OK Computer、Write Me a Song

昨年の夏、インターネットは、犬の顔を発芽させる渦巻く空のサイケデリックスな画像と、何十もの凝視した目で飾られたゴッホの傑作に圧倒されました。 Googleの研究者は、画像認識アルゴリズムを逆に実行することで、アートと呼ばれる画像を生成できることを発見しました。日焼け 2月のオークション 、DeepDreamソフトウェアを使用して作成されたプリントは8,000ドルを取得しました。

しかし、楽しいものの、DeepDreamの画像は限られていると言います ダグラス・エック 、Googleの主要な人工知能研究グループであるGoogleBrainの研究者。先週、彼はという新しいGoogleプロジェクトを発表しました 赤紫色 音楽、ビデオ、テキストを使用してより洗練されたアートワークを生成できる新しい種類のクリエイティブソフトウェアを作成することを目的としています。

マゼンタは、人工ニューラルネットワークに関するGoogleの最新の調査を利用します。これは、CEOのSundarPichaiが自社のAIファースト戦略と呼んでいるものを支えています。 Eckは、アーティスト、クリエイティブプロフェッショナル、そして他のほぼすべての人がアイデアを生み出すことができるクリエイティブなソフトウェアで実験したり、コラボレーションしたりするのを支援したいと述べています。

ライターとして、あなたはコンピューターからいくつかの部分的に書かれたアイデアを手に入れることができ、それを使って実行することができます、とEckは言います。または、あなたが建築家であり、コンピュータが思いもよらなかったプロジェクトのいくつかの方向性を生成します。

それらのシナリオは道のりです。しかし、上のイベントで 創造性とAI 先週Googleが主催した、ProjectMagentaのコラボレーターであるAdamRobertsは、ミュージシャンがクリエイティブなマシンとどのようにコラボレーションするかについてのヒントを与えるプロトタイプソフトウェアのデモを行いました。

ロバーツは、 仮想モーグシンセサイザー 。マウスをクリックするだけで、ソフトウェアはそれらを短い曲に外挿し、重要な変更と繰り返しのフレーズを完成させました。ソフトウェアは、約4,500のポピュラー音楽のデータベースを分析することによってそれを行うことを学びました。

人間がドラムを追加した、AIが書いた短い曲。

Eckは、分析した過去の曲から有用な情報を抽出するために、人間の認知に大まかに触発された大まかな注意を使用するため、重要な変更とメロディックループの作成方法を学んだと考えています。グーグルや他の場所の研究者は、複雑な文章や画像を理解できる学習ソフトウェアを作る方法として注意メカニズムを使用しています。

GoogleのAlphaGoソフトウェアが今年世界のトップ囲碁プレーヤーの1人を打ち負かすのに役立ったアイデアは、Googleの創造的なソフトウェアの探求にも役立つ可能性があります。

AlphaGoの設計では、強化学習と呼ばれるアプローチを利用しました。このアプローチでは、ソフトウェアが動物のように新しいスキルを習得します。仮想報酬を最大化するようにプログラムされています（Googleが人工知能を解決する方法をご覧ください）。

この手法は、音声の文字起こしなどのパターン認識だけが得意な機械学習から、世界で計画を立てて行動を起こすことができるソフトウェアに移行するための最も有望な方法の1つと見なされています（このファクトリーロボットが一晩で新しい仕事を学ぶを参照） ）。

Eckは、強化学習によってソフトウェアがより複雑なアートワークに対応できるようになると考えています。たとえば、マゼンタの現在のデモのサンプル曲には、曲に期待されるような大きな構造が欠けています。

マゼンタのソフトウェアはすべて オープンソースとしてリリース プログラマーやアーティストがそのようなアイデアを試すのを助けることを期待して。 Eckはまた、いつの日か、音楽やその他の作品をリリースして一般の人々からフィードバックを得ることで、マゼンタのソフトウェアのトレーニングに協力できることを望んでいます。

Googleのプロジェクトは、学界に長い間存在していたが、より明白なビジネスアプリケーションを備えた人工知能の分野よりも小さい研究分野により多くの注目とリソースをもたらす可能性があると述べています。 マーク・リードル 、ジョージア工科大学の准教授で、ストーリーやビデオゲームを作成するソフトウェアを作成しています。

それでも、その効果は、Googleや他の人が消費者に解き放つ機械学習に基づいて製品を改善することになる可能性があります。人間は、アートを作るときだけでなく、たとえば、冗談を言ったり比喩を使ったりする会話のときなど、常に創造力を発揮します。たとえば、チャットボットで使用される言語にほんの少しの創造性を加えると、使いやすくなる可能性があるとRiedl氏は言います。

ただし、Riedl氏は、Googleが創造的な人工知能に移行したことで、計算創造性の分野に迫る問題が急速に進展する可能性は低いと述べています。人間の芸術家が監督するツールだけでなく、機械自体が芸術家になることは可能でしょうか。 ？

優れた人間の芸術家は一般に、進化する芸術的動機に導かれて、独自の新しいスタイルやジャンルを開発する前に、確立された芸術家をエミュレートすることから始めます、とRiedlは言います。ソフトウェアが芸術的な自律性をどのように発展させることができるかは不明です。ニューラルネットワークは一種の模倣モードにあると彼は言います。古典の作品をパイプでつなぐことができ、パターンを学ぶことができますが、どこかで創造的な意図を学ぶ必要があります。

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