(音楽)
How does this music make you feel? Do you find it beautiful? Is it creative? Now, would you change your answers if you learned the composer was this robot? Believe it or not, people have been grappling with the question of artificial creativity, alongside the question of artifcial intelligence, for over 170 years. In 1843, Lady Ada Lovelace, an English mathematician considered the world's first computer programmer, wrote that a machine could not have human-like intelligence as long as it only did what humans intentionally programmed it to do. According to Lovelace, a machine must be able to create original ideas if it is to be considered intelligent. The Lovelace Test, formalized in 2001, proposes a way of scrutinizing this idea. A machine can pass this test if it can produce an outcome that its designers cannot explain based on their original code. The Lovelace Test is, by design, more of a thought experiment than an objective scientific test. But it's a place to start. At first glance, the idea of a machine creating high quality, original music in this way might seem impossible. We could come up with an extremely complex algorithm using random number generators, chaotic functions, and fuzzy logic to generate a sequence of musical notes in a way that would be impossible to track. But although this would yield countless original melodies never heard before, only a tiny fraction of them would be worth listening to. With the computer having no way to distinguish between those which we would consider beautiful and those which we won't. But what if we took a step back and tried to model a natural process that allows creativity to form? We happen to know of at least one such process that has lead to original, valuable, and even beautiful outcomes: the process of evolution. And evolutionary algorithms, or genetic algorithms that mimic biological evolution, are one promising approach to making machines generate original and valuable artistic outcomes. So how can evolution make a machine musically creative? Well, instead of organisms, we can start with an initial population of musical phrases, and a basic algorithm that mimics reproduction and random mutations by switching some parts, combining others, and replacing random notes. Now that we have a new generation of phrases, we can apply selection using an operation called a fitness function. Just as biological fitness is determined by external environmental pressures, our fitness function can be determined by an external melody chosen by human musicians, or music fans, to represent the ultimate beautiful melody. The algorithm can then compare between our musical phrases and that beautiful melody, and select only the phrases that are most similar to it. Once the least similar sequences are weeded out, the algorithm can reapply mutation and recombination to what's left, select the most similar, or fitted ones, again from the new generation, and repeat for many generations. The process that got us there has so much randomness and complexity built in that the result might pass the Lovelace Test. More importantly, thanks to the presence of human aesthetic in the process, we'll theoretically generate melodies we would consider beautiful. But does this satisfy our intuition for what is truly creative? Is it enough to make something original and beautiful, or does creativity require intention and awareness of what is being created? Perhaps the creativity in this case is really coming from the programmers, even if they don't understand the process. What is human creativity, anyways? Is it something more than a system of interconnected neurons developed by biological algorithmic processes and the random experiences that shape our lives? Order and chaos, machine and human. These are the dynamos at the heart of machine creativity initiatives that are currently making music, sculptures, paintings, poetry and more. The jury may still be out as to whether it's fair to call these acts of creation creative. But if a piece of art can make you weep, or blow your mind, or send shivers down your spine, does it really matter who or what created it?
この音楽をどう思いますか? 美しいと思いますか? 独創的でしょうか? さて 作曲者の正体が このロボットだとしても 意見は変わらないでしょうか? 信じられないかもしれませんが 人間は人工的な創造性の問題について 人工知能の問題と並んで 170年以上にわたり 取り組んできたのです 1843年にエイダ・ラブレス伯爵夫人という 世界初のプログラマーとされる 英国の数学者は 人間による意図的な プログラムどおりにしか動作できないなら 機械は人間のような知性を 持っているとは言えないと記しました ラブレスによると 機械が知的な存在と見なされるには 独創的なアイディアを 生み出せなければなりません 2001年 このアイディアは ラブレス・テストとして結実しました 元のコードから 設計者にも 説明がつかない結果が出れば その機械は試験に合格です ラブレス・テストは 科学実験というよりは むしろ 思考実験なのです でも ここから始めましょう 一見すると 機械がこんなふうに 高度な独自の音楽を作曲するのは 不可能に思えるかもしれません 乱数発生器やカオス関数 ファジィ論理を使って 非常に複雑なアルゴリズムを開発し 追跡が不可能になるように 音符のシーケンスを生成することは できるでしょう 確かに 聞いたこともないような音楽が 無数にでき上がりますが 私達の観賞に耐えうるものは ほんの一握りとなるでしょう コンピューターには 人間が美しいと感じる音楽と そうでない物を見分ける 識別能力がないからです でも ここでちょっと考え方を変えて 創造が起きる自然のプロセスを お手本にしてみてはどうでしょうか? 独創的で重要 かつ 美しくさえある結果を導くプロセスが 実は少なくとも1つ 知られています それは進化のプロセスです 進化的アルゴリズム― または 遺伝的アルゴリズムは 生物学的進化を模倣したもので 機械が独創的で価値ある結果を生み出す 有望な方法です 進化を利用して どのように機械は 独創的な音楽を作るのでしょう? 生命体の代わりに 音楽フレーズの初期集団を用意し 繁殖や突然変異をまねて 一部を入れ替えたり つなぎ合わせたり ランダムな音符と置き換えたりする 基本的なアルゴリズムから始めます これで新たな世代のフレーズが 生み出されました 適合度関数を使えば そこから選択を行うことができます 生物学的適応度が 外圧環境によって決まるように 音楽の適合度も 音楽家や音楽ファンが 最高に美しいメロディとして選んだ 外部のメロディに基づいて決定されます そうして アルゴリズムは 作成した音楽のフレーズと 先ほどの美しいメロディを比較して よく似ているフレーズだけを残すのです 似ていないフレーズを 取り除いた後 アルゴリズムは再び突然変異や 組み換えを行い よく似た つまり適応度の高いメロディを選び その新しい世代から 何世代にもわたって繰り返します ここに至るまでの過程は 非常にランダムで複雑ですから その結果はラブレス・テストに 合格するはずです さらに その過程に 人間の美意識が織り込まれるため 理論的には私達が美しいと感じる 音楽を作曲できる筈です しかし これは私達が直観的に 「真の創造性」と思えるものでしょうか? 作品が独創的で美しければ 良いのでしょうか? それとも創造性には作品に対する意図や 自覚がなければならないでしょうか? この場合の創造性は プログラマーに 由来するものではないでしょうか その過程を当人は 理解できないとしてもです そもそも 人間の創造性とは 何なのでしょうか? 創造性は 生物学的アルゴリズムに基づく ニューロンの結合や 創造性は 生物学的アルゴリズムに基づく ニューロンの結合や 私達の人生を形作る偶発的な経験を 超えるものなのでしょうか? 秩序とカオス 機械と人間 これらは機械の創造性に関する 取り組みの中心的テーマであり 現在のところ 音楽や彫刻 絵画や詩などを 生み出す原動力となっています 果たしてこの活動を 創造的と呼んでいいものか まだ結論は出ていません しかし その作品により 涙を流したり ハッとしたり 背筋をゾクッとさせられる限り 作者の正体なんて 大した問題ではないのかもしれません