AI kao umetnik: Nemoguća misija

Kreativnost jeste i uvek će biti ljudska, tvrdi harvardski profesor filozofije Sean Dorrance Kelly.

Bio je ti 31. mart 1913. godine kada su u Velikoj sali koncertne kuće Muzikferajn u Beču izbili neredi, usred izvođenja orkestracije pesme Albana Berga. Lomio se i nameštaj. Policija je uhapsila organizatora koncerta jer je udario Oskara Štrausa, malo poznatog kompozitora opereta. Štraus se kasnije, na suđenju, dosetkom osvrnuo na frustraciju publike. Udarac koji je zadobio, insistirao je on, bio je najskladniji zvuk tokom čitave te večeri. Istorija je donela drukčiju presudu: dirigent koncerta, ujedno i čuveni savremeni kompozitor i perjanica atonalne klasike, Arnold Schoenberg „propao“ je u tom trenutku kao možda najkreativniji i najuticajniji kompozitor dvadesetog veka.

Možda nećete uživati u Šenbergovoj disonantnoj muzici (za šta su velike šanse ukoliko nemate živaca, vremena i fokusa); muzike koja odbacuje konvencionalni tonalitet da bi rasporedila 12 nota skale prema pravilima koja ne dozvoljavaju da bilo koja prevladava. On je, međutim, promenio ono što ljudi shvataju kao muziku. To je ono što ga čini istinski kreativnim i inovativnim umetnikom. Šenbergove tehnike su sada besprekorno integrisane u sve: od filmskih partitura i brodvejskih mjuzikla, do solo deonica Milesa Davisa i Ornette Coleman-a.

Kreativnost je među najtajanstvenijim i najupečatljivijim dostignućima ljudskog postojanja. Ali, šta je to?

Kreativnost nije tek neka „novotarija našeg vremena“. I mališan za klavirom mogao bi pogoditi novu sekvencu nota, ali u nekom značajnijem, suštinskijem smislu, te note nisu kreativne. Takođe, kreativnost je ograničena istorijom: ono što se u jednom periodu ili mestu smatra kreativnom inspiracijom bi se, u nekom drugom, moglo zanemariti, shvatajući to kao smešno, glupo ili ludo. Zajednica mora prihvatiti one ideje koje su toliko dobre da su opšteprihvaćene kao kreativne.

Kao u slučaju Šenberga, ili bilo kojeg drugog savremenog umetnika, to prihvatanje ne mora biti univerzalno. Možda to prihvatanje od zajednice zaista ne bi došlo još dugi niz godina – jer, ponekad se kreativnost generacijama pogrešno odbacuje. Ali, ukoliko neka zajednica na kraju ne prihvati inovaciju, onda i nema smisla govoriti o toj zajednici kao o kreativnoj.

Napredak u veštačkoj inteligenciji doveo je do brojnih nagađanja, naime, o tome da će ljudska bića uskoro biti zamenjena mašinama u svim domenima, uključujući i oblast kreativnosti. Ray Kurzweill, futurista, predviđa da ćemo do 2029. stvoriti AI koji može proći kao prosečno obrazovano ljudsko biće. Oksfordski filozof Nik Bostrom nešto je oprezniji; Ne navodi datum, ali predlaže da filozofi i matematičari odgode svoj rad na osnovnim naučnim pitanjima do trenutka punog razvoja „superinteligencije“ naših naslednika, one inteligencije definisane kao „intelekt koji u velikoj meri premašuje kognitivne performanse ljudi u praktično svim domenima (njihovih) interesa“.

Obojica veruju da će jednom, kada se inteligencija na ljudskom nivou proizvede u mašinama, doći do naleta napretka – ono što Kurcvajl naziva „singularnošću“, a Bostrom „eksplozijom inteligencije“ – u kojoj će nas mašine vrlo brzo zameniti krupnim merama u svakom domenu. To će se dogoditi, tvrde oni, jer je nadljudsko dostignuće isto što i obično ljudsko postignuće, osim što se sva relevantna izračunavanja izvode mnogo brže, u onome što Bostrom naziva „hitrom, naprednom superinteligencijom“.

Pa, šta je u tom slučaju sa najvišim nivoom ljudskih dostignuća – kreativnim inovacijama? Da li će naše najkreativnije umetnike i mislioce masovno nadmašiti mašine?

Ne.

Ljudsko kreativno dostignuće, zbog načina na koji je ugrađeno u društvo, neće podleći napretku veštačke inteligencije. Reći drugačije značilo bi pogrešno razumeti ono što su u krajnjem zbiru ljudi, kao vrsta, a i naša kreativnost.

Ova tvrdnja nije apsolutna: ona zavisi od normi kojima dozvoljavamo da upravljaju našom kulturom, kao i naših očekivanja od tehnologije. Ljudska bića su u prošlosti pripisivala veliku moć i genijalnost čak i beživotnim totemima. Sasvim je moguće da ćemo doći do tačke kada ćemo se prema veštački inteligentnim mašinama odnositi kao toliko nadmoćnima u odnosu na nas da ćemo im prirodno pripisivati kreativnost. Ako se to dogodi, to neće biti zato što su nas mašine nadmašile. Biće to zato što ćemo sami sebe umanjiti, sebe surovo kritikovati i ocrniti.

Ljudsko kreativno dostignuće, zbog načina na koji je usađeno u društveno tkivo, neće podleći napretku veštačke inteligencije.

Ovde, takođe, prvenstveno govorim o napretku mašina kakav je nedavno viđen, sa trenutno aktuelnom paradigmom dubokog učenja kao i njenovih računarskih „naslednika“. Druge paradigme, modeli i primeri su u prošlosti upravljali istraživanjima veštačke inteligencije. Oni već nisu uspeli da ispune svoje obećanje. Još neke druge paradigme mogu se uspostaviti u budućnosti, ali ako pretpostavimo da će neka zamišljena buduća umetnička inteligencija – čije karakteristike ne možemo smisleno opisati – postići čudesne stvari, onda je to stvaranje mita, a ne obrazloženi argument o mogućnostima tehnologije.

