Umělá inteligence vs. lidé – kdo je kreativnější?

Portrét, který vidíte níže, byl sice inspirován klasickým malířstvím, ale nenamalovala ho lidská ruka. Autorem je totiž algoritmus vycvičený skupinou francouzských malířů Obvious. Stroje již dnes umí malovat obrázky, skládat hudbu, vymýšlet recepty či psát scénáře, a to vše bez pomoci člověka. Nově nalezená umělecká schopnost umělé inteligence proto zpochybňuje celý koncept kreativity. Do jaké míry může umělá inteligence projevit svou uměleckou stránku?

Na tuto otázku jsme se zeptali Pierra Fautrela, umělce a spoluzakladatele skupiny Obvious. Hovořili jsme s ním krátce po jeho příspěvku na loňském festivalu rozvíjení talentu L‘Echappée Volée (v současné době propojeným s festivalem Boma France. Ukázal nám zákulisí kreativního procesu společně s Emilienem Dereclennem, doktorandem v oboru kognitivní vědy a umělé inteligence, barokním hudebníkem a podnikatelem.

Stručná filozofie kreativity

Dvě kritéria, dva různé přístupy

Abychom porozuměli podstatě kreativity strojů, musíme se nejprve shodnout na tom, co to vlastně kreativita je. Dereclenne, jakožto specialista na toto téma, předpokládá, že existují dvě definující kritéria:

• Kritérium originality. Něco je kreativní, pokud to představuje něco nového a originálního: nové formy výroby, nové způsoby hraní či myšlení a nebývalé změny v operačních a organizačních metodách.
• Kritérium hodnoty. Něco „kreativního“ nese zvláštní význam pro svého tvůrce či skupinu tvůrců. Kreativní práce může být krásná, užitečná, terapeutická, vlivná či může částečně či významně změnit naše prostředí. Jednoduše má význam pro jednotlivce i komunitu.

Tři formy kreativity

Znamená to tedy, že umělá inteligence umí být kreativní? Dereclenne nás odkazuje na práci vědkyně Margaret A. Bodenové, která zastává významnou roli v oblasti kognitivních věd a umělé inteligence a je autorkou knihy The Creative Mind: Myths and Mechanisms a článku Computer Models of Creativity. Podle ní se počítače skutečně podílejí na tvůrčím chování a kreativita není výhradní schopnost lidské inteligence. Bodenová charakterizuje tři typy kreativity a ukazuje, že počítače jsou schopné každé z nich.

1. Kombinatorická kreativita
Tato forma kreativity vytváří nové a možná nečekané kombinace a asociace již známých myšlenek. Podívejme se například na Uber. Jak využívání soukromých řidičů, tak geolokalizační aplikace na telefonech již existovaly v době, kdy byl Uber spuštěn. Tato americká společnost se však od konkurence odlišila tím, že tyto dvě služby spojila a vytvořila úplně nový produkt. Pomocí vlastní aplikace tak propojila profesionály a jejich klienty, a to bez prostředníka a prakticky okamžitě.

2. Průzkumná kreativita
Tento druh kreativity spočívá ve vytvoření něčeho proveditelného, ale dosud nevídaného v rámci určité struktury jako např. nějaké konkrétní disciplíny, komunity či kontextu. Ačkoliv byl Uber vybudován na již existujících technologiích, zabýval se také nevyužitým potenciálem platformy a s ní spojenými koncepty, aby tak rozšířil své služby a mohl si dovolit investovat do různých směrů: Uber Eats pro rozvoz jídla, Uber Health pro převoz pacientů a Uber Freight pro transport zboží.

3. Transformační kreativita
Tato forma kreativity se týká schopnosti modifikovat, přetvářet či zásadně měnit stávající myšlenkový prostor a vytvářet prostor nový. Zase se můžeme podívat na Uber, který pomohl redefinovat sektor dopravy tím, že vymyslel nový způsob, jak se dostat z místa A do místa B, poskytovat dopravní služby a platit za ně. Je to vítězná strategie, která Uberu umožnila předčít tradiční poskytovatele podobných služeb jako např. taxikáře či soukromé řidiče. Tato americká společnost je zářným příkladem konceptu transformační kreativity. Dokonce je již zavedené slovo „uberizace“ představující transformaci, zbavení se prostředního článku a narušení určitého tržního sektoru.

