Музыка

Для людей уже привычной (относительно) вещью стала робо-рок группа. Инженеры из Kernschrottrobots не так давно создали музыкальное трио под названием Compressorhead. Гитарист, многорукий барабанщик и бас-гитарист — это роботы, которые играют настоящий тяжелый металл. Но, конечно, вряд ли такую музыку можно назвать настоящим творчеством, потому что запрограммированный алгоритм дает музыкантам возможность играть лишь по определенной структуре.

Пока что роботы еще неспособны сочинять музыку самостоятельно, они служат, скорее, чтобы развлекать людей и и привития интереса у них к робототехнике. Но программа Flow Machines, разработанная инженерами Sony Computer Science Laboratory, пишет музыку разных жанров, за основу взяв стили настоящих исполнителей.

Один из первых треков машины Daddy Car повторяет стиль Beatles, а песня Mr. Shadow — трип-хоп со взятыми сэмплами из произведений джазового музыканта Дюка Элингтона. Машина еще не способна пока сочинять к песням тексты, так что для этой цели Sony прибегли все-таки к помощи людей. В этом году Flow Machines собирается выпустить свой альбом.

Если вам недостаточно поп-музыки, то Aiva может создавать довольно сложные симфонические произведения. Английские разработчики из Aiva Technologies сделали в этом году релиз первого симфонического альбома, который был создан искусственным интеллектом.

Алгоритм, построенный на базе Deep Learning учится писать музыкальные произведения на основе изучения данных. В ближайшем будущем, разработчики планируют обучить Aiva так же, как и Flow Machines копировать стили музыкантов для того, чтобы создавать собственные музыкальные произведения.

Название альбома Aiva Genesis как бы намекает на неизбежные изменения в музыке. Конечно, машина создала композиции, но сыграли эти композиции живые люди. Хотя, вероятно, что в будущем, мы сможем увидеть симфонические оркестры, в которых музыку будут исполнять роботы, а не только трио-металхедов.

Литература

Мы уже не можем представить себе написание текста без автоматической правки слов. Алгоритмы в редакторах тщательно нас поправляют, если мы сделали ошибки в словах или предложениях. Но есть технологии, которые не просто текст редактируют, но такие, которые его пишущие самостоятельно.

Например. Написанная машиной новелла практически победила в японском литературном конкурсе «Hoshi Shinichi Literary Award». Выйдя в финал конкурса, искусственный интеллект смог обойти почти тысячу пятьсот писателей-людей.

Официально, это произведение написала небольшая группа разработчиков из университета будущего Хакодате. Но в действительности, люди сделали искусственный интеллект, который написал новеллу «The Day A Computer Writes A Novel». Надо  отметить, что литературный конкурс работу принимает не только от людей. В уставе его так и написано: «AI programs and others».

В сентябре в Москве пройдет конференция по большим данным Big Data Conference. В этом году в программу были включены не только лучшие кейсы от компаний, но и Big Data Hackathon для специалистов по анализу данных.

В разговорах о СМИ и искусственном интеллекте, журналисты опасаются уже своей возможной скорой замены на роботов. Сервисы автоматической генерации контента уже часто используют в коротких простых статьях и в новостных заметках.

При помощи Natural Language processing алгоритм пишет истории и создает интересные заголовки. Разработанный для Washington Post бот-журналист Heliograf уже смог опубликоваться и в газете и в ее твиттере.

Глава отдела разработчиков The Post Сэм Хан полагает, что использование технологии Machine learning в изданиях является логичным шагом. 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. Как результат — 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, за основу взяли разработанное ранее generative adversarial network (GAN), в котором две нейронные сети играют друг против друга, чтобы получить лучшие результаты. Один алгоритм создает решение, а другой его судит.

Творила система или нет — непонятно. Ясно одно — она не ведала, что творит. Сегодняшний искусственный интеллект еще не способен мыслить творчески. Смыслы живописи, музыки и литературы пока вне его понимания. Но смотрите, как стремительно это все развивается.