DI kūrybiniuose darbuose
Tokį technologijų ir kūrybos suderinamumą puikiai iliustruoja išplėstinio kūrybiškumo (angl. agumented creativity) koncepcija – kai profesionalai kūrybos procese bendradarbiauja su DI, taip padidindami darbų efektyvumą.
Vienas tokios koncepcijos pavyzdžių – iliustracijų generavimas pagal tekstu įvestą apibūdinimą. Užuot valandų valandas sėdėjus prie nuotraukų redagavimo programų ir kūrus eskizus ar koncepcijas, dirbtiniam intelektui galima pateikti tekstinį apibūdinimą (pavyzdžiui „žalias penkiakampės formos laikrodis ant balto stalo“ ar „avokado formos kėdė biure“), ir šis per kelias sekundes gali pateikti kelias, keliolika ar keliasdešimt vizualizacijos versijų, kaip gali atrodyti pageidaujama scena. Žinoma, tai nebus galutinis produktas, o tik eskizas – bet tai bus ir kelios minutės darbo, vietoje kelių valandų ar net dienų.
Ir tai – ne fantazija ar ateities vizija. Tokių DI jau esama ir dabar.
DI ir literatūra
Dirbtinis intelektas, kuriantis literatūrinius kūrinius – turbūt ne vieno tradicinio rašytojo košmaras (ar distopinio apsakymo siužetas). Tačiau net ir pas mus Lietuvoje turime smagų ir unikalų atvejį, iliustruojantį, kad bijoti turbūt nėra ko.
Prieš trejetą metų viename lietuviškame menui skirtame žurnale pasirodė kelios miniatiūros. Reikia pripažinti, jos buvo keistos, neįprastos. Galbūt tai galima buvo vadinti postmodernizmu, galbūt avangardu – bet jos akivaizdžiai išsiskyrė iš tradicinės kūrybos.
Netrukus pasklido mįslinga informacija ir apie jų autorių: esą tai pusiau lietuvis, pusiau estas, gyvenantis Lietuvos provincijoje ir rašantis lietuvių kalba – dėl to ir jo kūryba tokia neįprasta. Tačiau realybėje tai buvo vieno Lietuvos universiteto mokslininko eksperimentas – ir kol jis viešai to nepaskelbė, niekas nė neįtarė, kad žurnale publikuoti tekstai yra parašyti pasinaudojus dirbtinio intelekto technologija.
Ar tekstai buvo geri? Sunku pasakyti, nes net ir dėl tradicinių tekstų kritikai nuolat laužo ietis, tačiau negalime atmesti galimybės, kad galbūt ateityje kada nors susiformuos DI literatūros gerbėjų judėjimas, negalime.
DI dailėje
Apžvelgdami DI istoriją [nuoroda], jau minėjome pirmąjį robotą-dailininką: devintajame dešimtmetyje sukurtą „dailininko programą“, kuri pasitelkdama tam tikrą spausdintuvą, visiškai autonomiškai piešė piešinius.
Nuo to laiko viskas stipriai progresavo. Šiais laikais jau esama net ir viešai prieinamų DI projektų, kurie gali sukurti dailės kūrinį pagal pateiktą užuominą. Pavyzdžiui, DI galima skirti užduotį sukurti skaitmeninį piešinį pagal frazę, arba tiesiog pagal objektą – tarkime, „puodelis“. DI, apsimokęs su tūkstančiais ar šimtais tūkstančių paveikslų, piešinių ar nuotraukų pateiks ne šiaip paprastą natiurmortą su puodeliu, bet nuosavą, meninę dirbtinio intelekto interpretaciją. Galbūt tai bus puodelis kosmoso motyvais nužertoje erdvėje, galbūt tai bus puodelio ir fantastinio gyvūno hibridas – bet faktas, kad temą atpažinsite, tačiau ir pamatysite (dažniausiai netikėtą) skaitmeninio intelekto interpretaciją.
