Setiap artis pernah memulai dengan sesuatu. Hari ini kita dapat menerapkan frase catch ini dalam hubungannya dengan mesin. Apa yang diperlukan untuk menciptakan kecerdasan buatan yang kreatif? Kadang-kadang tampaknya perbedaan antara mesin dan manusia ini, mesin tidak akan pernah menyusul. Namun, AI sudah menunjukkan kecenderungan yang semakin besar untuk kreativitas, baik itu membuat album rock heavy metal atau membuat potret asli yang secara mencolok mengingatkan pada sikat Rembrandt.
Menerapkan AI ke dunia seni mungkin tampak berlebihan: akan selalu ada orang yang menciptakan karya hebat. Para pendukung pendekatan ini, bagaimanapun, mengatakan bahwa keindahan nyata dari AI mengajarkan keterampilan kreatif tidak terletak pada produk akhir, melainkan pada potensi teknologi untuk memperluas pembelajaran mesinnya sendiri, untuk belajar memecahkan masalah di luar kotak, lebih cepat dan lebih baik daripada manusia. Misalnya, AI yang kreatif suatu hari nanti dapat memutuskan untuk menyelamatkan nyawa penumpang mobil yang mengemudi sendiri jika sensornya gagal, atau menyarankan kombinasi komponen kimia yang tidak konvensional yang akan menghasilkan obat yang dapat mengobati penyakit yang sebelumnya tidak dapat disembuhkan.
AI dengan kreativitas akan sangat penting untuk desain sistem yang sangat otomatis yang dapat merespons kehidupan manusia dengan tepat, kata Mark Ridl, profesor di Sekolah Komputasi Interaktif Georgia Tech. “Faktanya, kami melakukan sesuatu yang kreatif setiap hari, banyak masalah diselesaikan secara kreatif,” katanya. "Jika mainan anak saya tersangkut di bawah kursi, saya harus mengeluarkan alat itu dari gantungan dan mengeluarkannya."
Riedl mencatat bahwa kreativitas manusia juga penting untuk interaksi sosial, bahkan misalnya untuk menceritakan lelucon atau mengenali permainan kata. Komputer tidak dapat menangani kehalusan seperti itu. Misalnya, pemahaman yang tidak lengkap tentang bagaimana manusia membangun metafora membuat AI menulis bab baru Harry Potterra, mengisinya dengan kalimat yang tidak berarti, seperti, "Lantai kastil tampak seperti tumpukan besar sihir."
Tetap saja, membuat mesin meniru gaya manusia secara akurat - Rembrandt atau Rowling, tidak masalah - adalah awal yang baik untuk membuat AI yang kreatif, kata Riedl. Bagaimanapun, pencipta sering kali memulai dengan meniru keterampilan dan proses seniman mapan. Langkah selanjutnya, baik untuk manusia maupun mesin, adalah menggunakan keterampilan ini sebagai bagian dari strategi untuk menciptakan sesuatu yang orisinal.
Program AI modern tidak cukup maju untuk secara spontan membuat lagu hit atau karya seni. Agar AI dapat melakukan ini, seseorang perlu mengkalibrasi program dengan memberinya sejumlah besar contoh. Mario Klingemann dari Jerman, misalnya, merancang jaringan saraf yang mampu menyusun gambar-gambar aneh dan menakutkan dari foto dan karya lain yang sudah ada. Jaringan saraf terdiri dari serangkaian node pemrosesan yang saling berhubungan yang menyerupai struktur saraf otak. Dalam jaringan saraf, setiap "neuron" elektronik mengambil deretan angka, melakukan penghitungan sederhana berdasarkan masukan tersebut, dan kemudian mengirimkan hasilnya ke lapisan neuron berikutnya, yang pada gilirannya melakukan penghitungan yang lebih kompleks.
Pendekatan Klingemann melibatkan memasukkan materi sumber, gambar, dan foto ke jaringan adversarial generatif (GAN) yang menggabungkan kekuatan dua jaringan saraf. Satu jaringan menghasilkan gambar yang disatukan oleh tema atau rangkaian kondisi tertentu; yang lain mengevaluasi gambar berdasarkan pengetahuannya tentang kondisi ini. Berkat umpan balik dari jaringan kedua, jaringan pertama secara bertahap menjadi lebih baik dan membuat gambar semakin relevan dengan topik yang diberikan. “Jaringan ini sekarang hanyalah alat untuk melengkapi kreativitas kita sendiri,” kata Klingemann. "Kita manusia masih perlu mengenal kreativitas atau inovasi." Sasarannya adalah untuk menciptakan jaringan saraf artistik yang dapat secara mandiri memilih dan bahkan memublikasikan karya terbaiknya pada topik tertentu.
GAN sekarang benar-benar digunakan untuk membuat konten atau gambar baru dalam sistem kreatif yang lebih luas, kata Alex Champandard, pendiri creative.ai, sebuah startup yang mengembangkan alat AI untuk orang-orang kreatif. GAN bisa menghasilkan material yang banyak, namun tetap mengandalkan manusia untuk menentukan kondisinya.
Video promosi:
Pembuatan konten adalah awal yang baik untuk mengembangkan AI yang dapat menyelesaikan masalah dunia nyata, menurut Ian Goodfellow, seorang ilmuwan Google yang mengerjakan konsep GAN. Goodfellow sedang mengerjakan model pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer untuk menulis narasi dinamis yang melampaui skenario terbatas (seperti merencanakan gerakan catur) yang telah lama dikuasai komputer.
Mari kita ambil contoh klasik perencanaan yang dilakukan orang sepanjang waktu: ketika kita pergi ke bandara, kita sering membuat sketsa peta kasar - di kepala kita - titik perjalanan utama, kemacetan lalu lintas atau transfer. GAN mungkin merencanakan perjalanan seperti itu, tetapi mereka akan melakukannya dengan sangat terperinci dan akan menawarkan banyak rute. Kami, pada kenyataannya, membutuhkan lapisan jaringan komputasi yang akan melewati semua opsi ini dan secara intuitif memilih yang terbaik.
Komponen kunci lain dari pemikiran kreatif manusia adalah kemampuan untuk mengambil pengetahuan dari satu konteks dan menerapkannya di konteks lain. George Harrison mengambil sitar dan memainkannya seperti gitar. Shakespeare mengambil cerita dari mitologi Yunani dan menulis drama bahasa Inggris berdasarkan cerita-cerita ini. Seorang direktur eksekutif menggunakan pengetahuan tentang strategi militer atau bahkan catur untuk merencanakan kesepakatan bisnis.
Untuk itu, percobaan dilakukan untuk membantu algoritma AI yang dapat mencampur dan mencocokkan materi. Misalnya, para ilmuwan di University of California, Berkeley menggunakan jaringan CycleGAN untuk mengubah video kuda menjadi video zebra. AI mendeteksi bentuk dasar kuda di video pertama dan memutarnya dengan gambar di atas video, secara instan dan tanpa disadari mengganti tubuh coklat kuda dengan zebra bergaris saat bergerak. Pekerjaan semacam itu akan membantu AI dari mobil yang dapat mengemudi sendiri untuk beradaptasi dengan kondisi yang tidak biasa dan menghindari kecelakaan.
Kecerdasan buatan seharusnya tidak hanya mempelajari aturan, tetapi juga melanggarnya, seperti seniman sejati.
