Lehet-e kreatív egy gép?

Nagy visszhangot kapott tavaly az amerikai Colorado State Fair kulturális fesztivál egyik eseménye. A képzőművészeti verseny győztes képe ugyanis Jason Allen munkája lett, amiről később kiderült, hogy egy gép hozta létre. A hír érthető módon megrázta a művészvilágot. Mi lesz, ha ezután néhány szavas instrukció megadásával bárki létrehozhat meglepően eredetinek látszó művészeti alkotásokat?

A történtek ennél sokkal tovább mutató, a jövőnket is meghatározó ontológiai kérdéseket vetnek fel: lehetséges, hogy a mesterséges intelligencia az emberiség utolsó, kizárólagosnak hitt bástyáit is beveszi? Képesek lesznek a gépek olyan alapvetően emberi minőségek imitálására, mint az intuíció, az érzelmek vagy a kreatív művészi önkifejezés?

De mit is jelent a kreativitás?

Annak a kérdésnek az átgondolásához, hogy lehet-e kreatív egy gép, vagyis képes-e újszerű, meglepő, értékes ötletekkel előállni, először magát a kreativitás fogalmát kell definiálnunk. Ehhez jó kiindulópont lehet a kognitív tudományok professzora, Margaret Boden kategorizációja, aki háromféle kreativitástípust különböztet meg.Az első az új utak felfedezése, aminek lényege, hogy a tevékenység, az újító gondolatok megmaradnak a szabályok adta kereteken belül, de megpróbálják feszegetni azok határait. Ez a kreativitás leggyakoribb, legjellemzőbb típusa az embereknél, és ez az, amiben a számítógépek is jók: hatalmas kombinatorikus kapacitásuk miatt ugyanis sokkal több variációt tudnak létrehozni, mint egy ember. Erre jó példa, amikor 1997-ben az IBM által kifejlesztett algoritmus, a Deep Blue legyőzte Garri Kaszparov sakkvilágbajnokot, vagy amikor 2016-ban az AlphaGo nyert Lee Sedol govilágbajnokkal szemben. A gépek sikeressége ezen a területen abban rejlik, hogy másodpercek alatt millió és millió lehetséges lépést elemeznek.A második kreativitástípus a fúzió ereje, vagyis két, korábban össze nem illesztett koncepció, stílus, ötlet ötvözése. Ilyen a DeepBach zenei applikáció, amely képes „új” Bach-kórusművek létrehozására. A modellt a zeneszerző műveiben fellelhető mintázatok és struktúrák felismerésére tanították, melyek segítségével képes azokat oly módon újrakombinálni, hogy a vakteszten a szakértők felét (!) megtévesztette, vagyis azt hitték, maga Bach írta őket. Hasonló elven működnek a képalkotó mesterséges intelligencia platformok is (például a Midjourney és a Dall-E). Ezen a szinten már nem elegendő a hatalmas számítási kapacitás, itt már olyan algoritmusokra van szükség, amelyeket nem egyszerűen egy probléma megoldására programoztak. Olyan gépi tanuló mesterséges intelligenciák ezek, amelyeknek nem adták meg a probléma megoldásához vezető utat, hanem rengeteg adat betáplálásával, öntanuló módon kell megjósolniuk a jövőt. Esetükben a determinisztikus működést felváltja a valószínűségi, és ez már igen hasonló az emberi agy neurális hálóinak működéséhez.

Hirdetés

Mi a gépi tanulás?

A machine learning az MI részterülete, amely lehetővé teszi, hogy a gép anélkül tudjon bizonyos döntéseket meghozni, hogy kifejezetten arra programozták volna. Az algoritmus a betáplált adatok alapján önmaga ismeri fel a mintázatokat, és képes azok alapján döntésre jutni. Ez azt jelenti, hogy a tapasztalatok hatására tud javítani saját teljesítményén.