Ir beje, kaip ir tradicinis menas, tai gali nešti pelną. Vieno prancūzų DI dailės projekto kūrėjai DI nupieštą (tiksliau būtų sakyti – sugeneruotą) portretą tikėjosi parduoti už 10 000 JAV dolerių, bet galiausiai aukcione jis buvo parduotas už 432 000 JAV dolerius.
DI žaidimuose
DI sistemos taikomos taip pat ir žaidimuose. Ir čia kalbėti reikėtų ne tik apie algoritmus, kuriais vadovaudamiesi, kompiuteriniame pasaulyje blaškosi kompiuteriniai priešininkai (labai dažnu atveju ten DI išvis nėra, t.y. priešininkai retai kada mokosi iš paties žaidėjo), bet apie žaidimų kūrimą, veiklos sritį.
Ir čia vėl galima paminėti lietuvius, kurie kuria DI, galintį tiek savarankiškai kurti žaidimų lygius, tiek ir juos testuoti. Beje, pastarasis dalykas žaidimų kūrime – labai svarbus, atsakingas ir reikalaujantis daugybės laiko: prieš išleidžiant žaidimą, tą patį lygį testuotojai peržaidinėja ir po kelias dešimtis ar net ir šimtus kartų, procesas gali trukti net ir savaites. O štai lietuvių kuriamas sprendimas – virtuali esybė – pasiblaško po tokį lygį pusvalandį, ir kūrėjams pateikia raportą su visomis klaidomis. Sutaupytas laikas, sutaupyti kaštai, o dar kiek sutaupytų nervų.
Be abejo, DI žaidimuose naudojamas ir dar daugybėje sričių – ir ne tik tokių, kurios pastebimos akivaizdžiai. Pavyzdžiui, DI gali realiu laiku ar laiko perspektyvoje analizuoti žaidėjo elgesį, ir pagal jį žaidimą daryti lengvesniu ar sunkesniu, net koreguoti žaidimo emocinį foną. Taip pat – kurti žaidimo pasaulį, žaidėjo aplinką, lygius ir net muziką.
Be abejo, DI pasitelkiamas ir iš žaidėjų surinktiems duomenims analizuoti – kas jiems patiko, ką jie rinkdavosi, ko vengė, ką kartojo ar ko net išvis nepastebėjo. Tai – milžiniška dovana žaidimų kūrėjams.
DI filmuose
Turbūt būtų sunku surasti negirdėjusių apie „Star Wars“ filmų frančizę. O gerbėjams jau turėtų būti žinoma, kad vieną iš esminių rolių šioje filmų serijoje atlikusios aktorės Carrie Fisher, vaidinusios princesę Lėją, nebėra tarp gyvųjų. Tačiau nepaisant to, ji – ir dar atrodydama tarsi dvidešimtmetė – pasirodė viename iš naujausių šios frančizės filmų. Beje, panašiai nutiko ir su kitu personažu – aukšto rango Imperijos kariškiu Grand Moff Tarkinu, kurį vaidino aktorius Peteris Curshingas. Aktorius mirė 1994 m., bet sėkmingai „suvaidino“ 2016 m. filme atrodydamas taip, kaip jis atrodė 1977 m.
Kaip tai įmanoma? Tam buvo pasitelkta kompiuterinė animacija ir vadinamoji „deepfake“ technologija, veikianti DI (jei tiksliau – giluminio mokymosi, angl. deep learning) principu. Grubiai tariant – algoritmas peržiūri didesnį kiekį aktoriaus portretų ar filmuotų scenų su juo, kur jis matomas įvairiais kampais ir įvairiomis išraiškomis – o vėliau visa tai užlipdo ant kito aktoriaus. Rezultatas – ekrane matome „prisikėlusį“ aktorių.
