OK Computer, schreib mir ein Lied

Letzten Sommer wurde das Internet von psychedelischen Bildern von wirbelnden Himmeln mit sprießenden Hundegesichtern und Meisterwerken von Van Gogh, die mit Dutzenden von starrenden Augen geschmückt sind, überschwemmt. Indem sie ihre Bilderkennungsalgorithmen rückwärts laufen ließen, hatten Google-Forscher herausgefunden, dass sie Bilder erzeugen konnten, die manche Kunst nennen. Eine Lohe Auktion im Februar , ein Druck, der mit der DeepDream-Software erstellt wurde, brachte 8.000 US-Dollar ein.

Aber obwohl es Spaß macht, sind DeepDream-Bilder begrenzt, sagt er Douglas Eck , ein Forscher in Googles wichtigster Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz, Google Brain. Letzte Woche kündigte er ein neues Google-Projekt namens an Magenta zielt darauf ab, neue Arten von kreativer Software zu entwickeln, die anspruchsvollere Kunstwerke mit Musik, Video und Text erzeugen kann.

Magenta wird sich auf die neuesten Forschungsergebnisse von Google zu künstlichen neuronalen Netzen stützen, die das untermauern, was CEO Sundar Pichai die AI-First-Strategie seines Unternehmens nennt. Eck sagt, er möchte Künstlern, Kreativprofis und so gut wie jedem anderen dabei helfen, mit kreativer Software zu experimentieren und sogar mit ihr zusammenzuarbeiten, um Ideen zu generieren.

Als Schriftsteller könnten Sie von einem Computer eine Handvoll teilweise geschriebener Ideen erhalten, mit denen Sie dann weiterarbeiten können, sagt Eck. Oder Sie sind Architekt und der Computer generiert ein paar Anweisungen für ein Projekt, an das Sie nicht gedacht haben.

Diese Szenarien sind weit entfernt. Aber bei einer Veranstaltung auf Kreativität und KI Letzte Woche von Google veranstaltet, demonstrierte Project Magenta-Mitarbeiter Adam Roberts eine Prototyp-Software, die einen Hinweis darauf gibt, wie ein Musiker mit einer kreativen Maschine zusammenarbeiten könnte.

Roberts klopfte eine Handvoll Notizen auf a virtuellen Moog-Synthesizer . Per Mausklick extrapolierte die Software sie zu einer kurzen Melodie, komplett mit Tonartwechseln und wiederkehrenden Phrasen. Die Software lernte dies, indem sie eine Datenbank mit fast 4.500 populären Musikstücken analysierte.

Eine kurze Melodie, die von KI geschrieben wurde, mit Trommeln, die von einem Menschen hinzugefügt wurden.

Eck glaubt, dass es gelernt hat, Tonartwechsel und melodische Loops vorzunehmen, weil es eine grobe Form der Aufmerksamkeit verwendet, die lose von menschlicher Kognition inspiriert ist, um nützliche Informationen aus den vergangenen Melodien zu extrahieren, die es analysiert hat. Forscher bei Google und anderswo nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um Lernsoftware in die Lage zu versetzen, komplexe Sätze oder Bilder zu verstehen.

Ideen, die Googles AlphaGo-Software geholfen haben, in diesem Jahr einen der weltbesten Go-Spieler zu schlagen, könnten auch Googles Suche nach kreativer Software unterstützen.

Das Design von AlphaGo nutzte einen Ansatz namens Reinforcement Learning, bei dem Software neue Fähigkeiten ein wenig wie ein Tier aufnimmt – sie ist so programmiert, dass sie versucht, eine virtuelle Belohnung zu maximieren (siehe How Google Plans to Solve Artificial Intelligence ).

Die Technik gilt als eine der vielversprechendsten Möglichkeiten für den Übergang von maschinellem Lernen, das nur gut in der Mustererkennung ist – wie das Transkribieren von Sprache – zu Software, die in der Lage ist, Aktionen in der Welt zu planen und durchzuführen (siehe Dieser Fabrikroboter lernt über Nacht einen neuen Job ).

Eck glaubt, dass Reinforcement Learning Software zu komplexeren Kunstwerken befähigen könnte. Zum Beispiel fehlt den Sample-Melodien aus Magentas aktuellem Demo die Art von größerer Struktur, die wir in einem Song erwarten.

Die Software von Magenta ist alles als Open-Source veröffentlicht in der Hoffnung, Programmierern und Künstlern dabei zu helfen, mit solchen Ideen zu experimentieren. Eck hofft auch, eines Tages Hilfe beim Training der Magenta-Software zu erhalten, indem er Musik oder andere Kreationen veröffentlicht, um Feedback von der Öffentlichkeit zu erhalten.

Googles Projekt könnte mehr Aufmerksamkeit und Ressourcen auf ein Forschungsgebiet lenken, das in der Wissenschaft schon lange existiert, aber kleiner ist als Bereiche der künstlichen Intelligenz mit offensichtlicheren Geschäftsanwendungen, sagt er Markus Riedl , ein außerordentlicher Professor an der Georgia Tech, der Software entwickelt, die Geschichten und Videospiele erstellt.

Dies könnte jedoch dazu führen, dass die Produkte auf der Grundlage von maschinellem Lernen verbessert werden, die Google und andere für die Verbraucher freisetzen. Menschen nutzen ihre Kreativität ständig, nicht nur beim Kunstschaffen, zum Beispiel in Gesprächen, wenn wir Witze machen oder Metaphern verwenden. Wenn man beispielsweise der Sprache eines Chatbots eine kleine Prise Kreativität hinzufügt, könnte es viel angenehmer zu bedienen sein, sagt Riedl.

Riedl merkt jedoch an, dass Googles Einstieg in die kreative künstliche Intelligenz wahrscheinlich keine schnellen Fortschritte bei einer Frage bringen wird, die sich über dem Bereich der computergestützten Kreativität abzeichnet: Kann eine Maschine jemals ein eigenständiger Künstler sein, nicht nur ein Werkzeug, das von einem menschlichen Künstler geleitet wird ?

Gute menschliche Künstler beginnen im Allgemeinen damit, etablierten Künstlern nachzueifern, bevor sie eigene neue Stile und Genres entwickeln, geleitet von einer sich entwickelnden künstlerischen Motivation, sagt Riedl. Wie Software künstlerische Autonomie entwickeln könnte, ist unklar. Neuronale Netze sind sozusagen im Imitationsmodus, sagt er. Sie können die Werke der Klassiker einfließen lassen und sie werden Muster lernen, aber sie müssen irgendwo kreative Absichten lernen.

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