Kan een computer creatief zijn?

AI-pionier professor Jürgen Schmidhuber heeft een model ontwikkeld voor computers die daadwerkelijk creatief kunnen zijn.

Source: The Creators Project

Kunnen computers ooit echt creatief zijn (en wat betekent dat eigenlijk)?

The Creators Project staat deze hele week in het teken van digitale kunst. Samen met vooraanstaande kunstenaars, curatoren, galeriehouders en verzamelaars verkennen we de kunstwereld van morgen.
Beeld door Immanuel de Jong

Zou jij het leuk vinden om kunst te maken voor mieren? Even serieus. Misschien heb je een paar minuten plezier, maar daarna zou het je vervelen omdat je de waardering van mieren niet begrijpt – zelfs als ze je blaadjes van hun heerlijkste schimmels brengen in ruil voor je hemelse mierenkunst kan het je waarschijnlijk weinig schelen.

Waarom is dit relevant? Waarom lees je dit op een site over kunst en technologie? Omdat dit de manier is waarop echt slimme kunstmatige intelligentie op een gegeven moment zal denken over het maken van kunst voor mensen.

Computers die kunst maken zijn al lang een fascinatie voor mensen. Kunst, en de creativiteit die daarmee gepaard gaat, zijn net als bijvoorbeeld de pizzaburger een kenmerk dat ons onderscheidt van dieren en computers. Niet lang na het uitvinden van de eerste programmeerbare computer door Konrad Zuse in 1941, begonnen onderzoekers al pogingen te ondernemen om met neurale netwerken en zelflerende algoritmes een computer te maken die iets kan maken wat wij als kunst zouden kunnen bestempelen.

Dat is ze niet bepaald gelukt.

Dat is althans de mening van professor Jürgen Schmidhuber, een AI-onderzoeker en kunstenaar die een model heeft ontwikkeld waarmee een computer daadwerkelijk creatief zou kunnen zijn.

Het probleem met de huidige computers en algoritmes die als creatief gezien worden – je herinnert je misschien de hype rond Google’s DeepDream vorig jaar – is dat ze helemaal niet zo creatief zijn.

Een still uit een video die gemaakt werd met DeepDream

Denk even na over de volgende vraag: is een maker creatief te noemen als hij of zij een kunstwerk in opdracht uitvoert, met de verf die de opdrachtgever kiest, op het oppervlak dat de opdrachtgever graag beschilderd wil hebben, met de vormen die de opdrachtgever graag wil zien en waarbij de opdrachtgever constant meekijkt?

Ja hoor, dat kan op zich prima. Michelangelo verfde ook enorme, prachtige fresco’s in opdracht van vermogende klanten. Je kan als kunstenaar prima creatief zijn binnen een opgelegd stramien. Maar stel dat dat de enige vorm van creativiteit was geweest, dan hadden de Zonnebloemen van Vincent van Gogh het licht nooit gezien.

Huidige ‘creatieve’ computers, zoals DeepDream, zijn stuk voor stuk algoritmes die leren door feedback van mensen, mensen met een bepaalde smaak. Ze werken met een medium dat ze wordt opgelegd door de programmeur. En met alles wat ze maken, zoeken ze bevestiging van hun maker of publiek om weer iets te maken dat nog iets meer bevestiging oplevert. Ze zijn broodkunstenaars die leven van bevestiging.

Hun wereld bestaat uit het produceren van werk, op zoek naar externe beloningen. De computer leert zijn feedbackgever te pleasen, met maar één overkoepelend doel: de feedbackgever nog beter pleasen.

Zo komen we terecht op een volgende vraag: is een computer die naar de pijpen van menselijke werkgevers danst daadwerkelijk creatief te noemen? Hij zal best met creatieve invullingen komen voor het medium dat wij hem leren gebruiken, maar daarbuiten zal er geen eigen motivatie zijn om zelf doelen te stellen, zelf een nieuw medium te kiezen of iets te maken, puur om het plezier van het maken.


Een kunstwerk gemaakt door ‘creatief’ programma AARON. Beeld: arcadenw

De computer zal geen volledige vrijheid in zijn creativiteit hebben, maar doelgerichte ‘creativiteit’ toepassen op een vooraf bepaald medium. Daarmee wil ik niet zeggen dat het een meer of minder creatief is – een reclame kan fantastisch vernieuwend en creatief zijn – er is alleen een verschil in motief. En dat verschil doet er toe.

Pure creativiteit, of het nou in mensen of computers zit, komt voort uit interne motivatie; een proces om iets zinnigs te maken, waarbij het leerproces even belangrijk is als de uitkomst. Daarbij zit de beloning ‘m niet in het geld of de bevestiging die de maker krijgt, maar in het intrinsieke plezier van iets nieuws maken en ontdekken. Dat is tenminste de theorie van professor Jürgen Schmidhuber.

