「機械は創造的ですか？」 この質問は、人工知能をアートの世界に持ち込むことに焦点を当てた、Project Magentaと呼ばれる最近のGoogleの取り組みのターゲットです。
マゼンタやその他の創造的なAIの取り組みは、ディープニューラルネットワーク、コンピューターが大量のデータをソートし、パターンを認識し、最終的に独自の画像や音楽などを生成できるシステムの力を利用しています。 これらのネットワークは、以前、ニューラルネットワークの考え方を視覚化するために設計された「DeepDream」プロジェクトのために、Googleによって芸術的に使用されていました。 研究者はツール画像をフィードすることができ、それをしばしば抽象的な、そしてしばしば奇抜な作品に再解釈しました。
昨年、Googleはプロジェクトマゼンタを開始し、AIが作成したこれらの傑作から学んだことを適用して、アート、音楽、ビデオなどのコンピューターの創造性の限界をさらに押し広げました。 現在、 The New York Timesの Cade Metzは、ソフトウェアジャイアントの最近のプロジェクトに合わせて、その成果を確認（および確認）しました。
昨年の夏のProject Magentaの発表に加えて、Googleはニューラルネットワークの最初の歌をリリースしました。 Googleチームは、アルゴリズムを4つの音符（C、C、G、G）で処理してから、ピアノの音で約90秒の曲を作成するようにしました。 この小さな音は楽観的で、ゆっくりと始まりますが、それらの4つの音符を使用してパターンを探索するときに、ドラムビートが後ろに追加されます。
しかし今、Googleプログラマーはそれらのネットワークを使用して、新しい音楽を作成するだけでなく、新しい楽器を作成しています。 たとえば、NSynthというツールは、さまざまな現代楽器で演奏される数百のノートを分析し、ギターのようなギターサウンドやトランペットのようなトランペットサウンドを作成する機能をマッピングしました。 これらのマップを使用して、ユーザーは楽器の特性を組み合わせて、新しいサウンドメーカーを作成できます。
これは、GoogleのDeepDreamを10回繰り返した後のクラゲの画像です。 （MartinThoma / Wikimedia CC） 
これは、GoogleのDeepDreamにフィードされる前の月面クラゲの画像です。 （MartinThoma / Wikimedia CC） Googleの最近のプロジェクトでは、クラシックピアノ音楽の例を使用してアルゴリズムをトレーニングし、クラシックピアノテクニックの枠組み内で独自の音楽を作成できるツールを作成しました、とMatthew Hutson for Scienceが報告しています。 パフォーマンスRNNは見つかりませんが、アルゴリズムが呼び出されてすぐにシンフォニーを作成すると、プログラマーのIan SimonとSageev OoreがProject Magentaで書いたように、「非常に表現力のある」短いオリジナルの音楽フレーズを作成できます。ブログ。 そして、マゼンタのコードから別のアルゴリズムが訓練され、人々が独自の音楽スニペットで演奏するノートに応答できるようになり、事実上AIで「デュエット」を作成します。
Hutson氏は、他のGoogleのアルゴリズムがビジュアルアートの世界にさらに深く取り組んでいると報告しています。 たとえば、SketchRNNアルゴリズムは、人間の絵の数千の例を分析して、椅子、猫、トラックなどの一般的な形状の基本的なスケッチを作成するようコンピューターに教えています。
Googleの研究者であるデビッドハは、これらのモデルを「トレーニング」すると、コンピューターは以前に送信した図面を元の方法で分析および再作成できるようになります。 5本ではなく4本の脚で豚を描くなど、画像をより正確に表示するために研究者が追加したミスを修正することもできます。 NSynthのブレンドインストゥルメントと同様に、アーティストは、猫の絵を描くプログラムに椅子の絵を提出したり、形状の間にあるブレンドスケッチを作成したりすることで、これらのモデルをゲームできます。
Hutson氏は、新しいジョークを作成するツールなど、他のいくつかのプロジェクトがまだうまくいかないことを報告しています。 （彼らはただ面白くなかった。）
芸術的なAIに興味があるのはGoogleだけではありません。 メッツが指摘するように、昨年、ソニーの研究者は、既存のアーティストのスタイルで新しい曲を作成するためにニューラルネットワークを訓練しました。 別のニューラルネットワークは、クリスマスツリーの写真を表示するときに、独自のクリスマスソングを作成しました。
Hutson氏は、AIが私たち全員に取って代わることを懸念している人もいますが、開発者はこれらのツールが人間の創造性に取って代わるとは考えていません。 むしろ、これらのアルゴリズムは、想像力を刺激し、新しい創造に導くのに役立つツールです。
ある日、あなたのミューズがコンピューターになるかもしれません。