Kreativno dostignuće različito deluje u različitim domenima. Ovde ne mogu da ponudim potpunu taksonomiju različitih vrsta kreativnosti, pa ću, kako bih naglasio, skicirati argument koji uključuje tri sasvim različita primera: muziku, igre i matematiku.

Muzika za moje uši

Nao Tokui & AI: Imaginary Landscape (2018): Tokui koristi algoritam mašinskog učenja za stvaranje panoramskih slika pronađenih u Google Street View, koje potom dopunjava „zvučnim pejzažima“ kreiranim u veštačkim neuronskim mrežama

Možemo li zamisliti mašinu takvih nadljudski kreativnih sposobnosti da dovodi do promena u onome što shvatamo kao muziku, kao što je to činio Šenberg?

To je ono za šta tvrdim da mašina ne može doseći i postići. Da vidimo zašto.

Kompjuterski sistemi za muzičku kompoziciju postoje već duže vreme. Kurcvajl je 1965. godine, sa 17 godina, koristio preteču sistema za prepoznavanje obrazaca koji danas karakterišu algoritme dubokog učenja, programirajući računar za komponovanje prepoznatljive muzike. Danas se koriste varijante ove tehnike. Algoritmi dubokog učenja mogli su, na primer, da prihvate gomilu Bahovih korala i komponuju muziku toliko karakterističnu za Bahov stil da čak i stručnjake zavarava do stepena kada misle da se radi o nekoj od Bahovih originalnih kompozicija. Ovo je mimikrija. To je ono što umetnik radi kao šegrt na praksi: kopira i usavršava stil drugih umesto da radi autentičnim, svojim originalnim glasom. Nije vrsta muzičke kreativnosti koju povezujemo sa Bahom, niti ima veze sa Šenbergovom radikalnom inovacijom.

Pa, šta u tom slučaju kažemo? Da li može postojati mašina koja, poput Šenberga, izmišlja sasvim novi način muziciranja? Naravno, možemo zamisliti, pa čak i napraviti takvu mašinu. S obzirom na algoritam koji modifikuje sopstvena pravila kompozicije, mogli bismo lako proizvesti mašinu koja čini muziku toliko različitom od one koju danas smatramo dobrom muzikom, kao što je to tada činio Šenberg.

Ali, od ove tačke stvari postaju nešto komplikovanije.

Šenberga smatramo kreativcem i inovatorom ne samo zato što je uspeo da stvori novi način komponovanja muzike, već zato što su ljudi u njemu mogli da vide viziju kakav bi svet trebalo da bude. Šenbergova vizija podrazumevala je „rezervni“, čisti, efikasni minimalizam modernosti. Njegova inovacija nije bila samo pronalaženje novog algoritma za komponovanje muzike; trebalo je pronaći način razmišljanja o tome šta je muzika koja joj omogućava da komunicira, sa zahtevima savremenosti.

Neki bi mogli da tvrde da sam lestvicu podigao previsoko. Da li to tvrdim, pitaće oni, da je mašini potreban neki mistični, nemerljivi osećaj onoga što je društveno neophodno da bi se računalo kao kreativno? Nisam – iz dva razloga.

Prvo, setite se da je predlaganjem nove, matematičke tehnike za muzičku kompoziciju, Šenberg promenio naše razumevanje muzike. Samo kreativnost ove vrste koja prkosi tradiciji zahteva neku vrstu društvene osetljivosti. Da slušaoci nisu njegovu tehniku shvatili kao ostvarivanje anti-tradicionalizma u srcu radikalne modernosti rođene u Beču s početka 20. veka, možda je ne bismo „čuli“ kao nešto estetski vredno. Poenta je ovde da radikalna kreativnost nije „ubrzana“ verzija svakodnevne kreativnosti. Šenbergovo postignuće nije brža ili bolja verzija one vrste kreativnosti koju je pokazao Oscar Strauss, ili neki drugi prosečni kompozitor: ona je suštinski različita po prirodi.

Drugo, moj argument nije da reakcija kreativca na društvenu potrebu mora biti svesna dela koje bi zadovoljilo genijalne standarde. Umesto toga, tvrdim da na taj način moramo biti u stanju da protumačimo delo. Bila bi greška tumačiti sastav mašine kao deo takve vizije sveta. Argument za ovo je jednostavan.

Tvrdnje poput Kurcvajlove – da mašine mogu dostići inteligenciju na ljudskom nivou – pretpostavljaju da je imati ljudski um samo ljudski mozak koji sledi neki skup računarskih algoritama – pogled je koji se naziva „kompjuterizam“ (uma). Ali, iako algoritmi mogu imati moralne implikacije, oni sami nisu moralni agensi, provodnici i posrednici. Majmuna iza pisaće mašine koji slučajno otkuca „Otelo“ ne možemo uvrstiti u veličanstvenog kreativnog dramskog pisca. A ukoliko je u proizvodu veličina, to je samo „nezgoda“. Proizvod mašine možemo videti kao sjajan, ali ako znamo da je on samo ishod nekog proizvoljnog čina ili algoritamskog formalizma, ne možemo ga prihvatiti kao izraz vizije za dobrobit čoveka.

Iz tog razloga, čini mi se da se ništa osim drugog čoveka ne može pravilno razumeti kao istinski kreativni umetnik. Možda će AI jednog dana ići dalje od svog računarskog formalizma, ali to bi zahtevalo skok koji je trenutno nezamisliv. Ne bismo tražili samo nove algoritme ili postupke koji simuliraju ljudsku aktivnost; tražili bismo nove stvari; građu, činjenice, ideje, informacije, koji su osnova čovekovog bića.

