و فقط عبارت‌هایی که شباهت زیادی با آن دارند را انتخاب کند.
بس از حذف توالی‌هایی که کمترین شباهت را با آن دارند
الگوریتم می‌تواند مجدداً جهش را اعمال کند، عبارات باقیمانده را با هم ترکیب کند،
عبارت‌هایی با بیشترین شباهت یا عبارات برازش شده را از مجموعۀ جدید انتخاب کند،
و برای مجموعه‌های زیادی تکرار کند.
فرایندی که ما را به اینجا رساند مؤلفه‌های تصادفی و پیچیدگی‌های ذاتی زیادی دارد
و خروجی آن ممکن است در آزمون لاولیس قبول شود.
مهم‌تر اینکه، به لطف وجود مؤلفه‌های زیباشناختی انسانی،
به لحاظ نظری ملودی‌هایی می‌سازیم که زیبا هستند.
اما آیا این اتفاق شمّ ما برای خلاقیت را ارضا می‌کند؟
آیا تولید چیزی اصیل و زیبا کافی است یا
اینکه آگاهی و علاقه لازمۀ خلاقیت هستند؟
شاید خلاقیت در این مورد به برنامه‌نویسان بستگی دارد
حتی اگر درکی از آن فرایند نداشته باشند.
در دنیای انسان‌ها خلاقیت چه مفهومی دارد؟
آیا چیزی بیش از یک سیستم متشکل از نورون‌های به هم متصل است
که طی فرایندهای الگوریتمی بیولوژیکی توسعه یافته‌اند
یا تجارب تصادفی که زندگی ما را شکل می‌دهند؟
نظم و بی‌نظمی، ماشین و انسان.
این‌ها نیروهایی هستند که در مرکز خلاقیت ماشین قرار دارند
و منجر به خلق موسیقی، مجسمه، نقاشی ، شعر و غیره می‌شوند.
شاید هیئت منصفه هنوز دودل باشند
که باید این کارها را خلاقانه تلقی کنند یا خیر.
اگر یک اثر هنری می‌تواند شما را به گریه بیندازد
یا به تعجب وا دارد
یا لرزه بر اندام‌تان بیندازد
دیگر چه اهمیتی دارد که چه کسی آن را تولید کرده است؟