Творчество и машина
Опубликовано: 25/01/2021 Время на прочтение: 6 минут
AI и создание контента
В течение очень долгого времени люди не считали компьютеры творческими или оригинальными. Конечно, для автоматизации механических и повторяющихся задач компьютеры — это фантастика, но для вдохновения и творчества это была исключительная сфера деятельности людей?
С недавними достижениями в области искусственного интеллекта это предположение быстро разрушается.
Искусственный интеллект уже используется во многих областях создания контента. Например, Генерация естественного языка (NLG) используется профессионально для автоматического создания описаний продуктов и ключевых слов для поиска, создания кампаний по электронной почте и прямой почтовой рассылке и даже для написания целых статей.
Наряду с текстовым контентом, область искусственного интеллекта под названием «Компьютерное зрение» регулярно используется для редактирования изображений, графики и видео. Большинство профессиональных инструментов для редактирования изображений и видео теперь включают методы искусственного интеллекта в свое программное обеспечение для автоматизации и повышения качества процесса редактирования.
OpenAI недавно выпустил DALL-E, нейронную сеть с 12 миллиардами параметров, которая принимает текстовую подпись и генерирует соответствующие изображения, например, с надписью «гостиная с двумя белыми креслами и картиной с изображением Колизея». Картина установлена над современным камином »порождает следующие образы:
Источник: https://openai.com/blog/dall-e/
Когда дело доходит до музыки, целая индустрия строится вокруг приложений искусственного интеллекта для создания музыки, таких как Amper Music, NSynth Super от Google Magenta и Sony разработали Flow Machines, чтобы выпустить созданную искусственным интеллектом песню под названием «Daddy's Car». Услуги мастеринга на основе ИИ также используются для оптимизации прослушивания на различных устройствах, а ИИ используется для рекомендации новой музыки в потоковых приложениях.
В мире цифрового обучения образовательный контент, такой как электронные учебники, уроки и учебные пособия, можно создавать с помощью ИИ.
Многие типы контента, которые мы видим в повседневной жизни, начинают создаваться с помощью ИИ, вполне вероятно, что вы прочитали статью, послушали музыкальное произведение или посмотрели фильм, в котором хотя бы частично задействован искусственный интеллект. в его создании.
Насколько мы далеки от жизнеспособных литературных произведений, созданных машиной?
Намного ближе, чем вы думаете. Языковые модели, то, что исследователи ИИ используют для понимания и создания естественного языка, в последнее время достигли огромных успехов.
Одна из исторических проблем с обработкой очень длинных отрывков текста заключается в том, что использованные языковые модели изо всех сил пытались запомнить, как разные части текста соотносятся друг с другом, отчасти из-за того, что называется «проблемой исчезающего (и взрывающегося) градиента». Таким образом, создать фальшивый твит легко, тогда как создать стихотворение сложнее, а затем создать целый роман еще сложнее.
Однако исследователи искусственного интеллекта создают более крупные языковые модели с помощью более совершенных методов, используя огромные объемы данных и гораздо большую вычислительную мощность. Эти языковые модели намного лучше понимают и генерируют большие отрывки текста.
Прекрасным примером этого является современная модель OpenAI GPT-3, обученная на больших объемах текста, с ориентировочной стоимостью в 4,6 миллиона долларов. Модель GPT-3 имеет около 175 миллиардов параметров, что в десять раз больше, чем у ее ближайшего конкурента. GPT-3, и было показано, что он генерирует удивительно убедительный текст, который может обмануть многих читателей, заставив их думать, что он был написан человеком.
Я думаю, что сейчас мы находимся на той стадии, когда ИИ может создать убедительное стихотворение или статью, но не целый роман. Я не удивлюсь, если со временем языковые модели станут достаточно опытными, чтобы писать романы длиной в «Войну и мир».
Какие параметры используются, чтобы научить модели ИИ определять качественный контент? (т.е. должна быть формула идеального содержания, разная для каждого типа содержания)
Определение качества одним человеком может сильно отличаться от другого, особенно в том, что касается литературы.
Как инструменты создания AI-контента учитывают различия во вкусах?
На самом деле, в моделях искусственного интеллекта «качество» напрямую не рассматривается. Большинство моделей глубокого обучения обучаются на огромных наборах данных текста, изображений, видео и т. Д. Без какого-либо учета качества, помимо качества данных, на которых они обучаются.
При этом «качество» — это то, чему можно неявно научиться. Например, так называемое «обучение с подкреплением» можно использовать для создания множества различных вариантов контента на веб-сайте и постепенного улучшения этого контента на основе отзывов или поведения пользователей с течением времени.
Каким образом инструменты создания AI-контента могут быть неправильно использованы? Какие опасности?
Это уже большой риск, который, я думаю, мы недооцениваем. Одна из опасностей заключается в том, что модели искусственного интеллекта используются для создания фальшивых сообщений в социальных сетях, которые могут использоваться для влияния на выборы или мошенничества на потребителей.
Другой риск заключается в том, что модели искусственного интеллекта используются для создания «глубоких подделок». Для того, чтобы, например, создавать поддельные порнографические подобием использовать людей без их согласия, или фальсифицировать видео политиков. Надеюсь, исследователи смогут создавать системы, которые будут определять и удалять поддельный контент, используя те же методы ИИ.
Не рискуем ли мы свести к минимуму определенные формы искусства / демографические данные, которые не представлены должным образом в моделях, используемых для обучения искусственного интеллекта?
Безусловно, поскольку модели глубокого обучения обучаются на исторических данных, существует риск того, что модели искусственного интеллекта будут содержать предубеждения против определенных демографических групп, которые были извлечены из данных.
Например, языковые модели, обученные по статьям из Интернета, могут отображать гендерные стереотипы, существующие в обществе. Итак, мы видим, что новое искусство или контент, созданные с использованием этих предвзятых моделей, могут не быть действительно репрезентативными.
С другой стороны, ИИ также можно использовать для уменьшения предвзятости при осторожном использовании, а этический ИИ — важная и активная область исследований, позволяющая измерить и устранить эти предубеждения.
Есть ли еще какая-то роль у писателей-людей в будущем, в котором ИИ сможет создавать технически безупречный контент?
Создатели контента не должны рассматривать рост ИИ как угрозу, а скорее как прекрасную возможность найти новые захватывающие способы улучшить, вдохновить и ускорить создание контента. Я мог видеть инструменты ИИ, используемые создателями контента, как своего рода «музу ИИ», генерирующую различные варианты контента, которые создатель должен рассмотреть и выбрать.
Я недавно прочитал замечательную книгу об искусственном интеллекте и творчестве — «Код творчества» Маркуса дю Сотуа. Я рекомендую создателям контента ознакомиться с ней.
Выпускник факультета кибернетики МсГУТ. Фанат гаджетов и гуру техники, современный хайтек-философ.