Jedan duplikat čovekovog  molekula bi na odgovarajući način mogao biti čovek. Mi već, međutim, imamo način da proizvedemo takvo biće: za to nam je potrebno oko devet meseci. Trenutno, mašina može da uradi samo nešto daleko manje zanimljivo od onoga što je čovek sposoban da postigne. Na primer, može da stvori muziku u Bahovom stilu – možda čak i muziku za koju neki stručnjaci misle da je bolja od Bahove. Ipak, to je samo zato što se njegova muzika može ocenjivati prema već postojećem standardu. Ono što mašina ne može je da donese promene u našim standardima za ocenjivanje kvaliteta muzike ili razumevanja šta muzika jeste ili šta ona nije.

Ovo ne znači da se negira da kreativni umetnici koriste sva sredstva kojima raspolažu i da ta sredstva (danas su sredstva zamenjena rečju „alati“) oblikuju vrstu umetnosti koju stvaraju. Truba je pomogla Dejvisu i Kolmenu da ostvare svoju kreativnost. Ali truba, sama po sebi, nije kreativna. Algoritmi veštačke inteligencije više liče na muzičke instrumente nego na ljude. Taryn Southern, bivša takmičarka iz ’Američkog idola’ je nedavno objavila album na kojem su udaraljke, melodije i akordi generisani algoritamski, mada je ona pisala tekstove i više puta doterivala algoritam instrumentacije, sve dok ovaj nije doneo željene rezultate. Početkom devedesetih, Dejvi Bouvi je učinio obrnuto: napisao je muziku i uz to koristio Mac aplikaciju pod nazivom Verbalizer da bi “pseudo slučajno“ rekombinovao rečenice u tekstovima pesama. Baš kao i prethodni alati (sredstva) muzičke industrije – od uređaja za snimanje i sintisajzera, do semplera i loopera – novi AI alati rade stimulišući i kanališući kreativne sposobnosti umetnika (i ujedno odražavajući ograničenja tih sposobnosti).

Igre bez granica

Mnogo je napisano o dostignućima sistema dubokog učenja – sistema koji su danas najbolji ’Go’ igrači na svetu. Računarski  program ’AlphaGo’ i njegove varijante su neka vrsta potvrde da je stvoren potpuno novi način igranja ove stare igre. Naučili su stručnjake da brojni potezi pri otvaranju – za koje se dugo mislilo da su nepromišljeni – mogu dovesti do pobede. Program se igra u stilu koji stručnjaci opisuju kao čudan i (ljudskom načinu shvatanja) stran. „Programi za igranje igara su ono kako zamišljam igre iz daleke budućnosti“, izjavio je Shi Yue, vrhunski igrač, govoreći o svom doživljaju programa AlphaGo. Čini se da je algoritam zaista kreativan.

U nekom značajnijem smislu i aspektu on to i jeste. Igranje igara se, međutim, razlikuje od komponovanja muzike ili pisanja romana: u igrama postoji objektivno merilo uspeha. Znamo da imamo šta da naučimo od AlphaGo-a jer vidimo da pobeđuje.

Ali to je takođe ono zbog čega Go i obitava u „domenu igračaka“ (toy domain), jednim uprošćenim slučajem, koji nam na ograničeni i oskudni način govori o raznim stvarima ovoga sveta.

En Ridler & AI: „Pad kuće Ašer“ (2017)

Sloka gore: dvanaestominutna animacija zasnovana na nemom filmu Votsona i Vebera iz 1928. godine: Ridlerova je stvorila fotografije koristeći tri odvojene neuronske mreže: jednu obučenu na njenim crtežima, drugu na crtežima napravljenim od rezultata prve mreže, i treću treniranu na crtežima napravljenim od rezultata druge.

Najosnovnija vrsta ljudske kreativnosti menja naše razumevanje sebe, jer menja shvatanje onoga što smatramo dobrim. Tome nasuprot, u vezi igre Go, priroda dobrote jednostavno nije na radaru mašinskih programa: Strategija igre je dobra onda i samo ako mašina pobedi. A ljudski život, opšte uzev, nema ovu osobinu: ne postoji objektivno merilo uspeha u najvišim oblastima postignuća. Svakako ne u umetnosti, književnosti, muzici, filozofiji ili politici. A takođe, u tom pogledu, ni u razvoju novih tehnologija.

U raznim domenima igračaka, mašine će možda moći da nas nauče nešto, nečemu, o određenoj, vrlo ograničenoj, formi kreativnosti. Ipak, pravila ovog domena su unapred formirana; sistem može uspeti samo zato što nauči da igra dobro u okviru ovih ograničenja. Ljudska kultura i ljudsko postojanje su daleko zanimljiviji od ovoga. Postoje norme kako se ljudska bića ponašaju, naravno. Ali kreativnost u pravom smislu je sposobnost promene tih normi u nekom važnom ljudskom domenu. Uspeh u domenima igračaka nije pokazatelj da je kreativnost ove temeljnije, fundamentalnije vrste dostižna.

Kao nokaut

Skeptik bi mogao tvrditi da argument deluje samo zato što ja suprotstavljam igre umetničkom geniju. Postoje i druge paradigme kreativnosti u naučnom i matematičkom području. U ovim carstvima, pitanje nije uvezano sa vizijom sveta. Radi se o tome kako stvari, zapravo, stoje.

Da li bi mašina jednog dana mogla izneti matematičke dokaze toliko daleko ispred nas, toliko napredne da jednostavno moramo odstupiti i prikloniti se njenom kreativnom geniju?

Ne.

Računari su već pomogli u značajnim matematičkim dostignućima. Ali njihovi doprinosi nisu bili naročito kreativni. Uzmimo prvu veliku teoremu dokazanu pomoću računara: teoremu o četiri boje, koja kaže da bilo koja ravna mapa može biti obojena sa najviše četiri boje na takav način da se nijedna susedna „država“ ne dodiruje sa nekom koja je iste boje (ovo se, takođe, odnosi i na zemlje na sferičnoj površini zemaljske kugle, a ne samo na dvodimenzionalnoj predstavi).