Schmidhuber is een van ’s werelds meest vooraanstaande AI-onderzoekers. Hij publiceerde al 333 papers, won de Neural Networks Pioneer Award en is lid van de European Academy of Sciences and Arts. Zijn algoritmes wonnen al talloze AI-prijzen en worden toegepast in allerlei verschillende AI’s, waaronder de spraakherkenningssoftware in je smartphone. Zijn levensmissie om een AI te bouwen die slimmer is dan mensen (daarover later meer), dwong hem om na te denken over de meest fundamentele drijfveren om nieuwe kennis te vergaren.

Toen ik tijdens mijn research voor dit artikel op zijn paper A Formal Theory of Creativity stuitte, werd ik meteen gegrepen door de elegante eenvoud ervan. Hier was eindelijk een robotmaker aan het woord die zijn hoofd niet breekt over de nutteloze vraag of een eindproduct wel of niet creatief is, dit was iemand die uitzoekt wat de bron is van creativiteit; de motivatie om niet-willekeurige dingen te creëren die nog nooit eerder gemaakt zijn. Om vervolgens aan een computer te leren hoe dat moet.

Maar hoe definieer je creativiteit zodat een computer het begrijpt? En belangrijker nog; hoe kan je een model maken dat creativiteit voortbrengt? In andere woorden: hoe programmeer je creativiteit?

Schmidhubers antwoord: Je doet dat niet.

Kunstwerk door The Painting Fool, een AI die kunst maakt. Beeld: VICE

Even een klein stapje terug. In een youtubevideo van TEDxLausanne legt professor Schmidhuber zijn motivatie uit: “Toen ik nog een klein jongetje was, wilde ik natuurkundige worden, zoals mijn held Einstein. Totdat ik de veel grotere impact besefte van het bouwen van een kunstmatige wetenschapper, eentje die veel slimmer zou zijn dan ikzelf … En deze kunstmatige wetenschapper al het werk laten doen, dat is het plan. Daarom werd ik AI-onderzoeker.”

Schmidhuber doet al sinds het begin van de jaren negentig onderzoek om deze kunstmatige wetenschapper te bouwen, en dan vooral in de richting van wat er nodig is om een AI te bouwen die niet alleen goed is in één taak, maar alle taken kan leren en ook zelf taken kan verzinnen om zijn omgeving beter te leren begrijpen. Een beetje zoals een mens.

Om dit te doen ontwikkelden hij en zijn team modellen voor mathematisch optimale, theoretisch onverslaanbare probleemoplossers. Entiteiten die je in een volledig onbekende omgeving kan neerzetten, waar ze vervolgens mee leren omgaan. Pure creativiteit speelt daarin een essentiële rol.

Volgens Schmidhuber ontstaat creativiteit uit datacompressie. Dat klinkt misschien neerbuigend naar mensen als Rembrandt of Bach, maar volg me even, het is uiteindelijk heel logisch. Misschien zorgt het zelfs wel voor een ‘Aha!’-moment, zoals het bij mij deed.

Ik sprak Schmidhuber aan de telefoon: “In je tijd op aarde, observeer je een steeds langer wordende geschiedenis van data. Data die je oppikt met de dingen die je doet. Je brein probeert in die data de hele tijd regelmatigheden te vinden, nieuwe, onbekende regelmatigheden die dienen om de wereld te begrijpen, om beter te kunnen voorspellen wat er gaat gebeuren.”

Die nieuwe regelmatigheden vind je door experimenten uit te voeren en daar iets van te leren. Maar de drijfveer om die regelmatigheden op te sporen is volgens Schmidhuber verbetering in databesparing.

“Je kan elke nieuwe regelmatigheid als volgt meten: voordat je de regelmatigheid ontdekt hebt, heb je een bepaalde hoeveelheid ruimte nodig om die data te op te slaan. Nadat je die regelmatigheid ontdekt hebt, heb je minder ruimte nodig. Elke regelmatigheid zorgt ervoor dat je ruimte (zoals synapsen) en moeite kunt besparen. Die besparing kan je meten, dat is een echt getal. En de grootte van die besparing is het wow-effect dat je meemaakt als je een nieuwe regelmatigheid ontdekt.”

Femme Fractale, een voorbeeld dat Jürgen Schmidhuber gebruikt om te laten zien hoe een nieuw ontdekte regelmatigheid een gevoel van plezier kan geven. Beeld: Jürgen Schmidhuber

En dat wow-effect – het gevoel dat je krijgt als een heel nieuw nummer luistert, een kunstwerk ziet dat je raakt of eindelijk ontdekt dat horeca staat voor hotels, restaurants en cafés – is een beloning. Een beloning die niet alleen werkt als je iets tot je neemt, maar ook als je iets bedenkt. Het is het plezier van iets opeens snappen, van iets nieuws zien dat ‘klopt’, van losse flarden van gedachten die plotseling op hun plek vallen, dát is de motivatie die ons aanzet tot het maken en willen zien van nieuwe dingen.

