ამ კაცს ქვია
Stephen L. Thaler, Ph.D. ის ხელმძღვანელობს ამერიკულ კომპანია
Imagination Engines, Inc...მათ მიერ შეიქმნა კომპიუტერული პროგრამა ''შემოქმედი მანქანა'' Creativity Machine
IEI's Patented Creativity Machine Paradigmასევე მათ მიერ იქნა შექმნილი თვითმსწავლელი ნეირონული ქსელი
Self-Training Artificial Neural Network Objects™დაინტერესებულ პირებს ვთავაზობ ამ ანფორმაციას რუსულად
Про него говорят, что он написал больше музыки, чем любой из композиторов мира. Что он изобрёл зубную щётку Oral-B CrossAction и устройства, которые ищут в Сети сообщения от террористов. Что он открыл субстанции твёрже алмазов, выдумал 1,5 миллиона новых английских слов и обучил роботов-тараканов. А сам он утверждает: всё это сделала машина. Было это в 1980-х. Днём Стивен работал физиком в корпорации McDonnell Douglas, где мощным лазером обрабатывал алмазы и занимался компьютерным моделированием нейронных сетей. Ночью же он мог проводить собственные эксперименты.
В те времена тема околосмертельного опыта (отделения "души" от тела в результате клинической смерти) была очень популярна. Имея под рукой нейронные сети, Талер подумал: "А что получится, если убить одну из них?" Таким образом, с помощью модели он решил выяснить, что случается с мозгом, когда умирает его хозяин. Но для этого нейронная сеть должна была быть точной копией биологической системы.
Так появился искусственный эквивалент мёртвых нейронов, программа, которую Талер назвал Grim Reaper ("Смерть"; "Старуха с косой", но мужского рода). В 1989 году Талер собрал тексты любимых рождественских песенок, заложил их в нейронную сеть, которая "помнила" эту лирику. Затем он запустил в сеть "Смерть". Программа начала своё чёрное дело, и сеть начала галлюцинировать.
То, что можно было бы назвать повреждением памяти, Талер признал новыми идеями. В агонии программа выдумывала новые песни, складывая куплеты из разрушенных "воспоминаний".
Экспериментатора поразило, насколько шумным и творческим оказался процесс смерти, и он решил действовать помягче — не разрушать сеть, а только слегка потревожить её.
Он создал другую нейронную сеть и обучил её распознавать структуру алмазов и некоторых других супертвёрдых материалов. Потом Талер построил вторую сеть, чтобы она контролировала действия первой.
Вот так шум заставляет нейронную сеть мыслить творчески Закончив с этим, исследователь стал "щекотать" некоторые из связей сети. "Щекотка", похожая на прилив адреналина или электрический импульс, направленный в мозг, произвела шум. Но не в звуковом смысле, а в виде случайной деятельности. В сети стали происходить изменения.
Результатом были новые идеи. Компьютер начал выдумывать ультратвёрдые материалы. Некоторые из них были уже известны людям, но сети не "знали" об их существовании.
Другие материалы были полностью новыми — ни люди, ни компьютеры прежде о них не слыхали. Вот, что значит "Творческая машина".
Талер чётко осознал — и другие учёные с ним согласны — что искусственный интеллект не должен быть "замороженным" в жёсткости логики традиционных технологий, которые только сдерживают творческий потенциал. Мозг человека — довольно "шумное место", его синтетический эквивалент также нуждается в некотором количестве шума.
Впрочем, ряд экспертов считает, что шум нужен мозгу не для случайной — читай, творческой — деятельности, а чтобы функционировать должным образом. Шум обеспечивает изменчивость, которая позволяет приспосабливаться к новым ситуациям.
В ответ на это Талер обнаружил специальный вид шума — математический эквивалент мимолётных сигналов, которые воздействуют на нейроны. И "Креативная машина" получила своих собственных критиков — внутри себя.
Они отбирают лучшие идеи, произведённые шумными сетями, и вознаграждают их за хорошую работу. Обратная связь помогает сети рождать идеи ещё лучше.
По словам создателя, "Творческие машины" могут решить почти любую проблему в любой области. Так, во время работы над проектом зубной щётки, машина использовала две нейронных сети. В результате мозгового штурма между ними родилась идея пересечь щетинки для оптимальной очистки — Oral-B CrossAction.
Самообучающаяся нейронная сеть STANNO может идентифицировать настроение по выражению лица (иллюстрация imagination-engines.com).
В другой раз машина получила данные о личном хит-параде Талера — 10 хитов за последние три десятилетия. Поработав с этими песнями, машина написала 11 тысяч новых. Некоторые, на взгляд Талера, хороши. Другие же — "музыкальный эквивалент живописи собак, играющих в покер".
Проблема? Просто люди-наставники с хорошим вкусом должны обучить внутрисетевого критика сортировке песен, чтобы машина наказывала себя за плохие мелодии и награждала за гармоничные.
Ну, а чтобы получить больше миллиона новых английских слов, Талер загрузил в сеть список существующих слов вместе с правилами правописания и произношения. В итоге машина произвела новые слова, не имеющие, по понятным причинам, смысла.
В частности, она придумала название для одной из компаний Талера — Synaptrix. Создатель считает, что и другие компании могли бы использовать неологизмы для названий своей продукции.
Хотя потенциал имеется экстраординарный, к повсеместному применению и широкому коммерческому использованию технологии всё же не готовы. Ещё и потому, что сами люди не хотят их получить. В них им видится угроза потерять, например, работу.
Разумеется, вспоминают и самое страшное: разумные машины могут решить, что не нуждаются в людях вообще, и покончить с ними. Сам Талер в это не верит, потому как убеждён — у людей и машин разные интересы: то, что необходимо человеку — пища, земля, супруг и тому подобное — машине не понадобится никогда. С этим можно поспорить.
ხელოვნური ინტელექტი