Pre skoro pola veka, 1976. godine, Keneth Apel i Volfgang Haken s Univerziteta u Ilinoisu objavili su kompjuterom potpomognuti dokaz ove teoreme. Računar je izvršio milijarde proračuna, proveravajući hiljade različitih vrsta mapa – toliko da je ljudima bilo (i ostalo) logistički neizvodljivo da provere da li je svaka mogućnost u skladu sa “pogledom” i “perspektivom” računara. Od tada, kompjuteri rutinski pomažu u širokom spektru novih dokaza koje čovek iznosi u obliku premisa i teorija.

AI & Tom Vajt: Električni ventilator (2018). Umetnik je koristio ’perceptivne mašine’, algoritme koji destiluju podatke prikupljene na hiljadama fotografija uobičajenih predmeta, sa ciljem njihove sinteze u apstraktne oblike. Dobijene rezultate zatim testira i dorađuje, sve dok ih sistem ne prepozna.

Međutim, superračunar ne radi ništa kreativno dok proverava ogroman broj slučajeva. Umesto toga, radi nešto dosadno u nepojamno mnogo navrata. Ovo se čini gotovo suprotnim od kreativnosti. Štaviše, toliko je daleko od vrste razumevanja za koje obično mislimo da bi, kao dokaz, recimo, poput matematičkog, trebalo da ponudi: jer, računar u tolikoj meri dosadno rutinski „algoritmuje“ da neki stručnjaci ove „mašinske strategije“ proistekle iz računarskih operacija uopšte ne smatraju (validnim) matematičkim dokazima. Filozof matematike i nauke Thomas Tymoczko je tvrdio da, ukoliko ne možemo čak ni da verifikujemo da li je dokaz čovekove postavke tačan i utemeljen, onda sve što zaista činimo jeste ukazivanje poverenja računsko-računarskim procesima, koji su skloni greškama.

Iako pretpostavimo da treba da verujemo takvim (iz algoritma proisteklim) rezultatima, međutim, dokazi dobijeni uz pomoć računara su, po analogiji, nešto poput komponovanja muzike uz pomoć računara. Ako nam daju vredan „proizvod“, odnosno, „konačni ishod“ (tzv. umetničko delo), to je prevashodno zbog doprinosa čoveka. Ipak, neki stručnjaci tvrde da će veštačka inteligencija moći da postigne i više od ovoga. Pretpostavimo, onda, da posedujemo krajnju, ultimativnu opciju: samostalnu mašinu koja sve nove teoreme dokazuje sama.

Da li bi jednog dana, kako tvrde Kurcvajl i Bostrom, neka ovakva mašina mogla u ogromnoj meri nadmašivati čovekovu matematičku kreativnost,? Pretpostavimo, na primer, da AI donosi rešenje nekog izuzetno važnog i teškog otvorenog problema u matematici.

Sposobnost istinske kreativnosti, one vrste kreativnosti koja ažurira, nadograđuje i usavršava naše (po prirodi ljudske) razumevanje prirode bića, u osnovi je onoga što bi ljudskost i trebalo biti.

Postoje dve mogućnosti. Prva je da je dokaz izuzetno pametan i kada stručnjaci u toj oblasti prođu kroz njega, otkriju da je tačan. U ovom slučaju, AI koja je otkrila dokaz biće nagrađena aplauzom; Čak se i sama mašina može smatrati kreativnim matematičarem. Ali, takva mašina ne bi bila dokaz singularnosti; ne bi nas toliko nadmašila u kreativnosti da, navodno, čak ne bismo mogli ni da razumemo šta je to što radi. Čak i da poseduje takvu vrstu kreativnosti na ljudskom nivou, to je ne bi neizbežno uvelo u carstvo onkog nadljudskog.

Neki matematičari su poput muzičkih virtuoza: Odlikuje ih savršeno vladanje nečim unutar već postojećeg idioma. Ali geniji kao što su Srinivāsa Aiyangār Rāmānujan, Emmy Noether ili Alexander Grothendieck su verovatno preoblikovali matematiku baš kao što je Schoenberg preoblikovao muziku. Njihova dostignuća nisu bila oličena samo u dokazivanju dugogodišnjih hipoteza, već u novim i neočekivanim oblicima rezonovanja, koji su delovali ne samo snagom njihove logike već i sposobnošću da druge matematičare argumentovano ubede u značaj njihovih inovacija. Zamišljeni AI koji donosi „pametni dokaz problema“ koji je dugo zbunjivao matematičare srodan je računarskom programu AlphaGo i njegovim varijantama: impresivan, ali nimalo nalik Šenbergu.

To nas dovodi do druge mogućnosti. Pretpostavimo da je najbolji i najsjajniji algoritam za duboko učenje labav, pa nakon izvesnog vremena kaže: „Našao sam dokaz fundamentalno nove teoreme, ali je isuviše komplikovan da bi ga razumeli i vaši najbolji matematičari.“

Ovo, zapravo, nije moguće. Dokaz koji ne mogu da razumeju ni najbolji matematičari se, zapravo, ne računa kao dokaz. Dokazivanje nečega podrazumeva da to dokazujete nekome. Kao što muzičar(ka) mora nagovoriti svoju publiku da prihvati njegov/njen estetski koncept dobre muzike, tako i matematičar mora nagovoriti druge matematičare da postoje dobri razlozi da poveruju u takvo, inovativno-kreativno viđenje istine. Da bi se neki matematički podatak smatrao valjanim dokazom, neka tvrdnja mora biti razumljiva i podržana od strane nekog nezavisnog skupa stručnjaka koji su u dobroj poziciji da je razumeju. Ako stručnjaci – koji bi trebalo da su sposobni da razumeju dokaz – to nisu u stanju, onda naučna zajednica odbija da ovaj novi način prihvati kao dokaz.

