Bu yazımızda Magenta Projesi’nin amaçlarından, yapay zeka yani derin öğrenmenin sanat dallarında kullanılmasından ve yapay zekanın hayal kurabileceğinden bahsettik.
Yapay zeka yakın bir döneme kadar, sanat alanlarında çalışanlar adına birçok otomasyonun başka birçok işi yapabilmesine karşılık, sanatın tanımlama biçimlerine bağlı olarak, sanat yapamayacaklarına ve düş kuramayacağına inanılıyordu.
Sadece, insan zekasına özgün olan anlama, mantık, uyarlama, diyalog, öğrenme gibi benzer biçimlerdeki akıl yürütme ve bilgiyi kullanma özelliklerini bir makineye kazandırmayı amaçlayan bilimsel bir disiplin olarak bilinen yapay zeka, artık yaratıcı düşünceyi de kapsamakta.
Yapay Zeka Hayal Kurabilir Mi?
Pigmentlerin, fotoğrafçılığın, baskı makinelerinin ve bilgisayarların keşfedilmesi benzer biçimde, yapay zeka da sanatın derinden etkilenecek olduğu bir çalışma. Önceki icatlarda olduğu gibi, toplumları günümüzün bakış açısı ile hayal edilesi güç yapılanmalara dönüştürecek, hem dış gerçeklikte hem de idrak etme ve bilişsel süreçler mevzularındaki anlayışımızda genişlemeye neden olacaktır.
Magenta Projesi’nin Amaçları Neler?
Magenta Projesi’nin ikici amacı bulunmakta. İlki yapay zekayı sanat eseri yaratmak adına kullanmak. Makine öğrenmesi, konuşmayı çeviri etme ya da tanıma konusunda yoğun olarak kullanılmaktaydı. Ancak Magenta projesi ise, sanat ve müzik üretmeyi öğrenebilen, kendine özgü sanat ile alakalı içerik oluşturabilen algoritmalar geliştirmeyi hedef edinmiş.
Magenta Projesi’nin ikinci amacı ise kodlayıcılar, sanatçılar ve makine öğrenmesi için çalışan araştırmacılar topluluğu ağını oluşturmak. Magenta’nın çekirdek ekibi, açık kaynak kitaplığını kullanarak, sanat ve müzik üretmek adına lazım olan altyapıyı oluşturuyor.
Derin Öğrenme’nin Müzik, Edebiyat ve Fotoğrafçılıkta Kullanılması
Yapay zekanın en hızlı büyüyen dalı olan derin öğrenme, bilgisayarların görüntü, metin ve ses formatında bulunan sonsuz oranda veriyi anlamlandırmasını sağlamakta. Bu bilgisayarlar oldukça farklı katmana sahip ağları kullanarak karmaşık durumları insanlardan daha iyi bir şekilde görme, doğru tepki verme ve öğrenme kapasitesine sahiptirler.
Aslına bakarsak eğer bu yeni bir çaba değildir. Araştırmacılar, besteci Nick Collins benzer bir biçimde uzun yıllar boyunca teknolojiyi kullanarak müzik üretmiş olduğunu kanıtları.
Sürecin en önemli kısmı ise yapay zekanın belirli bir medya türünden öğrenecek olduğu ve özümsediği öğrenme olmaktadır. Bir kez eğitilmiş olduktan sonra, notalar ile anlamlı bir müzik parçası olarak yorumlayabilmekte.
Bu işlemin çıktısı, müziğin ne kadar yaratıcı olacağını tanımlayan değişkenler ile ayarlanmakta.
Google’ın Inceptionism Akımı
Google’n Inceptionism akımı olarak isimlendirmiş olduğu fotoğrafları gerçeküstü psikodelik sanat haline dönüştüren görsel yapay zekası Deep Dream, tarihsel çözümleme, yazı botu geliştirme, organik dil işleme, konuşma tanıma biçiminde kullanılıyor.
Stanford Üniversitesi’nden Andrej Karpathy’ın tasarlamış olduğu Char-RNN’e benzeyen ağlar benzer ilkeler ile çalışmakta. Araştırmacı Douglas Eck, şu anlık amacın, bilgisayarların yarı bağımsız bir şekilde yeni sanat eseri yaratma becerisini geliştirmek olduğunu belirtiyor.
Yapay sinir ağı, milyonlarca örnek gösterilerek ve ağ parametrelerini aşamalı olarak tekrardan ayarlayarak, istenilmiş olan nitelikleri kazana kadar eğitilmekte. Ağ genellikle yapay nöronların on ya da otuz katman arasında oluşmakta.
Her fotoğraf giriş katmanına ekleniyor ve her katman, “çıktı” katmanına ulaşıncaya kadar, bir sonraki olan katman ile iletişime geçiyor. Ağın “cevabı” olan çıktı son katmandan geliyor. Her katman görselin bir üst düzey özelliklerini kademeli olarak çıkartıyor. Ancak son katman gelindiği zaman resmin iyi ya da kötü görüneceği hakkında karar veriyor.
Kısacası, bu soruya hemen cevap verebilmek mümkün olmasa bile yakın bir zamanda yapay zeka düşünebilir bir hale gelecek. Laboratuvarlarda, sanatçıların da katılımı ile, sanat üretimi için dünyada ki en iyi yapay zeka platformu geliştirme çalışmaları devam ediyor.
