W dobie nowych technologii i coraz bardziej zaawansowanych systemów automatyzujących różne aspekty naszego życia, nikogo nie dziwi fakt, że w rosnącej liczbie czynności, człowieka z powodzeniem zastępuje maszyna.

Dzisiejsze modele sztucznej inteligencji, nie gorzej niż ludzki ekspert, rozpoznają obiekty na zdjęciach, diagnozują choroby, rozmawiają, czy nawet prowadzą samochód. Mimo, że jest to niewątpliwie fascynujące i warte dalszych badań, wielu z nas dopadają wątpliwości – czy nadejdzie taki czas, w którym okażemy się całkowicie zbędni? Czy charakteryzuje nas jakaś cecha, której maszyna nie może się nauczyć? Cóż, jedną z nich mogłaby być kreatywność. Maszyny coraz lepiej radzą sobie z udawaniem różnych funkcji naszego umysłu, ale czy są w stanie same coś stworzyć? Wydawałoby się, że twórczość jest jednym z przywilejów człowieczeństwa, czymś niepowtarzalnym w naturze. Nie do pomyślenia jest, że pisarze, malarze, muzycy, architekci, okażą się kiedyś niepotrzebni, a za dostarczanie rozrywki i kultury odpowiedzialny będzie system komputerowy. Chcemy, czy nie, taka przyszłość jest co najmniej prawdopodobna, a kolejny krok ku niej postawili inżynierowie uczenia maszynowego Andreas Refsgaard i Mikkel Thybo Loose, zakładając booksby.ai – księgarnie internetową, w której wszystkie elementy zostały wygenerowane przez modele sztucznej inteligencji.

booksby-books

Kilka książek z oferty booksby.ai

Sztuka bez udziału człowieka

Jeszcze raz to podkreślę, wszystko, co można zobaczyć w booksby.ai jest stworzone przez maszynę: książki, okładki książek, recenzje, zdjęcia recenzentów, a nawet ceny! Trzeba jednak podkreślić, że nie jest to literatura, która pochłania na długie godziny – teksty są często niezrozumiałe a zdania niepowiązane ze sobą nicią fabularną. Mimo wszystko książki autorstwa sztucznej inteligencji można nabyć na Amazonie, co więcej, możliwe jest zamówienie wersji drukowanej – ceny wahają sie w przediale 10-18 USD. Jedno z dzieł, pod tytułem ”The Imperfect in the Disaster” autorstwa Barreast Wolf, doczekało się ludzkiej, pięciogwiazdkowej recenzji, która w mojej opini trafnie podsumowuje, jak powinniśmy postrzegać projekt booksby.ai:

”The Imperfect in the Disaster to książka napisana i zaprojektowana w całości przez AI. Pięciogwiazdkowa ocena nie ma nic wspólnego z samą historią. Bez urazy dla autora, jest ona praktycznie nieczytelna.
Ocena wynika z mojego zdumienia faktem, że ta książka w ogóle istnieje. Jak fajnie by było, gdyby AI osiągneła tak wysoki poziom, że byłaby w stanie Cię poznać i stworzyć książkę specjalnie dla Ciebie? To pierwszy krok w tym kierunku. Ponadto, ”autor” nazywa siebie Barreast Wolf, co jest najfajniejszą nazwą jaką kiedykolwiek słyszałam.
Jeżeli ktoś jest zainteresowany, może odwiedzić Booksby.ai – stronę internetową poświęconą tej książce i wielu innym. Podstrona ”about” została napisana przez człowieka, ale reszta kontentu strony to robota AI. Nawet recenzje książek są wygenerowane przez AI, co jest miłym akcentem.”

Mimo niedoskonałości i braku większego sensu w historiach napisanych przez maszynę, trzeba przyznać, że zdania przez nią konstruowane są poprawne językowo, bez błędów ortograficznych, z pełną interpunkcją. Co więcej, w książkach naszych wirtualnych autorów znajdziemy również dialogi prowadzone przez różnych bohaterów, mających swoje unikatowe imiona i nazwiska. Muszę przyznać, że już w tej chwili robi to niesamowite wrażenie, jak na projekt który miał być jedynie zabawnym eksperymentem.

Książki napisane przez maszynę można kupić na Amazonie.

IMG_0258-copy_web

Jak to jest zrobione?