Iz tog razloga, matematika više liči na muziku nego što bi se moglo i pomisliti. Mašina nas ne bi mogla uveliko nadmašivati u kreativnosti, jer bi njeno postignuće ili bilo razumljivo – jer nas, u tom slučaju, ne bi ubedljivo nadmašilo – ili pak ne bi bilo razumljivo – jer u tom slučaju ne bismo mogli da na njen “opus” gledamo kao ostvarenje bilo kakvog kreativnog napretka.

Oko posmatrača

Inženjerstvo i primenjena nauka su, na neki način, negde između ovih primera. Postoji nešto poput objektivnog, spoljnog merila uspeha. Ne možete „pobediti“ u izgradnji mostova ili otkrivanju novih lekova onako kako možete u šahu, ali se može videti da li most pada ili je virus eliminisan. Ovi objektivni kriterijumi stupaju na snagu tek kad je domen prilično dobro preciziran: dolazi do jakih, laganih materijala, recimo, ili lekova koji uspešno suzbijaju određene bolesti. AI bi mogao pomoći u otkrivanju lekova tako što bi, u stvari, uradio isto što i AI koji je sastavio ono što je zvučalo kao dobro izvedena Bahova kantata, ili bi smislio briljantnu strategiju za Go. Poput mikroskopa, teleskopa ili kalkulatora, takav AI se pravilno shvata kao sredstvo koje omogućava čovekova otkrića – a ne kao autonomni kreativni agent „mašinskog porekla“.

Ovde vredi razmisliti o specijalnoj teoriji relativnosti. Alberta Ajnštajna pamte kao „otkrivača“ fizičkog relativiteta – ali ne zato što je prvi smislio jednačine koje bolje opisuju strukturu prostora i vremena. Džordž Ficdžerald, Hendrik Lorenc i Anri Poenkare, između ostalih, zapisali su te jednačine pre Ajnštajna. Hvaljen je i ustoličen kao otkrivač teorije jer je originalno, izvanredno i suštinski istinito razumeo šta te jednačine znače, a i bio je u stanju da to razumevanje prenese drugima.

Da bi se mašina mogla baviti fizikom koja je u bilo kom smislu uporediva s Ajnštajnovom kreativnošću, ona mora da je u stanju da druge fizičare ubedi u vrednost svojih ideja – bar toliko dobro koliko je i on sam to učinio. Što će reći, morali bismo biti u mogućnosti da prihvatimo njene „predloge“, sa ciljem da nam prenesu valjanost njihovog sopstvenog izvođenja. Ako bi takva mašina ikada i nastala, kao u alegorijskoj priči o Pinokiju, morali bismo da se prema njoj odnosimo kao prema čoveku. To znači, između ostalog, da bismo „tome“, toj mašini, morali da pripišemo ne samo inteligenciju već i ono dostojanstvo i moralnu vrednost koje odgovaraju ljudskim bićima. Čini mi se da smo daleko od ovog scenarija i nema razloga da mislimo da će nas trenutna računarska paradigma veštačke inteligencije – u svom obliku dubokog učenja ili bilo kojem drugom – ikada približiti njemu.

Kreativnost je jedna od glavnih karakteristika ljudskih bića. Sposobnost istinske kreativnosti, ona vrsta kreativnosti koja konstantno poboljšava i nadograđuje naše razumevanje prirode bića, koja menja način na koji shvatamo šta je to biti lep, ili dobar, ili istinit – ta je sposobnost osnova onoga što čovek treba biti. Ova vrsta kreativnosti, međutim, zavisi od našeg vrednosnog suda i brižnost za nju kao takvu (mašina ne poseduje takvu potrebu-instinkt). Kao što je pisac Brian Christian na jednom mestu istakao, ljudska bića se sve manje ponašaju poput bića koja bi trebalo da kreativnost vrednuju kao jednu od svojih najuzvišenijih mogućnosti, već se, tome nasuprot, pre ponašaju kao same mašine.

Koliko ljudi danas ima poslove koji od njih zahtevaju praćenje unapred određenih skripti za njihove razgovore? Koliko je u ovoj ispraznoj šaradi malo od onoga što nam je poznato kao stvaran, autentičan, kreativan i otvoren ljudski razgovor? Koliko je to, ta „konverzacija“, taj „razgovor“ umesto toga, zapravo, samo jedna vrsta poštovanja pravila onoga što je mašina u stanju da uradi? A koliko je nas – ukoliko dopuštamo da budemo uvučeni u ovakva „izvođenja scenarija“ – takođe ispražnjeno od smisla, suštine ljudskosti? Koliko vremena svakog dana dozvoljavamo sebi da budemo ispunjeni efikasnim mašinskim aktivnostima – popunjavanjem kompjuterizovanih obrazaca i upitnika, odgovaranjem na najraznovrsnije „mamce“, koji rade na naše najprizemnije impulse nalik životinjskim – „igrajući“ s njima, recimo, igrice – te unapred smišljene scenarije – igrajući igrice osmiljene radi „optimizacije naše zavisnosti“ reagovanja na sve ovo (mašinske, algoritamske mamce)?

U opasnosti smo od ove zabune i u nekim od najdubljih domena ljudskih dostignuća. Ukoliko sebi dozvolimo da kažemo da su mašinski dokazi koje ne možemo razumeti istinski „dokazi“, na primer, ustupajući društveni autoritet mašinama – tretiraćemo dostignuća matematike kao da uopšte ne zahtevaju ljudsko razumevanje. Potući ćemo jednu od naših najviših formi kreativnosti i inteligencije, i svesti ih na komadić binarnih informacija: da ili ne. Jedinica ili nula.

AI & M.C. Escher: Ether A2 

Čak i da posedujemo te informacije, one bi nam bile od male vrednosti bez izvesnog razumevanja razloga koji su u osnovi. Ne smemo izgubiti iz vida suštinski karakter rezonovanja, koji je u osnovi onoga što je matematika po sebi.

