Пожалуй, из всех предсказываемых человечеству технологических и научных прорывах ближайшего времени, самым вероятным станет появление искусственного интеллекта, настоящего, в полном понимании этого термина, осознающего себя полноценной развитой личностью. Предпосылки для этого есть и они вполне реальны. Современные нейросети не только умеют рисовать картины и сочинять музыку, но и ассистируют человеку в более сложных делах – от ведения домашнего хозяйства и поиска объектов по базам данным с камер видеонаблюдения, до медицинских исследований. Итак, его величество ИИ – день сегодняшний и прогнозы на завтра.
В конце прошлого века мир облетела новость о том, что алгоритм IBM Deep Blue победил в шахматном состязании чемпиона мира Гарри Каспарова. Это стало одним из исторических событий, подтверждающих состоятельность машин в принятии трудных решений. Прошло чуть менее 30 лет, а технологии ИИ все больше включаются в повседневную жизнь, становясь универсальным помощником в решении различных задач.
Приведем несколько примеров того, где уже сегодня с успехом применяют ИИ в нашей стране. Начнем с экологии. В ведении Минприроды России находятся 107 заповедников, 66 национальных парков и 63 заказника. Вести учет животных или обеспечивать поимку браконьеров становится в разы проще при использовании фотоловушек, но просмотр тысяч фотографий потребует от человека очень большого количества времени. Впрочем, эту проблему легко решили с помощью алгоритмов технического зрения, в основе которых лежат нейронные сети. Такой проект ведут сейчас ученые Московского физико-технического института совместно с министерством. Программисты научили искусственный интеллект сначала фильтровать объекты, а затем их классифицировать. Следующая задача – идентификация по видам. Это более сложный уровень, но разработчики обещают, что отечественный ИИ совсем скоро будет «знать в лицо» каждого тигра и леопарда на территории заповедников.
Аналогичный алгоритм помогает ясно и без помех увидеть Землю из космоса, а также распознавать объекты, очаги пожаров, отслеживать наводнения, что обеспечивает своевременность и точность информации, которая особенно необходима для последующего принятия решений человеком о способах реагирования на эти события. Также победителями одного из российских хакатонов стали молодые программисты, которые отличились именно в создании нейросети, помогающей спрогнозировать поведение лесных пожаров и тем самым скорейшим образом локализовать и ликвидировать их.
Сегодня ИИ значительно помогает и в решении медицинских задач. Так, ученые из Петрозаводского государственного университета совместно с зарубежными коллегами разработали алгоритм, позволяющий оперативно определить присутствие в организме человека коронавируса. Кроме того, в России во время борьбы с пандемией COVID-19, впервые в мире была массово применена технология автоматической обработки данных компьютерной томографии с помощью ИИ. Это позволило уменьшить время на анализ снимков и постановку диагноза в среднем на 30%.
Но если решение прикладных задач на уровне искусственного интеллекта – есть продукт действий, заложенных человеком в программу, а не «свободная воля» машины, то как быть с творческой составляющей, ведь искусство не может существовать в отрыве от личности, которой свойственны чувства, позволяющие воспринимать культурные объекты. И как быть с эмоциями, возникающими у зрителя при взгляде на картину, нарисованную нейросетью, или прослушивании генеративной музыки? Чьи это чувства? Наши, с оглядкой на то, что мы при всем этом понимаем, что перед нами продукт, созданный компьютером, или теми, которые в свое произведения вложила нейросеть? И вкладывала ли она что-либо в процессе создания визуальных образов или генерации последовательности нот? И где тогда грань между человеческим творчеством, например, поставленным на поток написанием хитов, и последовательному следованию алгоритма? И главный вопрос – так ли это важно?
Всего два десятилетия назад вопрос о создании компьютером предметов искусства поднимался только в рамках научной фантастики или мечтательных размышлений о будущем, а сегодня, созданная ИИ MidJourney картина «Théâtre D’opéra Spatial», побеждает на местном конкурсе живописи в США. Появление в открытом доступе OpenAI-системы Dall E 2 не просто вызвало волну обсуждений и восхищений умением нейросети обманывать человека, делая картинку максимально правдоподобной, но и всерьез подняв вопрос о скорой отправке в «отставку» большинства дизайнеров из плоти и крови.
Чуть менее успешно получается у нынешнего ИИ с литературой. И, в первую очередь, дело здесь в том, что человеческий язык – невероятно сложная структура. Можно «скормить» компьютеру миллионы строк текста, но достаточно ли этого, чтобы обучить нейросеть писать осмысленно и, более того – создавать произведения искусства?
Российская команда SberDevices когда-то разработала нейросеть RuGPT-3 XL, которая неплохо улавливала стиль и тему текста, пытаясь поддержать диалог с живым собеседником, пусть зачастую и с помощью бессмысленного на выходе текста. Сейчас специалисты компании, совместно со студентами МИСИС и при участии фестиваля «Биеннале театрального искусства», пошли дальше и представили модель нейросети «НейроСтаниславский», которая умеет генерировать пьесы. Нейросеть обучена на произведениях Островского, Чехова, Горького и других классиков. Алгоритм изучил десятки пьес и выделил из них 14 тысяч диалогов. Собранная база данных легла в основу «НейроСтаниславского», в разработке использовался инструмент вышеупомянутой RuGPT-3. Генератор пьесы уже использовал в театральной практике режиссер Ярослав Шевалдов. С помощью искусственного интеллекта он написал фрагмент пьесы о Станиславском и Немировиче-Данченко. Попробовать силы в машинно-человеческом творчестве может сегодня каждый, пройдя по ссылке. При этом творцы нейросети подчеркивают, что технология не заменяет автора, а помогает ему, дополняет его идею.
А вот на поприще создания музыки ИИ уже добился впечатляющих успехов! Законы гармонии легко поддаются формальному описанию, большинство мелодий можно записать на простом и четком языке нот. А значит, для компьютера задача по созданию собственной песни вряд ли окажется сложной. Именно поэтому из всех искусств музыка была первым, которое освоили компьютеры.
Впервые музыка, созданная с использованием компьютера, появилась в 1957 году в Bell Laboratories. Это была композиция длиной 17 секунд, которую ее автор Ньюман Гутман назвал«Серебряная чешуя». И в этом же году компьютер ILLIAC I Иллинойсского университета в США написал первую партитуру.
Сейчас, более полувека спустя, хоралы нейросети DeepBach, созданные в подражание произведениям Иоганна Себастьяна Баха, путают с реальными даже специалисты, не говоря уже о простых слушателях. В апреле 2020 году компания OpenAI выпустила Jukebox – нейросеть, генерирующую музыку в различных жанрах. Она может создать элементарный голос, а также различные музыкальные инструменты. В российском сервисе «Яндекс.Музыка» появилась возможность прослушивания бесконечной мелодии, которую в реальном времени генерируют алгоритмы, а система рекомендаций делает ее уникальной для каждого пользователя. Нейромузыка ритмически выверена: в ней нет слов или пауз, которые могли бы отвлечь. Для ее создания были использованы музыкальные партии, написанные нейросетью в разных жанрах, и озвученные виртуальными инструментами, а сделанные из этого десятки тысяч композиций и переходов образуют миллионы вариаций в реальном времени.
Сегодня нейросети и умные алгоритмы остаются пока лишь инструментом в человеческих руках. Но с ростом вычислительных мощностей будут расти и возможности машин, а совершенствование имитации «живого» поведения компьютера однажды поставит перед нами последний на пути рождения подлинного искусственного интеллекта вопрос: это еще подражание разуму или момент появления на свет нового мыслящего существа? Скоро узнаем!
Фото: из открытых источников