Do wygenerowania wszystkich elementów księgarni używano głebokich sieci neuronowych – szczególnego modelu uczenia maszynowego, inspirowanego budową ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe okazały się najsilniejszym narzędziem do zastosowania w zadaniach naśladujących działanie naszego umysłu, dlatego chętnie są wykorzystywane w projektach i badaniach nad sztuczną inteligencją. Sieć ”uczy się” przez ”oglądanie” dużej ilości przykładów , co pozwala jej dostosowywać swoje parametry do danych, a następnie wykorzystywać wytrenowane parametry (zwane wagami) do pracy nad nowymi danymi. Jak można się spodziewać, istnieje niezliczona ilość różnych typów sieci neuronowych, które znajdują swoje zastosowania do różnych zadań – od problemów dotyczących języka do przetwarzania obrazów.


Do stworzenia okładek i zdjęć recenzentów wykorzystano architekturę Generative Adversarial Network (GAN). Jako że jest to szczególnie ciekawa koncepcja, chciałbym ją tu pokrótce wyjaśnić.

GAN to w rzeczywistości model złożony z dwóch, wzajemnie rywalizujących sieci neuronowych. Jedną z nich nazywamy Generatorem, a drugą Dyskryminatorem. Generator, na swoim wejściu przyjmuje wektor losowych liczb (tzw. szum), a na wyjściu zwraca wygenerowane zdjęcie. Zadaniem Dyskryminatora jest wydanie werdyktu, czy to zdjęcie jest fałszywe (czyli stworzone przez Generator), czy prawdziwe (należące do zbioru uczącego). Wspomniany proces przedstawiono na poniższej ilustracji:

Następnie, wagi parametry obu sieci są modyfikowane. Podsumowując, trening GAN’a można potraktować jako pewien rodzaj rozgrywki między dwiema sieciami neuronowymi, w której Generator chce zmylić rywala, tworząc zdjęcia nieodróżnialne od prawdziwych, a Dyskryminator – wykryć każdą próbę oszustwa. W ten sposób, po dobrze przeprowadzonym procesie uczenia, otrzymujemy w istocie dwa modele – jeden, który tworzy całkowicie nowe, nieistniejące wcześniej obrazy, oraz drugi – który potrafi odsiewać fake’i. Nie muszę chyba nikogo przekonywać co do przydatności ich obu, szczególnie w dobie social mediów 🙂

Zbiór uczący modelu zaprojektowanego przez autorów projektu, to około 10 000 różnych okładek książek science fiction pobranych z OpenLibrary. Natomiast do tworzenia zdjęć recenzentów, wykorzystano wytrenowaną już sieć GAN, szczegółowo opisaną tutaj.

 

Okładki tworzone przez uczący się Generator. 


Za tworzenie wszystkich tekstów (historii, recenzji, tytułów, autorów i opisów) odpowiedzialna była Rekurencyjna Sieć Neuronowa (Recurrent Neural Network – RNN). Jest to architektura sieci powszechnie używana do zadań dotyczących języka naturalnego. Trening takiej sieci polega na zasilaniu jej ogromną ilością danych tekstowych napisanych przez ludzi i szkoleniu do generowania własnego tekstu w tym samym stylu. Jako że komputerowo pisane powieści brzmią jak science fiction, autorzy uznali, że będą uczyć algorytm pisania właśnie w tym gatunku. Tak jak wspomniano, kluczem do sukcesu w uczeniu modelu sieci neuronowej jest jakość i wielkość zbioru uczącego. Tutaj autorom z pomocą przyszedł, cieszący się niemałą popularnością wśród pasjonatów uczenia maszynowego, Projekt Gutenberg – biblioteka ponad 60.000 darmowych ebooków, większości napisanych dziesiątki lat temu, których prawa autorskie już wygasły.


Do ustalenia cen książek zastosowano gotowy model z biblioteki ml5js.org. Został on wytrenowany na zbiorze (okładki książek + ich ceny) z Amazon.com.

Projekt booksby.ai powstał dla zabawy i jest wynikiem eksperymentu dwóch młodych developerów uczenia maszynowego. Pokazuje on możliwości, jakie komputerowe algorytmy oferują nam już dzisiaj, i jak można zauważyć, przy niewielkim nakładzie pracy. Mimo, że dzieła oferowane przez maszynę są bardziej urocze, niż wartościowe literacko, pozwalają nam snuć coraz śmielsze wyobrażenia o przyszłości, której, jako pasjonat sztucznej inteligencji i nowych technologii, z niecierpliwością oczekuję.

Żródła grafik wykorzystanych w artykule: