Как роботы отнимают работу у поэтов, художников и музыкантов

Музыка Люди уже видели робо-рок группу. Инженеры из Kernschrottrobots создали музыкальное трио Compressorhead. Гитарист, бас-гитарист и многорукий барабанщик — роботы играющие настоящий тяжелый металл. Но вряд ли это можно назвать творчеством, так как запрограммированный алгоритм позволяет музыкантам играть только по определенной структуре. Роботы пока неспособны сами сочинять музыку, а служат, скорее, для развлечения и привития интереса у людей к робототехнике. Но разработанная инженерами Sony Computer Science Laboratory программа Flow Machines создает музыку разных жанров беря за основу стили реальных исполнителей. Один из первых треков машины Daddy Car эмулирует стиль Beatles, а песня Mr. Shadow — трип-хоп со взятыми сэмплами из произведений джазового музыканта Дюка Элингтона. Машина еще не умеет сочинять тексты к песням, поэтому для этой цели Sony все-таки прибегли к помощи человека. В этом году Flow Machines планирует выпустить альбом. Если вам мало поп-музыки, то Aiva способна создавать сложные симфонические произведения. Английские разработчики из Aiva Technologies в этом году сделали релиз первого симфонического альбома, созданного искусственным интеллектом. Построенный на базе Deep Learning алгоритм учится создавать музыкальные произведения на основе изучения данных. В ближайшем будущем, разработчики хотят обучить Aiva так же, как Flow Machines перенимать стили музыкантов, чтобы создавать свои произведения. Название альбома Aiva Genesis намекает на неминуемые изменения в музыке. Безусловно, машина написала композиции, но сыграли их люди. Хотя, возможно, что в будущем, мы увидим симфонические оркестры роботов, а не только трио-металхедов. Литература Мы уже не представляем себе написание текста без автоматической правки слов. Алгоритмы в редакторах старательно поправляют, если мы допустили ошибки в предложениях. Но существуют технологии не просто редактирующие текст, но и пишущие его сами. Написанная машиной новелла почти победила в японском литературном конкурсе Hoshi Shinichi Literary Award. Выйдя в финал конкурса, искусственный интеллект обошел почти 1500 писателей-людей. Официально, произведение было написано небольшой группой разработчиков из университета будущего Хакодате. Но на практике, люди создали искусственный интеллект, написавший новеллу The Day A Computer Writes A Novel. Стоит отметить, что литературный конкурс принимает работу не только от людей. В его уставе так и написано — AI programs and others. Говоря о СМИ, журналисты уже опасаются своей скорой замены на ботов. Сервисы автоматической генерации контента уже используются в новостных заметках и статьях. С помощью Natural Language processing алгоритм создает истории и интересные заголовки. Созданный для Washington Post бот-журналист Heliograf уже успел опубликоваться в газете и твиттере издания. Глава отдела разработчиков The Post Сэм Хан считает, что использование технологии Machine learning в изданиях — это логичный шаг. Сегодня машина может выступать не просто в роли штатного репортера, но и редактора. Heliograf основывает процесс написания на использовании алгоритмов и смешивает ключевые слова с содержанием. В результате — увеличение числа заслуживающих освещения статей. Художественное искусство Мы уже знакомы с приложениями, имитирующими искусство. Deep Art предлагает создать из фотографии «настоящую» живопись — только выбери стиль. Однако подобные приложения еще нельзя назвать художниками. Но алгоритмы способны учиться. Как в случае с музыкой, искусственный интеллект может перенимать стили художников и создавать собственные картины. В этом году ученые из Нью Джерси и Калифорнии разработали систему изучающую и создающую искусство. Тренируясь на живописи XV—XXI века, искусственный интеллект научился отходить от правил и мыслить креативно. Разработчики хотели научить машину творческому мышлению, а не имитации изображений. «Мы провели эксперименты, чтобы сравнить реакцию людей на сгенерированное искусство с картинами созданными художниками. Результаты показывают, что люди не могли отличить искусство, созданное машиной от искусства, созданного современными художниками. Некоторые люди даже оценивали сгенерированные изображения выше» — комментируют создатели. Для создания алгоритма, был взят за основу разработанное ранее generative adversarial network (GAN) в котором две нейронные сети играют друг против друга, чтобы получить лучшие результаты. Один создает решение, а другой его судит. Творила система или нет, ясно одно — она не ведала, что творит. Сегодняшний искусственный интеллект еще не способен мыслить творчески. Смыслы живописи, музыки и литературы пока вне его понимания. Материалы по теме: Где изучать блокчейн и большие данные осенью Исследование: Apple, Facebook, Google и Amazon — главная угроза для банков Искусственный интеллект обыграл лучших игроков в Dota 2 – почему это важно? VisionLabs запустил бота для Telegram, который угадывает возраст и пол по селфи Илон Маск сравнил угрозу от искусственного интеллекта с ядерной программой КНДР