Lehet-e kreatív egy gép?

Nagy visszhangot kapott tavaly az amerikai Colorado State Fair kulturális fesztivál egyik eseménye. A képz?m?vészeti verseny gy?ztes képe ugyanis Jason Allen munkája lett, amir?l kés?bb kiderült, hogy egy gép hozta létre. A hír érthet? módon megrázta a m?vészvilágot. Mi lesz, ha ezután néhány szavas instrukció megadásával bárki létrehozhat meglep?en eredetinek látszó m?vészeti alkotásokat?

A történtek ennél sokkal tovább mutató, a jöv?nket is meghatározó ontológiai kérdéseket vetnek fel: lehetséges, hogy a mesterséges intelligencia az emberiség utolsó, kizárólagosnak hitt bástyáit is beveszi? Képesek lesznek a gépek olyan alapvet?en emberi min?ségek imitálására, mint az intuíció, az érzelmek vagy a kreatív m?vészi önkifejezés?

De mit is jelent a kreativitás?

Annak a kérdésnek az átgondolásához, hogy lehet-e kreatív egy gép, vagyis képes-e újszer?, meglep?, értékes ötletekkel el?állni, el?ször magát a kreativitás fogalmát kell definiálnunk. Ehhez jó kiindulópont lehet a kognitív tudományok professzora, Margaret Boden kategorizációja, aki háromféle kreativitástípust különböztet meg.Az els? 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, legjellemz?bb 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 legy?zte 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-kórusm?vek létrehozására. A modellt a zeneszerz? m?veiben fellelhet? mintázatok és struktúrák felismerésére tanították, melyek segítségével képes azokat oly módon újrakombinálni, hogy a vakteszten a szakért?k felét (!) megtévesztette, vagyis azt hitték, maga Bach írta ?ket. Hasonló elven m?ködnek a képalkotó mesterséges intelligencia platformok is (például a Midjourney és a Dall-E). Ezen a szinten már nem elegend? a hatalmas számítási kapacitás, itt már olyan algoritmusokra van szükség, amelyeket nem egyszer?en egy probléma megoldására programoztak. Olyan gépi tanuló mesterséges intelligenciák ezek, amelyeknek nem adták meg a probléma megoldásához vezet? utat, hanem rengeteg adat betáplálásával, öntanuló módon kell megjósolniuk a jöv?t. Esetükben a determinisztikus m?ködést felváltja a valószín?ségi, és ez már igen hasonló az emberi agy neurális hálóinak m?ködéséhez.

Hirdetés

Mi a gépi tanulás?

A machine learning az MI részterülete, amely lehet?vé 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 alapvet?en változtatja meg a korábbi játékszabályokat. Boden erre Picasso egyes radikálisan újszer? festményeit hozza példának, amelyek alapvet?en szakítanak a portrék korábbi szabályaival. Ilyen innovatív kreativitásra eddig még nem láttunk példát mesterséges intelligenciától.

Nem láthatunk a jöv?be… még

Most akkor lehet kreatív egy gép? Ha a kreativitást a mérés fel?l közelítjük meg, már vannak empirikus eredmények arra vonatkozóan, hogy igen. A Montanai Egyetem néhány kutatója a kreativitás egyik legtöbbet használt mér?eszközét, 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 (különböz? típusú és kategóriájú válaszok) szempontjából pedig a résztvev?k 97%-ánál lett eredményesebb. Természetesen ez a teszt csak egy kis, és azon belül is csak a mérhet? szeletét fedi le annak, amit kreativitáson értünk.

A kérdés nem egyszer?en tudományos, inkább filozófiai jelleg?. A téma átgondolásában jelenleg talán lényegesebbek a jól feltett kérdések, mint a válaszok, hiszen nem láthatunk a jöv?be. Fontos lenne, hogy ne csak a tudományos élet szerepl?i, 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 megfigyel? szubjektív ítéletét?l 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 el?, amelyet a programja alapján nem lehet megmagyarázni. A teszt elnevezése kis fricska Lady Ada Lovelace-nek, Lord Byron lányának, aki korának híres matematikusa volt. ? írta le 1842-ben, hogy a gépek sohasem lesznek képesek originális tartalom el?állítására, mert csak azt tudják, amire beprogramozták ?ket.

A legalapvet?bb 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, m?vészeti alkotásokat hozzunk létre, amelyek túlélhetnek minket, túlmutatnak önmagunkon? Lehet, hogy az emberi kreativitás gyökere, hajtóereje tulajdonképpen ez az értelemkeresés? Vagy mindennek az ellenkez?je igaz: az emberi és a gépi kód nem is olyan eltér?, csak az emberiségnek evolúciós el?nye van? Végs? soron hasonlóképp vagyunk programozva, mint egy gép, csak éppen biológiai és kémiai folyamatok által. Az emberek reakciói évmilliók alatt finomodtak – vajon a gépeknek mennyi id?re lesz szükségük? És honnan fogjuk tudni, ha utolérnek minket?

Yuval Noah Harari izraeli történész, több tudományos bestseller szerz?je 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.

MINDENNAPI PSZICHOLÓGIA ONLINE MAGAZIN 2023/3 Tanulás és tudás lapszámban megtalálható