Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Некоторые данные позволяют предположить, что такую состязательную модель можно применить и к тому, как направляет творческие импульсы человеческий код. Об этом свидетельствует любопытный пример Томми Макхью. В 2001 году Томми перенес инсульт. До инсульта он был вполне благополучным строителем в Ливерпуле. Он был женат и жил в небольшом доме в ливерпульском пригороде Биркенхед и не интересовался никаким искусством, если не считать татуировок, которые он решил сделать себе, когда сидел в тюрьме. Но после инсульта произошло нечто странное. Томми внезапно ощутил порыв к творчеству. Он начал писать стихи, а кроме того, купил краски и кисти и принялся покрывать стены своего дома живописью. Проблема заключалась в том, что он не мог контролировать себя. Он стал заложником своего стремления расписать все стены своего дома.

Внутри его дом превратился в нечто вроде китчевого варианта Сикстинской капеллы. Все было покрыто изображениями. Жена Томми не выдержала этого творческого извержения и ушла от него. А Томми просто не мог остановиться. Он так и продолжал писать новые картины поверх старых.

«Я пять раз расписал весь дом – полы, потолки, ковры… – сказал он мне. – Я засыпаю, только когда у меня не остается сил. Будь такая возможность, я расписал бы дом и снаружи, и деревья тоже, и тротуары».

Хороша ли его живопись? Честно говоря, не очень. Но почему у Томми после инсульта внезапно возникла эта непреодолимая тяга к живописи? Он попытался рассказать мне, что происходило в его голове, когда им овладел этот творческий порыв: «Я все время воображал молнию, пронзающую одну половину мозга и попадающую в одну клетку, из которой вырывается целое вулканическое извержение пузырьков. И мне казалось, что в каждом пузырьке – они были как пузырьки в пене от Fairy – содержатся миллиарды других пузырьков. И когда они лопнули, тут-то и произошел весь этот творческий взрыв».

Нейробиологические исследования установили, что, подобно алгоритмам, приводящим в действие генеративные состязательные сети в Google Brain, наш мозг тоже обладает двумя активно противоборствующими системами. Одна порождает эксгибиционистское стремление создавать. Творить. Выражать. Вторая система действует как ингибитор, критическое alter ego, которое подвергает сомнению наши идеи, ставит их под вопрос и критикует. Для того чтобы решиться на что-то новое, нам нужно очень точное равновесие между ними. Творческая мысль должна находиться в равновесии с контуром обратной связи, который оценивает мысль, чтобы она могла усовершенствоваться и снова быть выработана.

Судя по всему, инсульт, который перенес Томми, выключил ингибиторную часть его мозга. Ничто не говорило ему, что пора остановиться, что то, что он создает, возможно, не так уж и прекрасно. У него осталась только взрывная эксгибиционистская тяга создавать все новые и новые безумные картины и идеи.

Немецкий художник Пауль Клее выразил это напряжение в своих «Педагогических эскизах»: «Уже в самом начале продуктивного действия, вскоре после первого момента движения к созиданию, возникает противоположное продуктивному – начальное рецептивное движение. Это означает: создающий контролирует, было ли то, что уже возникло, сделано хорошо»[55].

Томми умер от рака в 2012 году, совершенно не сожалея о том, что с ним случилось: «Два инсульта подарили мне одиннадцать лет великолепных приключений, которых не мог ожидать никто».

Стратегия Эльгамаля сводилась к следующему: написать код, имитирующий этот диалог между генератором и фильтром (или дискриминатором), происходящий по большей части бессознательно в уме художника. Сначала ему нужно было создать дискриминатор – алгоритмического специалиста по истории искусств, способного оценивать произведения. Вместе со своим коллегой Бабаком Салехом он начал обучать алгоритм так, чтобы тот мог взять картину, которой он раньше не видел, и классифицировать ее стиль или автора.

Вероятно, крупнейшая база данных оцифрованных изображений содержится на сайте WikiArt: там имеются 81 449 картин 1119 разных художников, созданные на протяжении 1500 лет. Можно ли создать алгоритм, который, натренировавшись на содержимом WikiArt, научится классифицировать стиль или автора случайно выбранной картины? Эльгамаль использовал часть имеющихся данных в качестве тренировочного массива, а остальные данные – для проверки работы алгоритма. Но на поиск чего именно должен быть запрограммирован такой алгоритм? Какие ключевые отличительные черты могут помочь в классификации такой крупной базы данных произведений искусства?