ปัญญาประดิษฐ์ท้าทายความหมายของความคิดสร้างสรรค์

เมื่อศิลปินชาวอังกฤษ Harold Cohen พบกับคอมพิวเตอร์เครื่องแรกของเขาในปี 1968 เขาสงสัยว่าเครื่องนี้อาจช่วยไขปริศนาที่ทำให้เขางงงวยมานานได้หรือไม่: เราจะดูภาพเขียน เขียนหวัดๆ เล็กน้อย และมองเห็นใบหน้าได้อย่างไร ห้าปีต่อมา เขาได้คิดค้นศิลปินหุ่นยนต์ชื่อแอรอนเพื่อสำรวจแนวคิดนี้ เขาจัดเตรียมกฎพื้นฐานสำหรับการวาดภาพและวิธีการแสดงส่วนต่าง ๆ ของร่างกายในการวาดภาพบุคคล จากนั้นจึงปล่อยให้มันเป็นงานศิลปะ

ไม่ไกลนักคือผู้แต่งเดวิด โคปผู้คิดค้นวลี "ความฉลาดทางดนตรี" เพื่ออธิบายการทดลองของเขากับองค์ประกอบที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ รับมือครั้งหนึ่งบอกฉันในช่วงต้นทศวรรษ 1960 ดูเหมือนว่าเขาจะ "มีเหตุผลอย่างสมบูรณ์แบบที่จะทำสิ่งสร้างสรรค์ด้วยอัลกอริธึม" มากกว่าที่จะวาดภาพทุกคำในเรื่องราวด้วยมืออย่างอุตสาหะ โน้ตเพลงหรือฝีแปรงของภาพวาด ในตอนแรกเขาปรับแต่งอัลกอริธึมบนกระดาษ จากนั้นในปี 1981 ก็ย้ายไปใช้คอมพิวเตอร์เพื่อช่วยแก้ไขกรณีการบล็อกของผู้แต่ง

โคเฮนและโคปเป็นหนึ่งในกลุ่มคนประหลาดจำนวนหนึ่งที่ผลักดันคอมพิวเตอร์ให้ขัดกับธรรมชาติของพวกมันอย่างเย็นชาและชอบคำนวณ สาขาที่ยังเพิ่งเกิดขึ้นของ AI มีการมุ่งเน้นไปที่แนวคิดที่มั่นคง เช่น การใช้เหตุผลและการวางแผน หรืองานต่างๆ เช่น การเล่นหมากรุกและหมากฮอส หรือการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ นักวิจัยด้าน AI ส่วนใหญ่ปฏิเสธแนวคิดเรื่องเครื่องจักรเชิงสร้างสรรค์

อย่างไรก็ตาม ขณะที่ Cohen และ Cope เผยแพร่เอกสารทางวิชาการและหนังสือเกี่ยวกับงานของพวกเขาออกมาอย่างช้าๆ ก็มีสาขาต่างๆ เกิดขึ้นรอบตัวพวกเขา นั่นก็คือ ความคิดสร้างสรรค์ในการคำนวณ รวมถึงการศึกษาและพัฒนาระบบสร้างสรรค์อัตโนมัติ เครื่องมือเชิงโต้ตอบที่สนับสนุนความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ และวิธีการทางคณิตศาสตร์ในการสร้างแบบจำลองความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ ในช่วงปลายทศวรรษ 1990 ความคิดสร้างสรรค์ทางคอมพิวเตอร์กลายเป็นพื้นที่การศึกษาอย่างเป็นทางการ โดยมีนักวิจัยจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ และในที่สุดก็เป็นของตัวเองวารสารและงานประจำปี-

ในไม่ช้านี้ ต้องขอบคุณเทคนิคใหม่ๆ ที่ฝังรากอยู่ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรและโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งโหนดคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อกันพยายามที่จะสะท้อนการทำงานของสมอง AI ที่สร้างสรรค์สามารถดูดซับและนำข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงไปใช้ภายใน และระบุรูปแบบและกฎเกณฑ์ที่พวกเขาสามารถนำไปใช้กับ การสร้างสรรค์ของพวกเขา

