Bilgisayarlar yaratıcı olabilir mi? Bu, felsefi bir soru olsa da gerçekten yapay zeka (AI) insanların beğenisine hitap eden giden müzik ve sanat eserleri yapabilir. Yüzyıllardır insana özgü olduğu varsayılan sanatsal yaratıcılık, bilgisayarlar tarafından taklit edilebilir.
Geçen yıl Google , AI’nın sanatta neler yapabileceğinin sınırlarını zorlamayı amaçlayan bir araştırma projesi olan Magenta’yı başlattı. ScienceMag (S), yaratıcı AI’nın geçmişi, bugünü ve geleceği hakkında San Francisco, Kaliforniya’daki ekibin lideri Douglas Eck ile konuştu. Röportaj’dan bazı bölümler şöyle:
S: Magenta müziği nasıl oluşturuyor?
Anahtar kelime öğrenmedir. Artık klasik kurallara dayalı klasik AI yaklaşımlarına yoğunlaşmıyoruz. Kendi kendini tekrar inşa eden nöral ağlar, değişimsel yöntemler, düşman eğitim yöntemleri ve takviye öğrenimi de dahil olmak üzere birçok farklı makine-öğrenme tekniği denedik. Tüm bu moda sözcükler, kısa bir cevap içinde açıklanamayacak kadar fazla. Şunu söyleyebilirim ki bunların hepsi, örnekten öğrenme sisteminde yeni bir şeyler üreten farklı teknikler.
S: Magenta hangi örneklerden öğreniyor?
Farklı enstrümanlarla üretilen notalarda yeni sesleri birleştirmek için nöral ağları kullanan NSynth algoritmasını eğittik. SketchRNN algoritaması “Hızlı Çiz!” oyunumuzdaki milyonlarca çizime eğitildi. En sonki müzik algoritmamız RNN gösterisi, piyanoda klasik piyano gösterileri üzerine eğitildi. Müzisyenlerin kendi müzikal yapıtlarında kolay bir şekilde modeller oluşturmasını, ardından ortaya çıkan müzikle eğlenmelerini, daha da ötesi onu geliştirmesini umuyorum.
S: Bilgisayar oluşumu yıllar içinde nasıl değişti?
Şuanda odak noktada, sabit kodlu kurallar kullanmak yerine, makine öğrenimi örneğinde olduğu gibi, öğrenen algoritmalar var. Ayrıca çalışmamız ve Sony’nin “Daddy’s Car” (Beatles’tan esinlenen ve bilgisayarla bestelenen bir şarkı] gibi değiştirme teknolojisi olmaktan ziyade, bilgisayarları insan yaratıcılığı için yardımcı olarak kullanma konusunda artan bir ilgi olduğunu düşünüyorum.
S: Bilgisayarla bestelenen müzikler sizi hiç şaşırttı mı?
Evet. Her zaman. Ian Simon ve Sageev Oore’nin en son RNN algoritmasından çıkan bestelerin etkileyiciliği karşısında gerçekten şaşırdım. Disklavier piyanolarında MIDI’de çalan gerçek performanslar üzerine eğitim aldıklarından dolayı, modelleri gerçekçi zamanlama ve dinamik diziler üretebiliyor.
S: Magenta başka neler yapabiliyor?
Şaka söyleyeme konusunda bir yaz stajı yaptık ama hiç eğlenceli şeyler üretemedik. Resim çizimi ve karikatür üretimi üzerine de çalışıyoruz. Gelecekte tasarımla ilgili alanlarla daha fazla ilgilenmek istiyorum. Örneğin mimarlar ve Web sayfası tasarımcıları için araçlar sağlayabilir miyiz? Onu merak ediyorum.
S: Bir bilgisayar çıktısı olan sanat eserini nasıl karşılıyorsunuz?
Kanada’da Montreal Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Fakültesinde iken bir müzik öğretim üyesi Jean Piche’den biraz “bilgisayar müziği” duymuşluğum vardı. Caz piyanisti Keith Jarrett ’in müzik tarzına benzer müzik yapabilen bir program geliştirmişti. Gerçek Jarret kadar çekici değildi. Fakat algoritma geliştirmiş olmanın kendisi yaratıcı bir işti. Bu yüzden onu beğenmiştim. Jean’i tanımak ve bu güzel programı ithaf etmek, beni daha da heveslendirdi.
S: İnsana özgür denilen yeteneklerin bir algoritma tarafından taklit edilebiliyorsa bu yetenekler hakkında yeniden düşünmeli miyiz?
Santranç hakkında şuan farklı düşünüyorum çünkü makinalar daha iyi oynayabiliyorlar. Ancak santranç oynayan bilgisayarların oyunu devalüe ettiğini görmedim. İnsanlar halas satranç oynamayı seviyorlar. Üstelik bilgisayarlar, santranç öğrenmek için muhteşem bir araç oldular. Bence örneğin santranç ustalarının oyun yaklaşımı ile bilgisayarın kaba kuvvet içermeyen görselleştirme ve tecrübeyle problemi nasıl çözdüğü karşılaştırmak fazlasıyla ilginç olabilir.
S: Daha yaratıcı olmak için insanlar ve makinalar nasıl işbirliği sağlayabilirler?
Bence bu tekrarlanan bir süreç. Sanatta bir fark yaratan yeni teknolojileri çözümlemek biraz zaman alıyor. Magenta’yı elektronik gitar olarak düşünmeyi seviyorum. Rickenbacker ve Gibson, sahnede diğer enstrümanlarla rekabet edebilecek kadar güçlü olmak için gitarları elektronik hale getirmmişlerdi. Jimi Hendrix ve Joni Mitchell ya da Marc Ribot ve St.Vincent hatta diğer binlerce gitarist, bu enstrümanın nasıl çalınabildiğine bu yeni bilgiyi bir kenara atıyorlar ve enstrümanları yanlış kullanıyordu. Bazılarının söylediğine göre bunlar tekrar akord etme, bozma, yayları eğme, aşağı-yukarı yönlü çalma, efekt pedallarını kullanma vs. idi. Üretken modeller açısından bakıldığında, makine öğrenmesinin ilerlemesi ne kadar hızlı olursa olsun, sanatçılar orada olanların sınırlarını zorlamak için daha çok çalışacaklar.
Çevri: Duygu AYDEMİR
Kaynak: http://www.sciencemag.org/news/2017/08.