Het mooie aan deze manier van kijken, is dat de beloning niet afhankelijk is van bevestiging van de buitenwereld. “Je landgenoot Van Gogh kreeg nauwelijks erkenning toen hij leefde. Mensen kochten zijn werk niet, want ze gaven de voorkeur aan meer fotorealistische schilderijen. Maar hij wist de essentie van wat hij zag uit te drukken op een andere manier. Een nieuwe, niet-willekeurige manier. Hoewel zijn schilderijen niet fotorealistisch waren, bevatten ze wel wat nodig was, al duurde het even voordat mensen de regelmatigheid erin begrepen en waardeerden.”

En dat is precies wat hij een computer wil meegeven: nieuwsgierigheid naar het opzoeken van nieuwe waarheden, nieuwe regelmatigheden die op zichzelf belonend zijn omdat de computer iets beter begrijpt. Pure creativiteit, gedreven door interne beloningen. Je hoeft creativiteit dus niet te programmeren, het vloeit voort uit de drang om nieuwe, onbekende regelmatigheden te ontdekken zodat je de wereld beter begrijpt. Net als bij mensen.

Dit betekent niet dat Schmidhuber op dit moment in zijn lab kunstmatige kunstenaars heeft die geniale kunstwerken produceren. Het duurt nog wel even voordat computers genoeg rekenkracht en geheugen hebben om zo’n algemene AI te laten draaien. Toch leek het me interessant om te vragen of dit soort machines ook kunst voor mensen zouden maken en hoe dat er dan uit zou zien.

“De beste kunst voor mensen wordt op dit moment gemaakt door mensen die al veel weten over mensen,” zegt Schmidhuber. Omdat zijn opzet draait om algemene intelligentie, zal dit in de praktijk betekenen dat een AI die kunst moet maken voor mensen, eerst vrijwel alles moet leren over de fysieke wereld, over de mensheid, inclusief al onze rare culturele historie vol irrationeel gedrag, de huidige tijdsgeest en hoe onze sensoren allemaal precies werken – dingen die wij mensen vanaf onze geboorte moeiteloos hebben opgepikt omdat we vrijwel uitsluitend met mensen omgaan.

Hierbij is het grote verschil met een AI dat deze een eigen wereldbeeld heeft opgebouwd in een taal die de computer zelf begrijpt – de herinneringen (data) van de computer zijn heel anders geordend en gerangschikt dan bij mensen – waardoor de computer mensen moet leren begrijpen zoals een mens een kikker leert begrijpen. We zijn namelijk totaal andere wezens.

Volgens Schmidhauer zal het voor een algemene AI die daadwerkelijk creatief is waarschijnlijk nauwelijks interessant zijn om kunst voor ons te maken. Net zoals mensen het niet heel interessant vinden om kunst voor kikkers of mieren te maken. Of zelfs voor chimpansees.

“Stel je voor dat je kunst wilt maken voor mieren. Ze zullen vooral geïnteresseerd zijn in andere mieren, niet in jou. Je kan hun aandacht vangen met feromonencocktails, maar je weet nog niet zo veel over mieren. Je probeert dus wat dingen uit, en vind uiteindelijk wat combinaties van feromonen die de mieren leuk vinden. Het zal een tijdje boeiend zijn dat je nieuwe macht over mieren leidt tot interessante regelmatigheden in hun gedrag. Op een gegeven moment wordt dat echter saai, en zul je je aandacht weer vestigen op je eigen diersoort – het is belonender om met soortgenoten om te gaan, die je misschien ook sociale beloningen kunnen geven.”

Mocht het dus ooit zo ver komen dat computers pure creatieve kunst gaan maken, ten opzichte van werk dat alleen geproduceerd wordt om een menselijke slavendrijver te plezieren, dan zullen we die kunst helaas waarschijnlijk niet begrijpen. Misschien kunnen we het werk überhaupt niet zien met de beperkte sensoren waarmee we de wereld waarnemen.

Wie weet maakt de AI wel uitstekende streetart – in vijf dimensies. Of schildert hij een portret van een andere sexy AI met radiogolven op de maan. Of schrijft-ie een theaterstuk in gravitatiegolven.

In andere woorden: zodra een computer slim genoeg is om zichzelf te motiveren om kunst te maken, zal de kunst die daaruit voortkomt waarschijnlijk niet meer interessant zijn voor ons.

The Creators Project staat deze hele week in het teken van digitale kunst. Samen met vooraanstaande kunstenaars, curatoren, galeriehouders en verzamelaars verkennen we de kunstwereld van morgen.

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s