Miloš Ilić, Kreativnost i veštačka inteligencija

Ispoljavanje kreativnosti u kolaboraciji sa veštačkom inteligencijom: Arhitektura

Piše: Miloš Ilić

U poslednjih nekoliko godina možemo primetiti značajan pomak u istraživanju veštačke inteligencije i artificijalnih neuralnih mreža, gde je npr. Guglov Deep Mind uspeo da pobedi svetskog šampiona Lija Sedola u tradicionalnoj igri “alfago” 2016. godine. “Alfago” je igra znatno komplikovanija od šaha; šahovski šampion Gari Kasparov je popustio pod binarnom logikom (Deep Blue) 1996. Prethodnik Plave dubine bi bio Deep Thought koji je 1987. uspeo da pobedi šahovskog šampiona Dejvida Levija. Deep Mind je nakon pobede u igri “alfago”, uspeo samostalno da nauči da igra popularnu multiplejer igru “dota”, te da savlada veoma vešte igrače, koristeći do sada nepoznate strategije. Nova tehnologija koja se zasniva na algoritmima koji oponašaju neuralnu mrežu, može da rešava kompleksne zadatke, ukoliko se u nju prethodno pohrane velike količine podataka o problemu. Na polju umetnosti takođe možemo primetiti napredak, gde danas računari mogu da samostalno komponuju skladne muzičke kompozicije, kao na primer AIVA: algoritam koji je komponovao muziku, a simfonijski orkestar pred publikom i izveo kompoziciju. U sferi pisanja, algoritmi mogu samostalno pisati novinske članke, uz minimalne asistencije lektora. Tehnika “rewriting” može da iskoristi tekst koji postoji te da ga napiše ponovo, upotrebom drugačijeg sleda reči u rečenici, koristeći sinonime. To su samo neke od mogućnosti na polju veštačke inteligencije. Kod algoritama neuralnih mreža, kao i kod ljudske inteligencije bitne su tri stvari – dobar algoritam, snaga procesora i bogata memorija, tj. velika databaza podataka, kako bi rezultati prilikom određenog zadatka bili prepoznatljivi.

Slike u galerijama ispod su originali generisani upotrebom čuvenog AttnGAN (Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks) uz pomoć pisanog teksta koji služi kao ulazna informacija, te algoritmi uspevaju na osnovu databaze linkovane sa značenjima reči u tekstu da prikažu sliku kao izlaznu informaciju. Može se slobodno reći da su rezultirajuće slike programirane u kolaboraciji čoveka i mašine. AttnGAN ima asocijativne mogućnosti, pronalazi sličnosti i razdvaja bitno od nebitnog.

Tehnologija veštačke inteligencije se postepeno usavršava. Iz ovog ogleda možemo pretpostaviti kakve će domete imati u budućnosti, ne samo na polju arhitekture, već i na poljima muzike, filma i književnosti.