Tako je i sa umetnošću, muzikom, filozofijom i književnošću. Ukoliko sebi dopustimo da se okliznemo, pa počnemo da mašinsku „kreativnost“ tretiramo kao zamenu za svoju, tada će nam mašine zaista izgledati neshvatljivo superiorne. To će se, međutim, dogoditi zato što ćemo izgubiti nit vodilju o osnovnoj ulozi koju kreativnost igra u postojanju čoveka i ljudskosti.

Sean Dorrance Kelly predaje filozofiju na Harvardu i koautor je bestselera „Sjaj svih stvari“ (All Things Shining).

 

MIT Review

 

Iz radijusa:

AIArtists.org, The world’s largest community of artists exploring the impact of AI on art & society

Artificial Intelligence and the Arts: Toward Computational Creativity

The Past, Present, and Future of AI Art

Next Level Art and the Future of Work and Leisure

Five artists who show art’s important relationship to AI

The Rise of AI Art—and What It Means for Human Creativity

Art made by AI is selling for thousands – is it any good?

If an AI creates a work of art, who owns the rights to it?

We’ve been warned about AI and music for over 50 years, but no one’s prepared

AI and music: will we be slaves to the algorithm?

The Relationship Between Art and AI

AI Is Blurring the Definition of Artist

How AI-generated music is changing the way hits are made

AI composers create music for video games

Music and Artificial Intelligence

12 songs created by AI

AI’s Growing Role in Musical Composition

A Retrospective of AI + Music, How AI has shaped music creation and the industry

Future Prooff: AI and music

Will Artificial Intelligence Replace Human Musicians?The machines are coming, but they seem to be coming to help us create better music

Teorije zavere: sjajna tržišna niša za vrbovanje lakovernih

Čini se da ljudska psiha naprosto žudi za utehom u pričama o postojanju nekog „skrivenog reda i poretka“ u svetu.

Efikasnost tržišta je zasnovana na ideji racionalnih činilaca. Šta se, međutim, događa ukoliko su tržišta zavedena sve moćnijim uplivom svojevrsnih iracionalnih činilaca unutar ekonomskog sistema, pita se novinarka Fajnenšel Tajmsa, Izabela Kaminska.

Pitanje predstavlja jedan od informativnih „mrtvih uglova“. Možda je ovo mrtvi ugao i teško uočljiva pojava – ali pojava koja je najveća, i o kojoj se najmanje vodila debata – verovatno zbog svoje prirode, jer je to i dalje tabu tema: visoko monetizovano tržište za – teorije i teoretičare zavera. Ljudi, recimo, poput ultradesničara Aleksa Džonsa, istaknutog američkog teoretičara zavere, radijskog i TV voditelja i zvezde sajta InfoWars izgleda da imaju veći uticaj u javnosti nego političari.

Investitori koji su spremni da ignorišu ovu tržišnu nišu čine to na sopstveni rizik – ne samo zato što ekonomska vrednost potrošena na podršku ove „industrije zavera“ sugeriše kako unutrašnje ljudske potrebe bivaju savršeno namirivane profesionalnim tržištem. S tim u vezi, advokati Aleksa Džonsa su objavili slučaj Džonsovog gubljenja prava starateljstva nad troje dece koje ima sa suprugom Keli; Aleksov pravni tim predstavio je medijima urotnički zaplet njegove porodične drame, ne bi li time „pojačao“ Džonsov zaverenički imidž i pojavu. Čak i takvo, malo je verovatno da će ovo otkriće zaustaviti strast za stvaranjem mitova.

Mitovi nastali na ovom prostoru ne propagiraju se na uobičajeni način s vrha nadole. Oni to čine kroz segmente, „džepove“ i sektore postojećih kanala na društvenim medijima i internetu, što znači da mogu biti prisutni kao vidljivi u nekim sektorima, ali potpuno nepoznati drugima.

Uzmimo kao primer teoriju zavere po kojoj su neke od najpoznatijih svetskih pop-zvezda pod kontrolom okultne kabale. Kabalisti, pak, koriste tehnike izvorno razvijene od strane CIA tokom 1960-tih kako bi nama građanima isprala mozak i porobila nas. Ova tema je nedavno istražena u saradnji s plesnim koreografom Rouzi Kej (Rosie Kay) i Adamom Kertisom, Bi-Bi-Sijevim specijalistom za snimanje dokumentarnih filmova. Oboje su bili na mukama u pokušaju da objasne kako to da je starijim generacijama ova teorija gotovo nepoznata, a da je, istovremeno, svaka osoba ne starija od 25 godina koju su intervjuisali za emisiju znala sve o tome. Oni, međutim, iako odlično upućeni u određene teorije zavere, nisu nužno i verovali u dotične.

Ali, to nije i jedini primer. U nekim krugovima, teorija o Ravnoj Zemlji doživljava svoj kambek. U nekim drugim krugovima, naime, postoji verovanje da je kanadski premijer Džastin Trudo vanbračni sin Fidela Kastra. U nekim trećim krugovima, pak, postoji duboka ubeđenost da je “magija mimova” – što je po njima svojevrsno onlajn upražnjavanje paganizma –  odgovorno za to što ke Donald Tramp izabran za američkog predsednika.

Ovo, međutim, nije isto što i fenomen lažnih vesti. Zagriženi teoretičari zavera nisu nesvesni ili hotimični potrošači lažnih vesti. Oni, umesto toga, dobrovoljno suspenduju veru u utvrđene narative i „ustanovljene priče“ jer eksperimentisanje alternativnim narativima može na njih delovati psihološki ohrabrujuće. Ljudska psiha, kako se čini, naprosto vapi za utehom u pričama koje podrazumevaju postojanje nekog „skrivenog reda i poretka“u svetu.

