The-Island-was-a-World_catalogue-digital

173 ), מתמטיקאי וחוקר יצירתיות ובינה מלאכותית, מציב בפתח ספרו du Sautoy מרכוס דו סוטוי ( : האם 21 את שאלתו של ניס בגרסתה העכשווית, בעשור השלישי של המאה ה־ 3 The Creativity Code ניתן לפצח את הקוד העומד בבסיס היצירתיות האנושית, וחשוב מזה – האם ניתן לשכפל אותו וליצור אמן מלאכותי? שורשיה של שאלה זו, העומדת בבסיס השיח הטכנו־תרבותי, נטועים עמוק בהיסטוריה האנושית. היא מהדהדת את המיתוס של "המכונה כאמן", שברוקמן היטיב לתאר, ואת החתירה הבלתי נלאית של האנושות אל נוסחת הגולם האולטימטיבית. מייצג היטב את הזרם במחקר אשר חותר ליצירת 4 פרויקט של אלגמאל ועמיתיו מאוניברסיטת ראטגרס . Creative Adversarial Network ) CAN אמן מלאכותי. חוקרים אלו פיתחו מודל ייחודי, שאותו כינו ( , אחד מן המודלים הראשונים בבינה מלאכותית יוצרת. Generative Adversarial Network זוהי גרסה של מטרת הפרויקט, כלשונם, הייתה ליצור אמנות ללא מעורבות של אמן אנושי, אך תוך שימוש באמנות 75,753 אנושית בתהליך למידת המכונה. כדי ללמוד "מהי אמנות" המערכת אוּמנה על מסד נתונים של .20־ עד המאה ה 15 קטגוריות סגנוניות בתולדות האמנות, מן המאה 25 , שסווגו ל־ Wiki Art מ־ ציורים ) משוב חיובי דווקא כאשר יצר generator בשלב היצירה העצמאית קיבל הרכיב מייצר הדימויים ( דימויים שחרגו מן הקטגוריות הסגנוניות שעליהן אומנה המערכת. כלומר, המודל תוכנן להפיק דימויים שיזוהו כאמנות ובו בזמן לחרוג מן הקטגוריות הסגנוניות שלמד להכיר. לצורך זה, רכיב המשוב ) נתן עדיפות ליצירות שלא היה קל לשייכן לקטגוריה discriminator הפנימי של המערכת או ה"מבקר" ( מובחנת, כמו אימפרסיוניזם או אקספרסיוניזם מופשט. הודות למשוב זה, המערכת למדה להימנע מחיקוי הסגנונות שעליהם אוּמנה ואף לחרוג מהם (אם כי במידה מתונה). התוצאה שביקשו החוקרים להשיג הייתה הטעיה מוצלחת של הצופים, שהיו אמורים להתקשות בהבחנה בין יצירות אנושיות ובין יצירות של מודל הבינה המלאכותית. ואכן, מדגם של נסיינים זיהה את היצירות כיצירות של אמן אנושי. אמנם, יצירות של ציירי האקספרסיוניזם המופשט עדיין זוהו CAN של מודל בניסויים של אלגמאל ועמיתיו כאנושיות במידה רבה יותר, אך לעומת זאת הנסיינים סיווגו את היצירות . אין זה המקום לשפוט את מידת 2016 כאנושיות יותר מציורים שהוצגו בארט באזל CAN של מודל ההצלחה של המודל ואת התוקף של ממצאי המחקר, אך ניתן ללמוד ממקרה זה על השיח הער ועל מגמות המחקר בתחום הבינה המלאכותית היוצרת. du Sautoy, Marcus. 2019. The Creativity Code: Art and Innovation in The Age of AI . Harvard University Press 3 Elgammal, Ahmed, Liu, Bingchen, Elhoseiny, Mohamed, and Mazzone, Marian. 2017. CAN: Creative Adversarial Networks, 4 Generating "Art" by learning about styles and deviating from style norms . https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.07068