A kreativitás harmadik – transzformációs – formája a határok átlépése. Ebben az esetben az ember teljesen szakít az addigi normákkal, konvenciókkal, és alapvetően változtatja meg a korábbi játékszabályokat. Boden erre Picasso egyes radikálisan újszerű festményeit hozza példának, amelyek alapvetően szakítanak a portrék korábbi szabályaival. Ilyen innovatív kreativitásra eddig még nem láttunk példát mesterséges intelligenciától.

Nem láthatunk a jövőbe… még

Most akkor lehet kreatív egy gép? Ha a kreativitást a mérés felől közelítjük meg, már vannak empirikus eredmények arra vonatkozóan, hogy igen. A Montanai Egyetem néhány kutatója a kreativitás egyik legtöbbet használt mérőeszközét, a Torrance-tesztet használta idén publikált kutatásában. Három csoport eredményét hasonlították össze: nyolc ChatGPT, 24 egyetemista és 2700 normál minta tesztjeit. A gép nagyszámú ötlet létrehozása és eredetiség terén jobbnak bizonyult a minta 99%-ánál. Flexibilitás (különböző típusú és kategóriájú válaszok) szempontjából pedig a résztvevők 97%-ánál lett eredményesebb. Természetesen ez a teszt csak egy kis, és azon belül is csak a mérhető szeletét fedi le annak, amit kreativitáson értünk.

A kérdés nem egyszerűen tudományos, inkább filozófiai jellegű. A téma átgondolásában jelenleg talán lényegesebbek a jól feltett kérdések, mint a válaszok, hiszen nem láthatunk a jövőbe. Fontos lenne, hogy ne csak a tudományos élet szereplői, hanem a közvélemény is reflektáljon arra, ami történik, történhet.

Hogy jön ide Lord Byron?

Lehet objektív mércéje annak, mit tartunk elég eredetinek és szokatlannak? Van-e a produktumnak olyan tulajdonsága, mely ab ovo kreatív, vagy minden csak a megfigyelő szubjektív ítéletétől függ? Lehetséges, hogy csak a kreativitás illúziójáról beszélünk? A 2001-ben kidolgozott Lovelace-teszt vizsgáján akkor megy át sikeresen egy algoritmus, ha olyan produktumot állít elő, amelyet a programja alapján nem lehet megmagyarázni. A teszt elnevezése kis fricska Lady Ada Lovelace-nek, Lord Byron lányának, aki korának híres matematikusa volt. Ő írta le 1842-ben, hogy a gépek sohasem lesznek képesek originális tartalom előállítására, mert csak azt tudják, amire beprogramozták őket.

A legalapvetőbb kérdés az, hogy miben térnek el valójában a gépek és az emberek. Van valami sajátosan emberi – például a halandóság tudata –, ami arra késztet bennünket, hogy olyan dolgokat, művészeti alkotásokat hozzunk létre, amelyek túlélhetnek minket, túlmutatnak önmagunkon? Lehet, hogy az emberi kreativitás gyökere, hajtóereje tulajdonképpen ez az értelemkeresés? Vagy mindennek az ellenkezője igaz: az emberi és a gépi kód nem is olyan eltérő, csak az emberiségnek evolúciós előnye van? Végső soron hasonlóképp vagyunk programozva, mint egy gép, csak éppen biológiai és kémiai folyamatok által. Az emberek reakciói évmilliók alatt finomodtak – vajon a gépeknek mennyi időre lesz szükségük? És honnan fogjuk tudni, ha utolérnek minket?

Yuval Noah Harari izraeli történész, több tudományos bestseller szerzője azt mondja, hogy civilizációnk „operációs rendszere” a történetek kitalálása, a képzelet, a fantázia. Szerinte ha erre a gépek is képesek lesznek, akkor vége az emberiségnek. Ha mi nem is vagyunk ilyen pesszimisták, azt azért látnunk kell, milyen fontos, hogy egyénileg és kollektíven is megtaláljuk a fenti kérdésekre a válaszokat.

2023-03 lapszámban megtalálható