Existuje nějaký druh kreativity specifický pro umělou inteligenci?

Tvůrčí potenciál strojů

Fautrel souhlasí s tím, že umělá inteligence může mít sklony ke kreativitě. Jak již bylo zmíněno, francouzský umělec s podporou dalších dvou spoluzakladatelů skupiny Obvious strávil rok cvičením algoritmu, který měl namalovat a vytvořit jeho vlastní portrét: „Algoritmus jsme nakrmili 15 000 klasických portrétů z 15. až 20. století. Z těchto vzorků si sestavil zásady portrétování – čelní podobizny se dvěma očima, nosem a pusou – a vytvořil svůj vlastní vzorek. Používá při tom algoritmy zvané GAN, které generují obrazy na základě obrovského počtu vzorků.“

GAN, neboli generativní kompetitivní neuronové sítě, vytvořil americký výzkumný pracovník Ian Goodfellow v roce 2014. Fautrel to označuje za druh kreativity, při které se stroje, podobně jako lidé, „učí příkladem“. Podle něj jde o novou éru: „Po impresionismu, pointilismu a fauvismu přišel čas na GANismus – umělecké hnutí, ve kterém lidé a stroje spolupracují, aby maximalizovali svůj kreativní potenciál.“ V této souvislosti je třeba se zamyslet nad možností, že má algoritmus svou vlastní kreativitu, jelikož „my mu jen poskytneme pravidla a on už pak má na starosti celý tvůrčí proces.“

Potenciální autonomie umělé inteligence

Podle Dereclenna by se dalo tvrdit, že algoritmus bez svého programátora nezvládne nic. Není tedy možná vhodné mluvit o kreativitě umělé inteligence, pokud namalovaný obrázek či složená píseň, které byly vygenerovány algoritmem, pochází z polonáhodného užití přednastavených tvůrčích pravidel. Dnes však již „neprogramujeme počítače podle pevně daných pravidel a předpokladů,“ říká Dereclenne. „Učíme je, aby se naprogramovali sami a objevili vlastní pravidla.“ Algoritmy se tedy přeprogramují pouze na základě informací, které si vytáhnou z jejich prostředí či databáze. Tato myšlenka Dereclenna přivádí k práci Scotta Dravese, který působí na platformě kolektivní inteligence Electric Sheep a mluví o „reprodukování podstaty života v digitální formě“ – jinými slovy o napodobení charakteristiky biologických jevů, jako jsou např. autonomie či schopnost přizpůsobit se okolnímu prostředí.

Ačkoliv někomu může tato myšlenka znít jako science fiction, francouzský digitální stoupenec Stéphane Mallard zaujímá v této záležitosti ještě rozhodnější stanovisko. Podle něj umělá inteligence dělá vše, co lidé, ale dělá to lépe. Jak sám poznamenal v roce 2017 ve svém sloupku ve francouzském online časopise L’ADN, „ve skutečnosti neexistuje žádná hranice rozvoje umělé inteligence a jejích budoucích schopností. Veškerých lidských kognitivních funkcí, vlastně všeho, co nám umožňuje vyvíjet náš mozek, lze dosáhnout pomocí umělé inteligence.“

Jakou roli v tom hrají emoce?

Vnímavost jako výhradně lidská vlastnost

Dereclenne se nad Mallardovými slovy důrazně zamýšlí. Podle něj nelze otázku kreativity omezit pouze na reprodukci kognitivních funkcí, ať už se jedná o naše vnímání okolního prostředí, uvažování, užité principy či rozhodování. Říká, že je důležité vzít v úvahu něco, čemu se říká konativní postoj: schopnost cítit emoce, vnímavost a lidské zkušenosti. Každý tvůrčí počin se odehrává v rámci individuálního, společenského a politického kontextu jeho autora. „Mozart není Mozartem jen díky jeho kognitivním vlohám pro kombinatorickou, průzkumnou či transformační kreativitu,“ říká Dereclenne. „Je to pořád ten samý Mozart se všemi jeho vášněmi, pochybnostmi a přehnanou vnímavostí, s něžností a násilím jeho pocitů, s jeho osobní a společenskou zkušeností, veškerými známostmi a jeho vírou.“

Je umělá inteligence schopna emoční inteligence?

