Jakie uczucia wywołuje w tobie ta muzyka?
Czy uważasz ją za piękną?
Czy jest ona kreatywna?
Czy zmieniłbyś swoje odpowiedzi
jeśli dowiedziałbyś się, że skomponował ją robot?
Wierz lub nie,
ludzie zmagają się z problemem sztucznej kreatywności,
tak samo jak z problemem sztucznej inteligencji
od ponad 170 lat.
W 1843 roku lady Ada Lovelace,
angielska matematyczka uważana za pierwszą programistkę komputerową,
napisała, że maszyna nie może mieć ludzkiej inteligencji
dopóki robi tylko to, do czego celowo zaprogramowali ją ludzie.
Według Lovelace
maszyna musi mieć oryginalne pomysły,
jeśli ma uchodzić za inteligentną.
Test Lovelace, sformalizowany w 2001 roku, proponuje sposób na sprawdzenie tej idei.
Maszyna może zdać ten test jeśli może dać rezultaty,
których nie mogą wytłumaczyć jej twórcy na podstawie oryginalnego kodu.
Test Lovelace jest z zasady bardziej eksperymentem myślowym
niż obiektywnym testem naukowym.
Ale jest to jakiś punkt wyjścia.
Na pierwszy rzut oka
pomysł maszyny tworzącej w ten sposób oryginalną muzykę wysokiej jakości
może wydawać się niemożliwy.
Moglibyśmy wymyślić jakiś wyjątkowo złożony algorytm,
używając losowych generatorów liczb, chaotycznych funkcji i rozmytej logiki
aby stworzyć sekwencję nut
w sposób, którego nie moglibyśmy śledzić.
Mimo że przyniosłoby to niezliczone oryginalne, niesłyszane wcześniej melodie,
tylko malutka ich część byłaby warta słuchania.
Ponieważ komputer nie ma jak odróżnić
tych, które uważalibyśmy za piękne
od reszty.
A gdyby tak zrobić krok w tył
i wymodelować naturalny proces, który wyzwala kreatywność?
Znamy co najmniej jeden taki proces,
który ma oryginalne, wartościowe, a nawet piękne rezultaty:
proces ewolucji.
A algorytmy rewolucji
albo algorytmy genetyczne, które naśladują ewolucję biologiczną,
są obiecującym podejściem
do otrzymywania od maszyn oryginalnych i wartościowych wyników artystycznych.
Jak ewolucja może sprawić, by maszyna była muzycznie kreatywna?
Zamiast organizmów
możemy zacząć od początkowej populacji fraz muzycznych
i podstawowego algorytmu,
który udaje reprodukcję i losowe mutacje
przez zamienianie niektórych części,
łączenie innych
i zamienianie losowych nut.
Gdy mamy nową generację fraz,
można zastosować selekcję dzięki operacji zwanej funkcją przystosowania.
Tak jak biologiczne przystosowanie zależy od zewnętrznego wpływu środowiska,
nasza funkcja przystosowania może zależeć od zewnętrznej melodii
wybranej przez muzyków albo melomanów
do reprezentowania najpiękniejszej melodii.
Algorytm może wtedy porównać frazy muzyczne
i tę piękną melodię
i wybrać tylko te frazy, które są najbardziej do niej podobne.
Kiedy najmniej podobne sekwencje zostaną wyplenione,
algorytm może znów zastosować mutację i rekombinację do tego, co zostało,
znów wybrać najbardziej podobne albo pasujące z nowego pokolenia
i powtarzać to przez wiele pokoleń.
Proces, który nas tu doprowadził, ma tyle wbudowanej losowości i złożoności,
że wyniki mogłyby przejść test Lovelace.
Co ważniejsze, dzięki obecności ludzkiej estetyki w procesie,
teoretycznie będziemy generować melodie, które uznamy za piękne.
Ale czy satysfakcjonuje to naszą intuicję co do tego, co naprawdę jest kreatywne?
Czy to wystarczy, żeby stworzyć coś oryginalnego i pięknego,
czy kreatywność wymaga intencji i świadomości tego, co jest tworzone?
Być może kreatywność w tym przypadku rzeczywiście pochodzi od programistów,
nawet jeśli nie rozumieją tego procesu.
Ale czym w ogóle jest ludzka kreatywność?
Czy to coś więcej niż system wzajemnie połączonych neuronów
rozwiniętych przez biologiczne procesy algorytmiczne
i losowe doświadczenia, które kształtują nasze życie?
Porządek i chaos, maszyna i człowiek.
Oto napęd twórczych inicjatyw maszyny,
które obecnie tworzą muzykę, rzeźby, obrazy, poezję i wiele innych.
Może nie wiadomo jeszcze,
czy te akty tworzenia wolno nazywać kreatywnymi.
Ale jeżeli sztuka doprowadza cię do płaczu
albo zachwyca
albo wywołuje dreszcze,
czy naprawdę ma znaczenie, kto albo co ją stworzyło?