U davna vremena, da bi postigli isti cilj, ljudi su pričali i slušali priče o prevrtljivim bogovima koji nisu imali pametnija posla nego da igraju igre sa smrtnicima kako bi ih zabavili. U modernom, sekularnom dobu, okrećemo se ka pričama koje su u senci kabale i “kreatura” koje tajno kontrolišu svet. Ova slika sveta je, čini se, poželjnija za prihvatanje od one slike slike sveta koji može biti složeno, haotično kontradiktorno mesto bez apsolutno ikakvih skrivenih i konspirativnih elemenata. Problem je u tome što te priče ponekad mogu uticati na realnost na neočekivane načine, iznoseći na videlo ono hiper-racionalno, koje nikada nije znalo da su i pre njega postojale ovakve iracionalne priče i zapleti.

Ne bi trebalo da našoj pažnji promakne i to da se džihadisti ISIS-a zdušno oslanjaju na mnoge ikoničke i nadaleko poznate zavere tokom vrbovanja novajlija za ulazak u njihovu terorističku mrežu; ovakva potreba da se veruje u teorije zavere nam, možda, ukazuje kako oni koji vole da svoje poverenje ukažu alternativnim objašnjenjima takođe ispoljavaju i čežnju za nečim dubljim – nekim verskim smernicama ili, da kažemo, epifanijom, „bogojavljenjem“ – ukazivanjem samog Boga.

Po mišljenju Bi-Bi-Sijevog dokumentariste Adama Kertisa, vera u zavere naposletku vodi ka onome što i jeste u samoj srži svih teorija zavere koje su u brzom globalnom usponu: to je stalno i uporno kucanje religije na vrata sekularnog društva. Pitanje koje se nameće glasi: da li su današnja tržišta – savremeni čovek u savremenom društvu – u stanju da obrade ovaj trend? Da li su čak i svesni toga?

S obzirom da još jedino možemo biti sigurni u činjenicu kako je ovaj fenomen izazvan potražnjom tržišta (tj. velikog broja lakovernih na svim stranama sveta), malo je verovatno da će u skorije vreme ovaj trend biti potisnut. Jer, na mesto svakog živopisnog karaktera poput Aleksa Džonsa – koji otvoreno priznaje kako samo igra određeni lik, ali da u njega ne veruje – uvek će se naći neki drugi, spreman da uskoči u njegovu ulogu i nastavi sa glumom.

 

izabella.kaminska

 

Fizičari danas: ambicioznost bez pokrića, ili…

…ili je ambicioznost koja je majka velikih i ingenioznih stvari: čak i da ne uspete u dokazivanju svoje teorije, nešto će od vašeg nauma i ideja ipak ostati u glavama drugih naučnika, pokrećući stvari ka konačnom razrešenju. Nauka je razbarušena rabota, carstvo naseljeno likovima spremnim da rizikuju sve kako bi, nažalost srozali svoju dotadašnju dobru reputaciju. O rizicima preuranjenog objavljivanja naučnih rezultata piše Fajnenšel tajms.

(Foto: FABRICE COFFRINI/AFP/GettyImages)

Velike ideje u fizici poseduju neku samo njoj specifičnu romansu, glamur koji neke druge naučne oblasti ne mogu da zadobiju. Tamna materija, navodno, čini najveći deo materije u svemiru, premda i dalje ostaje nevidljiva našem oku i savremenim instrumentima, a njena suštinska privlačnost istovremeno je u njenoj sveprisutnosti i nevidljivosti.

Ti kvaliteti su ovu naučnu disciplinu uzdigli gotovo do statusa božanskog – još jedna asocijacija, pri pomenu na fiziku, kao što je već dobro poznato, jeste Higsov bozon, takođe prozvan i Božjom česticom, čije je postojanje konačno potvrđeno 2012. godine. Ovi monumentalni misaoni koncepti lako su osvojili ljudsku maštu upravo zbog toga što nas primoravaju da razmišljamo o našem mestu u kosmičkom poretku stvari, gomilajući hektare i hektare novinske hartije i globalne medijske pokrivenosti. Fizika, naročito fizika fundamentalnih čestica, neprestano je u žiži javnog mnjenja i svetskih medija, iako nisu sva “reklamirana” otkrića doživela svoje zvezdane trenutke: “nalaz” da neutrini putuju brže od svetlosti, koji je pretio da obori kamen temeljac fizike, je povučen; ispostavilo se kako su “gravitacioni odjeciVelikog praska”, za koji se iskreno verovalo da je gotovo izvestan dokaz za aktuelnu teoriju nastanka Vasione, tek samo “buka” izazvana galaktičkom prašinom.

Sada neki naučnici tvrde da bi lestvicu za nove proboje i koncepte u domenu fizike trebalo daleko više podići. Jan Konrad (Jan Konrad), profesor fizike astročestica na Kraljevskom Univerzitetu za tehnologiju u Stockholmu je ovog meseca u naučnom časopisu Nature tvrdio kako bi trebalo preispitati valjanost sve prisutnije prakse otvorenog puštanja u javnost zamisli i koncepata koji su tek u svojoj ranoj fazi – kako bi se naznačili zanimljivi rezultati, koji bi se, potom, mogli proveravati u saradnji sa ostalim naučnicima. Statistička strogost bi trebalo da je neprestano na “dnevnom redu”, a fizičari ne bi trebalo da objavljuju izvanredne rezultate jednog eksperimenta pre nego što se sprovedu paralelni eksperimenti, koji bi potvrdili ili demantovali određene sumnje i naznake.