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Simon Colton ขณะนั้นอยู่ที่ Imperial College London และตอนนี้อยู่ที่ Queen Mary University of London และ Monash University ในเมลเบิร์น ประเทศออสเตรเลีย ใช้เวลาส่วนใหญ่ของทศวรรษ 2000 ในการสร้างจิตรกรรมคนโง่- โปรแกรมคอมพิวเตอร์วิเคราะห์เนื้อความของบทความข่าวและงานเขียนอื่นๆ เพื่อกำหนดความรู้สึกและดึงคำสำคัญออกมา จากนั้นจึงรวมการวิเคราะห์นั้นเข้ากับการค้นหาอัตโนมัติของเว็บไซต์การถ่ายภาพ Flickr เพื่อช่วยสร้างภาพต่อกันที่สวยงามตามอารมณ์ของบทความต้นฉบับ ต่อมา The Painting Fool เรียนรู้ที่จะวาดภาพบุคคลแบบเรียลไทม์ของผู้คนที่พบเจอผ่านกล้องที่ติดมา และนำ "อารมณ์" ของมันไปใช้กับสไตล์ของภาพบุคคลอีกครั้ง (หรือในบางกรณีปฏิเสธที่จะวาดภาพอะไรเลยเพราะว่าอารมณ์ไม่ดี)

ในทำนองเดียวกัน ในช่วงต้นทศวรรษ 2010 ความคิดสร้างสรรค์ในการคำนวณหันมาสู่การเล่นเกม Michael Cook นักวิจัย AI และนักออกแบบเกมอุทิศปริญญาเอกของเขา วิทยานิพนธ์และผู้ร่วมงานวิจัยเบื้องต้นที่ Goldsmiths, University of London เพื่อสร้างแองเจลิน่า— ซึ่งสร้างเกมง่ายๆจากบทความข่าวจากเดอะการ์เดียนผสมผสานการวิเคราะห์ข้อความเหตุการณ์ปัจจุบันเข้ากับการออกแบบฮาร์ดโค้ดและเทคนิคการเขียนโปรแกรม

Colton กล่าวว่าในยุคนี้ AI เริ่มดูเหมือนศิลปินที่มีความคิดสร้างสรรค์ โดยผสมผสานองค์ประกอบของความคิดสร้างสรรค์ เช่น ความตั้งใจ ทักษะ ความซาบซึ้ง และจินตนาการ แต่สิ่งที่ตามมาคือการมุ่งเน้นไปที่การล้อเลียน ควบคู่ไปกับการถกเถียงเกี่ยวกับความหมายของการสร้างสรรค์

เทคนิคใหม่ที่ยอดเยี่ยมในการจัดประเภทข้อมูลด้วยความแม่นยำสูงผ่านการวิเคราะห์ซ้ำๆ ช่วยให้ AI เชี่ยวชาญสไตล์โฆษณาที่มีอยู่ ตอนนี้ AI สามารถสร้างผลงานได้เหมือนกับผลงานของนักประพันธ์เพลงคลาสสิก จิตรกรชื่อดัง นักประพันธ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

ภาพวาดที่เขียนโดย AI หนึ่งภาพโดยจำลองจากภาพบุคคลหลายพันภาพที่วาดระหว่างศตวรรษที่ 14 ถึง 20ขายแล้วในราคา 432,500 ดอลลาร์ในการประมูล ในอีกกรณีหนึ่ง ผู้เข้าร่วมการศึกษาประสบปัญหาเพื่อแยกแยะวลีทางดนตรีของโยฮันน์ เซบาสเตียน บาคจากวลีเหล่านั้นสร้างโดยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ชื่อ คูลิตตาที่ได้รับการฝึกฝนเรื่องการประพันธ์เพลงของบาค แม้แต่ IBM ก็สนุกไปกับการมอบหมายงานให้กับระบบ Watson AIวิเคราะห์ 9,000 สูตรเพื่อคิดค้นไอเดียการทำอาหารของตัวเอง