Nejen že jsou některé algoritmy umělé inteligence schopny generovat opakování či průměry, vymýšlet si příběhy či komunikovat s lidmi, ale také vnímat či tlumočit individuální pocity na základě výrazu v obličeji. Dereclenne ale také opatrně dodává: „Žádná umělá inteligence nemá svůj vlastní emocionální či citový život. Žádná z nich není obdařena subjektivními či vědomými zážitky a není schopna zážitky popsat podle radosti, bolesti či spektra lidských emocí, které by pociťovala.“ Stroje alespoň prozatím „nerozumí“ tomu, co se po nich chce. Jsou sice schopny identifikovat klíčová slova, hledat odpovědi v databázích, formulovat odpovědi na základě příkladů, ale nejsou schopny uvažovat od píky.

Fautrel a Dereclenne se shodují na jednom – je zbytečné kázat, jelikož o dané situaci nic nevíme. Algoritmy se učí rychle a není vyloučeno, že se umělá inteligence jednoho dne naučí emocím a sentimentalitě, ačkoliv ji ještě čeká dlouhá cesta.

Budou umělci nahrazeni stroji?

Umělá inteligence: hrozba, nebo příležitost?

Proč by měla umělá inteligence nahradit lidskou kreativitu? Stojíme před hrozbou, kdy neuvěřitelné schopnosti umělé inteligence a její algoritmy mohou nahradit kreativní profese jako např. designéry či redaktory. Podle Dereclenna je to však „obrovská chyba v úsudku.“ Dialog mezi člověkem a strojem, který je nejvýstižněji definován jako tvorba a programování algoritmů, může mít pozitivní vliv na tvůrčí proces a být jeho součástí. Umělá inteligence by se mohla stát novým nástrojem a prostorem pro vyjádření lidské tvořivosti. Dereclenne proto v tomto ohledu doporučuje praktický a optimistický přístup: „Algoritmus by neměl být chápán jako náhražka lidské kreativity, ale spíše jako nástroj, který by ji mohl zesílit či objevit.“ Jako příklad uvádí hnutí generativního umění, které si zakládá na instrumentálním přístupu programátora a skladatele R. Luke DuBoise s jeho algoritmy: „Není to o tom, nechat umělou inteligenci skládat hudbu, ale skládat ji společně s ní. V tomto ohledu algoritmus spolupracuje s kreativním duchem a společně dotváří tvůrčí proces. Nejedná se o nahrazení, pouze o obohacení a vzájemnou inspiraci.“

Kreativní génie to pak v důsledku může povzbudit k rozvíjení jejich programovacích dovedností, aby zvládali pracovní pohovory na jedničku a vytvářeli si vlastní umělou inteligenci. Může jít například o generátor textu vytvořený pro správce obsahu určité značky, kurátora obrázků a videí pro videografika nebo UI technologie, která vyhledává materiály v daném barevném rozsahu pro stylisty či módní návrháře.

Skutečná synergie, pryč s nekompatibilitou

O umělé inteligenci se často zjednodušeně říká, že nahradí inteligenci lidskou nebo že za ni bude provádět veškerou analýzu, rozhodování a kreativní řešení problémů. Dereclenne poukazuje na tento duální problém tím, že klade nové otázky: „I kdyby umělá inteligence byla kreativnější než my, proč bychom si měli myslet, že lidská kreativita vymizí, že se zhroutí pod tlakem umělé dokonalosti? Kdybychom měli kreativního kamaráda či partnera, utrpěla by tím naše vlastní tvořivost? Proč si představovat svět, ve kterém jsme nahrazeni, když se místo toho můžeme zaměřit na nové trendy a způsoby, jak propojit kreativitu člověka a stroje?“

Lidská tvořivost nemůže být tak snadno redukována pouze na algoritmickou kreativitu; díky jejím emocionálním, subjektivním a ztělesněným rozměrům je to velice těžce uchopitelný koncept. Nicméně umělá inteligence je v některých případech schopna lidskou kreativitu napodobit. Dereclenne si myslí, že nám dokonce možná i naznačuje „formu kreativity, která je charakteristická pro dnešní dobu“ – zásadní změnu v přístupu. „Algoritmus představuje sám o sobě takovou revoluci v pravidlech tvorby, že byl navždy zapsán do dějin lidské tvořivosti.“