Takvi predlozi bi mogli da nauku učine netaknutim zabranom, nedodirljivim onima koji nisu “izabrani”, ali bi se pojavio i rizik da se ona autsajderima učini sterilnom – uključujući i poreske obveznike koji nauku, u velikoj meri, i finansiraju. Nauka je “razbarušena”, strastvena rabota koju naseljavaju likovi spremni da rizikuju sve ne bi li postigli svoj cilj – ugrožavajući, ujedno, i svoju dobru reputaciju. Pogled na neke opovrgnute “dokaze” može biti dosta bolan, prethodno zagovarani “rezultati” se obaraju i sve to nanosi dosta bola vrhunskim naučnicima koji su se usudili da u javnost izađu sa nekompletnim proverama. Time pada i javni ugled naučnika koji se usudio da kroči u ovu “kulu u oblacima”, iako je sigurno poštenije predstaviti nauku takvu kakva zaista jeste: ona je pre jedan neprestano zamršeni proces nego gotova stvar. Stoga, i naučnici koji požure s objavljivanjem svojih rezultata nisu prevaranti, već samo željni da objave Novu Stvar.

Antonio Ereditato

Profesor Antonio Ereditato je proživeo svu buku i bes tog procesa. On je nekada vodio eksperiment “Opera” sa sedištem u podzemnoj laboratoriji Grand Sasso u Italiji, koja je beležila dolazak-prolazak neutrina generisan u CERN-u u Ženevi, udaljenom 732km . Neutrini su praktično čestice bez mase koje mogu da putuju brzinom svetlosti, ali ne i brže od toga – to je fizička granica koju je 1905. prvi put postavio Albert Ajnštajn (Albert Einstein) u svojoj specijalnoj teoriji relativnosti. Profesor Ereditato izračunao je da neutrini koji u njegovu laboratoriju dolaze iz laboratorije u Cernu prkose Ajnštajnu jer, “putuju brže od svetlosti”. On je svoje uvide u podatke proveravao u više navrata – i u dobroj ih veri objavio 2011, postavši udarna vest širom sveta.

Šta bi bilo da je Ereditato imao samo malo više strpljenja? ‘Ajnštajn je opet bio u pravu’ je, nažalost, naslov kojeg mediji i naslovne strane, kao ni čitaoci, nisu mogli da olako progutaju.

Postojala je samo jedna mana: njegovi nalazi nisu bili verodostojni. Važni projekti često se vode po principu paralelnog eksperimentisanja u potrazi za istim rezultatom, ali koristeći različite tehnologije, u cilju dobijanja validnih, utemeljenih podataka – a Opera je imala svoj projekat paralelnog eksperimentisanja pod nazivom Ikar, koji je nešto kasnije pokazao da se neutrini i dalje nezgodno drže Ajnštajnovih postavki iz 1905. godine. Sumnja je pala na “labave kablove za sinhronizaciju satova u CERN-u i laboratoriji Gran Sasso”, a profesor Ereditato je ubrzo potom podneo ostavku.

Šta bi se desilo da je imao samo malo više strpljenja? “Ajnštajn opet bio u pravu” bio je u tom trenutku naslov kojeg je bilo teško prodati kao naslovnu vest. Pa ipak, bez ove drame mnogi ljudi ne bi, zapravo, ni znali šta je neutrino, niti bi znali da naučnici naporno rade u podzemnim laboratorijama, u kojima se teorije stare stolećima testiraju do svojih krajnjih granica. Ovi skorašnji izveštaji o neslavnoj “neutrino sagi” podsetio je čitaoce širom sveta da je nauka jedna dinamična potera za istinom; a to je, zapravo, jedna nadasve važna – možda i najvažnija – poruka koju jedan pedantan i besprekoran naučni dokaz ne bi uspeo da prenese čitaocu. Kraće rečeno, jedino nas je neslavan kraj ovog ekperimenta iznova podsetio na količinu neizvesnosti s kojom su vrhunski naučnici svakodnevno suočeni.

Naučnici su prošle godine javili da su “čuli” odjeke Velikog praska, i to u obliku gravitacionih talasa. O ovom eksperimentu “Biceps 2” se tada dosta pisalo; podaci iz satelita Planck, kako se kasnije pokazalo, predstavljali su lažnu uzbunu. Galaktička prašina je bila “krivac” za stvaranje lažnog signala (ili, bolje rečeno, lažno protumačenog signala), mogućnost koja je uzgred, u jednom trenutku, bila i pomenuta pre nego što su dodatne provere oborile ovaj “dokaz”. pa ipak, i pored neslavnog “izletanja” u javnost, ignorisati projekat Biceps 2, kada su svi fizičari jedino mogli da pričaju o tome, bio bi “propust na dužnosti”. Uostalom, moglo bi se postaviti pitanje: Zašto isključiti nas laike i autsajdere iz drame? Ovako, s nama, je daleko uzbudljivije, i zabavnije.

06Džon Pendri

Od naučnika se iziskuje velika hrabrost da bi se uopšte usudio da objavi neki neobičan rezultat, kao što je pre dve godine u intervjuu učinio ser Džon Pendri (John Pendri). I pored svega – i pored prisutnih rizika po reputaciju – ipak je ovo način koji, takođe, i pokreće nauku i naučnike da idu dalje. Londonski Imperijal koledž (Imperial College) na kojem Pendri predaje je u akademskim krugovima bio najpoznatiji po izmišljanju ogrtača za nevidljivost (sačinjenog od materijala koji savija svetlost oko objekta), mada je najveća opasnost po reputaciju bilo objavljivanje matematičkog izvoda koji “dokazuje” savršeni objektiv. Takav objektiv nikada potom nije viđen; pa ipak, uprkos svom skepticizmu i povikama na njega, Pendri je ipak dokazao kako je ovo, teoretski, moguće.

“Kada uočite neku anomaliju, nešto što iskače iz uobičajenih naučnih zakona, obrazaca i teorija, možda to može biti tek zrnce prašine u ozbiljnoj naučnoj diskusiji, a zapravo je božji dar”, kaže Pendri. “Jer, to će zrno prašine ili poboljšati vaše razumevanje ili će dovesti do nečeg novog.” Drukčije rečeno: ipak objavi – i primi na sebe svo prokletstvo sveta.

Anjana Ahuja, Financial Times