แต่หลายคนในสนามตลอดจนผู้ชมสงสัยว่า AI เหล่านี้แสดงความคิดสร้างสรรค์จริงๆ หรือไม่- แม้ว่าจะมีความซับซ้อนในการเลียนแบบ แต่ AI ที่สร้างสรรค์เหล่านี้ดูเหมือนจะไม่สามารถสร้างนวัตกรรมที่แท้จริงได้ เนื่องจากขาดความสามารถในการรวมเอาอิทธิพลใหม่ๆ จากสภาพแวดล้อมของพวกเขา Colton และเพื่อนร่วมงานอธิบายว่าพวกเขาเป็นต้องใช้ "การแทรกแซงของมนุษย์ การกำกับดูแล และความรู้ทางเทคนิคขั้นสูง"ในการสร้างผลลัพธ์ที่สร้างสรรค์ โดยรวมแล้ว ตามที่นักแต่งเพลงและนักวิจัยด้านดนตรีคอมพิวเตอร์ Palle Dahlstedt กล่าวไว้ AI เหล่านี้มาบรรจบกันที่ค่าเฉลี่ย โดยสร้างสิ่งที่เป็นแบบอย่างของสิ่งที่มีอยู่แล้ว ในขณะที่ความคิดสร้างสรรค์ควรจะแตกต่างไปจากแบบทั่วไป

เพื่อก้าวสู่ความคิดสร้างสรรค์อย่างแท้จริงดาห์ลสเตดท์แนะนำAI “จะต้องจำลองสาเหตุของดนตรี เงื่อนไขของการเกิดขึ้น ไม่ใช่ผลลัพธ์”

ความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริงคือการแสวงหาความคิดริเริ่ม เป็นการรวมตัวกันของความคิดที่แตกต่างในรูปแบบใหม่ เป็นวิธีแก้ปัญหาที่ไม่คาดคิด อาจเป็นดนตรี ภาพวาด หรือการเต้นรำ แต่ยังเป็นแสงแห่งแรงบันดาลใจที่ช่วยนำไปสู่ความก้าวหน้าในลำดับของหลอดไฟ เครื่องบิน และตารางธาตุ ในมุมมองของหลายๆ คนในสาขาความคิดสร้างสรรค์ด้านการคำนวณ กลไกนี้ยังไม่สามารถบรรลุผลสำเร็จได้

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI ที่สร้างสรรค์ได้ขยายไปสู่การประดิษฐ์อย่างมีสไตล์ ไปสู่การประพันธ์ที่เป็นรายบุคคลมากกว่าการลอกเลียนแบบ และนำเสนอความหมายและความตั้งใจ แม้ว่าจะไม่มีอยู่จริงก็ตาม สำหรับ Colton องค์ประกอบของความตั้งใจนี้ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่กระบวนการ มากกว่าผลลัพธ์สุดท้าย ถือเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุความคิดสร้างสรรค์ แต่เขาสงสัยความหมายและความถูกต้องนั้นมีความสำคัญหรือไม่ เนื่องจากบทกวีเดียวกันอาจนำไปสู่การตีความที่แตกต่างกันอย่างมากหากผู้อ่านรู้ว่าบทกวีนั้นเขียนโดยผู้ชายกับผู้หญิงกับเครื่องจักร

หาก AI ขาดความตระหนักรู้ในตนเองเพื่อสะท้อนการกระทำและประสบการณ์ของตน และเพื่อสื่อสารถึงจุดประสงค์เชิงสร้างสรรค์ของตน แสดงว่าสิ่งนั้นมีความคิดสร้างสรรค์จริงหรือ? หรือความคิดสร้างสรรค์ยังคงอยู่กับผู้เขียนที่ป้อนข้อมูลและสั่งให้ลงมือทำ?

ท้ายที่สุดแล้ว การเปลี่ยนจากความพยายามในการใช้เครื่องคิดไปสู่ความพยายามในการใช้เครื่องจักรที่สร้างสรรค์อาจเปลี่ยนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับตัวเราเอง เจ็ดสิบปีที่แล้ว Alan Turing ซึ่งบางครั้งได้รับการขนานนามว่าเป็นบิดาแห่งปัญญาประดิษฐ์ ได้คิดค้นการทดสอบที่เขาเรียกว่า "เกมเลียนแบบ" เพื่อวัดความฉลาดของเครื่องจักรเทียบกับของเราเอง “ความเข้าใจที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของทัวริง”เขียนนักปรัชญาด้านเทคโนโลยี Joel Parthemore แห่งมหาวิทยาลัย Skövde ในสวีเดน “โกหกว่าการมองคอมพิวเตอร์ดิจิทัลเป็นเหมือนกระจกเงาที่จิตใจของมนุษย์สามารถพิจารณาตัวเองในแบบที่เมื่อก่อนเป็นไปไม่ได้”