„Tyli tarnyba“ – XIX amžiaus moters portretas. Kreditas: Jessica Helfand Studijuodama Johno Singerio Sargento paveikslus, kuriuose vaizduojamos turtingos XIX amžiaus visuomenės moterys, Jessica Helfand, buvusi Caltech menininkė, gyvenanti, turėjo idėją: ieškoti surašymo įrašuose, kad surastų tų moterų tarnaičių tapatybes. „Pagalvojau: „Kas nutiks, jei šias moteris nupieščiau Johno Singerio Sargento stiliumi? Tai savotiška kultūrinė restitucija, – paaiškino Helfandas, – „atvirkštinis pasakojimo inžinerija atgaunant tam tikrą grožį, stilių ir didingumą“.
Norėdama atkurti stilių iš istorijos, ji kreipėsi į technologijas, kurios vis labiau skatina ateitį. „Ar AI galėtų man padėti išsiaiškinti, kaip dažyti, tarkime, nėrinius ar liną, kad dienos šviesoje užfiksuotų drabužių klostes? Helfand aptarė savo procesą seminare ir diskusijoje, kurią moderavo Hillary Mushkin, inžinerijos ir taikomųjų mokslų bei humanitarinių ir socialinių mokslų meno ir dizaino profesorius.
Renginyje, kuris yra „Caltech“ vizualinės kultūros programos dalis, taip pat dalyvavo Joanne Jang, DALL-E – dirbtinio intelekto sistemos, kuri generuoja vaizdus pagal vartotojo pateiktus raginimus, produkto vadovė.
Nors DALL-E turi daug praktinių pritaikymų nuo miesto planavimo iki drabužių dizaino ir maisto gaminimo, technologija taip pat kelia naujų klausimų. Helfand ir Jang kalbėjo apie naujausius generatyvaus AI pasiekimus, etinius sumetimus naudojant tokias priemones ir skirtumą tarp meninio intelekto ir dirbtinio intelekto.
Meninis intelektas prieš dirbtinį intelektą
Jang ir Helfand nustatė tris meno komponentus. Anot jų, mašinos yra geros dviejose iš jų: gebėjimas suvokti duomenis ir gebėjimas užmegzti ryšius. Trečias komponentas, kurio mašinos negali išmokyti, yra subjektyvi žmogaus patirtis.
Generatyvinių technologijų, tokių kaip DALL-E, galimybės ir apribojimai priklauso nuo jų veikimo. DALL-E 1 buvo generatyvus išankstinio mokymo (arba GPT) modelis, kuris iš esmės yra automatinio užbaigimo technologija. Jo įpėdinis DALL-E 2 yra difuzinis modelis, kuris prasideda atsitiktiniu taškų modeliu, kurį jis lėtai išdėsto, kad sukurtų ryškias vaizdo savybes.
Helfandui šis įrankis taip pat suteikia galimybę tyrinėti naujas meninių galimybių sritis. 19 amžiuje eugenikas Francis Galtonas sukūrė išlygintus sudėtinius „nusikaltėlių tipų“ portretus, derindamas kelių žmonių policijos atvaizdus. Helfandas naudojo generatyvųjį dirbtinį intelektą, kad dekonstruotų kompozitus ir atkurtų tikrąjį kiekvieno žmogaus panašumą.
„Kas nutinka, kai esi aktyviai [give dimension to] kas nors per istoriją, kurią žinote, yra tai, kad galite pradėti kurti kitokią istoriją, kuri priartėtų prie tam tikros ištikimybės tam asmeniui.” Tokiu būdu generatyvus AI leidžia menininkams daryti priešingai nei Galtonas: sukaupti detales, o ne jas apskaičiuojant – stengiantis atkurti orumą ir žmogiškumą portrete, sakė Helfandas.
Menas ir AI etika
Helfand ir Jang taip pat sprendė etinius klausimus, kylančius, kai dirbtinio intelekto technologijos tampa vis galingesnės. Pavyzdžiui: kaip DALL-E priima sprendimus, kaip atrodo generalinio direktoriaus portretas? Ar kiekvienas variantas bus baltas vyras? Nors tai gali būti statistiškai tikslu, ar tai etiška?
Kita problema iškilo, kai mokslininkai nusprendė apkarpyti DALL-E mokymo duomenų rinkinį, kad pašalintų visą seksualinį turinį: jie pastebėjo, kad moterų skaičius sumažėjo 25 proc. Tai reiškė, kad modelis, kurdamas moterų atvaizdus, bus 25 procentais mažiau informuotas, nes turėjo mažiau treniruočių duomenų. Taigi, mokslininkai susiduria su klausimais, kaip pakeisti moterų įvaizdžių svorį.
Tokie klausimai apie generatyvias dirbtinio intelekto sistemas, tokias kaip DALL-E ir ChatGPT, ir jų pasekmes žmonijai yra nagrinėjami Caltech bendruomenėje. „Mūsų bendruomenėje yra daug žmonių, kurie džiaugiasi mašininiu mokymusi. Tokie pokalbiai žmonėms suteikia galimybę pasvarstyti, kokias problemas gali išspręsti technologijos ir kokia yra žmonių atsakomybė”, – sakė Mushkinas. „Caltech nori apie šias problemas kalbėtis su žmonėmis, dirbančiais ne moksluose. Kai pasiūlėme mokslininkams galimybę asmeniškai susitikti su pranešėjais, prisiregistravę buvo pilni per valandą. Jie tikrai nori pasisemti idėjų žmonių susijusiose srityse, kurie gali suteikti naujos perspektyvos savo veiklai“.
Citata: Atgaivinti praeitį naudojant dirbtinį intelektą (2023 m. gegužės 18 d.), gauta 2023 m. gegužės 18 d. iš https://techxplore.com/news/2023-05-reviving-artificial-intelligence.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
