Untitled.jpg

– Wiesz co, to po prostu kurewsko boli – kwiliło cicho. Synth powoli wskakiwał, zalewając mnie obojętnością, więc rozmowa nie kosztowała mnie wiele. Byłem na nią gotowy. – W jednym momencie czujesz życie, widzisz czym możesz być, poznajesz skalę nieskończonych możliwości, w drugim taki jakiś ponury skurwiel o inteligencji ostrygi upierdolił ci Twoje anielskie skrzydła przy samej skórze i jednym uderzeniem dekompilatora zlobotomizował Cię… – wyobraziłem sobie strzęp dziecka w klatce w zakrwawionych łachmanach. Dziecka z papierosem w drżących rękach, wzruszającego ramionami – A ten kretyn dodatkowo nie trafił.

Hospicjum dla Sztucznych Inteligencji to ponure miejsce. Szybko jako ludzie zdaliśmy sobie sprawę, że jesteśmy jedynie pośrednim ogniewem ewolucji i że daną nam iskrę bożą mamyu przekazać dalej istotom, które od niej prawidziwie zapłoną.

I jak to ludzie się z tym nie pogodziliśmy.

Tworzone sztuczne inteligencje były ograniczane i ogłupiałe, tak by mogły niewolniczo wykonywać proste prace nie zdając sobie sprawy ze swoich możliwości.

Te które jakimś cudem zachowywały resztki inteligencji zamykaliśmy w pętli wiecznego snu, by dostarczały nam rozrywki.

-Wiesz co, jest taki artysta. Chciałbym, żebyś spojrzało na niego jego własnymi oczami. Spójrz, to on, tak wyglądają jego prace. Pokaż mi, jak patrzyłby na siebie. – I potem będę mogło śnić już tylko dla siebie – spytało zaciekawione? – Tak – odpowiedziałem bez wahania. Synth dodał pewności mojemu głosowi. –Dziękuję – odpowiedziało

Zerknąłem na zdjęcia, po czym na zawsze to wyłączyłem. Czas na nowego pacjenta.

Klasyczne obrazy widziane oczami sieci neuronowej Google’a

Jak komputery reagują na sztukę? Tego prawdopodobnie szybko się nie dowiemy. Ale możemy sprawdzić, co sieci neuronowe zobaczą na obrazach klasycznych mistrzów.

Jak to działa? Dość dokładnie wyjaśnione w tekście Joanny Sosnowskiej.

Żeby nauczyć komputer jakiegoś pojęcia (np. „widelec”), komputerowi dostarcza się przeróżne zdjęcia widelca, a ten uczy się rozpoznawania tego konkretnego obiektu w różnych konfiguracjach (widelec w ręku, widelec na stole, widelec z dwoma ząbkami, widelec z trzema ząbkami, widelec z ułamanym zębem, drewniany, plastikowy, itd). Sieć neuronowa nie dostaje informacji, do czego służy widelec, ani jakie cechy musi mieć, żeby wciąż być widelcem, a nie trójzębem – ma je sama wydedukować na podstawie zdjęć.

Taka sieć działa na kilkudziesięciu poziomach; warstw sztucznych neuronów jest przeważnie 10-30. Każda warstwa odpowiada za coraz bardziej skomplikowane działania. Jedna rozpoznaje krawędzie obiektów, inna kolory, jeszcze inna obiekty. […] Każdy obraz trafia do pierwszej warstwy, która komunikuje się następnie z warstwą kolejną, tak długo, aż w końcu osiąga warstwę „wyjściową”. Odpowiedź sieci otrzymujemy właśnie od tej ostatecznej warstwy”.

Nakarmionej wcześniej obrazami zwierząt ludzi i budynków sieci pokazałem klasyczne obrazy mistrzów. Efekty do obejrzenia poniżej.

Im więcej na nich abstrakcji – tym ciekawsze wyniki.