Dar vienas DI pritaikymo būdas vizualikoje – dirbtinio intelekto pasitelkimas muzikos vizualizacijoms, vaizdo klipams. Tą, beje, sėkmingai išbandę yra ir lietuviai – albumo, kuriame, beje, svarstoma apie skaitmeną ir žmonijos ateitį, dainos videoklipui buvo pasitelkta mašininio mokymosi technologija ir Caravaggio, Sandro Botticcelli, Roberto Ferri paveikslai, permaišyti DI. Kūrėjai taip poetiškai vadina „mašinos sapnais“ – bet realiai tai yra dar vienas kūrybiško technologijų pritaikymo pavyzdys.
DI ir muzika
Kad jau pradėjome apie muziką – skaitmenizacija ir algoritmai joje naudojami jau senokai: pats pirmas (tiesa, dar ne DI) algoritmas muzikos kūrimui buvo parašytas dar 1960 m., o 1965 m. ekscentriškasis mokslininkas Rayus Kurzweilas jau sukūrė sistemą, galinčią atpažinti ir varijuoti muzikos fragmentais. Tam tikrus kompiuterinius sprendimus dainų žodžių kūrimui 1995 m. jau naudojo ir Davidas Bowie – bet šiais laikais viskas dar įdomiau.
Štai pavyzdžiui, DI projektas leidžiantis visiškai groti nemokantiems žmonėms kurti muziką, pasirenkant norimą nuotaiką, tempą ir žanrą. Ir šiuo sprendimu naudojasi daugybė žmonių bei kompanijų – pradedant įvairiomis tinklalaidėmis ir baigiant naujienų agentūromis.
„Anksčiau vaizdo įrašų redaktorius, rengdamas siužetą, turėdavo gaišti laiką ir naršyti fonotekose, kurios būdavo dar ir riboto dydžio. Dabar užtenka pačiam sau suformuluoti, ko nori – ir per kelias minutes tai pavyks sukurti“, – sako projekto kūrėjai.
Vis dėlto įdomiausia būna tada, kai DI pasitelkia patys muzikantai. Čia gimsta tikrai įdomūs, netikėti, kartais labai kitoniški, bet netikėti ir intriguojantys sprendimai – pavyzdžiui, agresyvaus sunkiojo metalo sąlaja su svajingomis moteriškomis arabų liaudies dainomis, keisčiausi žanrų, tematikų ir tembrų deriniai.
Patogus įrankis
Visa tai – geri pavyzdžiai, kad dirbtinis intelektas gali būti pritaikomas ne tik tiksliųjų mokslų srityse, bet net ir kūrybinėje veikloje. DI gali tapti profesionalams darbą palengvinančiu įrankiu kompiuterinėse pramogose, kinematografijoje, muzikoje, net literatūroje ir dailėje. Dirbtinio intelekto sprendimai gali palengvinti tokių kūrybinių specialistų, kaip dizainerių, dailininkų, iliustratorių kasdienį darbą. Visa tai – dirbtinio intelekto, paremto mašininio mokymosi sistemomis, kūrybiškumo galia.
Tiesa, viena detalė – grynas, žmogaus „neapdirbtas“ DI kūrinys vis dėlto dar ne visada atrodo ir skamba įprastai bei patraukliai. Norint kokybiško ir užbaigto rezultato, dar vis reikalingas žmogus. Tačiau tai tampa dar vienu įrodymu, kad DI sprendimai ne išstums žmogų-kūrėją, o tik taps papildomu įrankiu jo darbe. Papildomu, galingu ir naudingu įrankiu, kuris perėmęs sunkiausias darbo dalis, išlaisvins laiką svarbiausiam dalykui – žmogaus kūrybiškumui.
„GovTech laboratorijos” projektas, kurio dalis yra AI Boost iniciatyva, yra vykdomas Mokslo, inovacijų ir technologijų agentūroje (MITA) ir yra finansuojamas Europos regioninio plėtros fondo lėšomis, nr. 01.2.1-LVPA-V-842 Inogeb LT.
