Can robots be creative? - Gil Weinberg

ロボットに創造性はあるのか？ ― ギル・ワインバーグ

翻訳: Misaki Sato 校正: Naoko Fujii

（音楽）

How does this music make you feel?

この音楽をどう思いますか？

Do you find it beautiful?

美しいと思いますか？

Is it creative?

独創的でしょうか？

Now, would you change your answers

さて 作曲者の正体が

if you learned the composer was this robot?

このロボットだとしても 意見は変わらないでしょうか？

Believe it or not,

信じられないかもしれませんが

people have been grappling with the question of artificial creativity,

人間は人工的な創造性の問題について

alongside the question of artifcial intelligence,

人工知能の問題と並んで

for over 170 years.

170年以上にわたり 取り組んできたのです

In 1843, Lady Ada Lovelace,

1843年にエイダ・ラブレス伯爵夫人という

an English mathematician considered the world's first computer programmer,

世界初のプログラマーとされる 英国の数学者は

wrote that a machine could not have human-like intelligence

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

as long as it only did what humans intentionally programmed it to do.

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

According to Lovelace,

ラブレスによると

a machine must be able to create original ideas

機械が知的な存在と見なされるには

if it is to be considered intelligent.

独創的なアイディアを 生み出せなければなりません

The Lovelace Test, formalized in 2001, proposes a way of scrutinizing this idea.

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

A machine can pass this test if it can produce an outcome

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

that its designers cannot explain based on their original code.

その機械は試験に合格です

The Lovelace Test is, by design, more of a thought experiment

ラブレス・テストは 科学実験というよりは

than an objective scientific test.

むしろ 思考実験なのです

But it's a place to start.

でも ここから始めましょう

At first glance,

一見すると

the idea of a machine creating high quality, original music in this way

機械がこんなふうに 高度な独自の音楽を作曲するのは

might seem impossible.

不可能に思えるかもしれません

We could come up with an extremely complex algorithm

乱数発生器やカオス関数 ファジィ論理を使って

using random number generators, chaotic functions, and fuzzy logic

非常に複雑なアルゴリズムを開発し

to generate a sequence of musical notes

追跡が不可能になるように

in a way that would be impossible to track.

音符のシーケンスを生成することは できるでしょう

But although this would yield countless original melodies never heard before,

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

only a tiny fraction of them would be worth listening to.

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

With the computer having no way to distinguish

コンピューターには

between those which we would consider beautiful

人間が美しいと感じる音楽と

and those which we won't.

そうでない物を見分ける 識別能力がないからです

But what if we took a step back

でも ここでちょっと考え方を変えて

and tried to model a natural process that allows creativity to form?

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？

We happen to know of at least one such process

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

that has lead to original, valuable, and even beautiful outcomes:

実は少なくとも１つ 知られています

the process of evolution.

それは進化のプロセスです

And evolutionary algorithms,

進化的アルゴリズム―

or genetic algorithms that mimic biological evolution,

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

are one promising approach

機械が独創的で価値ある結果を生み出す

to making machines generate original and valuable artistic outcomes.

有望な方法です

So how can evolution make a machine musically creative?

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？

Well, instead of organisms,

生命体の代わりに

we can start with an initial population of musical phrases,

音楽フレーズの初期集団を用意し

and a basic algorithm

繁殖や突然変異をまねて

that mimics reproduction and random mutations

一部を入れ替えたり

by switching some parts,

つなぎ合わせたり

combining others,

ランダムな音符と置き換えたりする

and replacing random notes.

基本的なアルゴリズムから始めます

Now that we have a new generation of phrases,

これで新たな世代のフレーズが 生み出されました

we can apply selection using an operation called a fitness function.

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

Just as biological fitness is determined by external environmental pressures,

生物学的適応度が 外圧環境によって決まるように

our fitness function can be determined by an external melody

音楽の適合度も 音楽家や音楽ファンが

chosen by human musicians, or music fans,

最高に美しいメロディとして選んだ

to represent the ultimate beautiful melody.

外部のメロディに基づいて決定されます

The algorithm can then compare between our musical phrases

そうして アルゴリズムは 作成した音楽のフレーズと

and that beautiful melody,

先ほどの美しいメロディを比較して

and select only the phrases that are most similar to it.

よく似ているフレーズだけを残すのです

Once the least similar sequences are weeded out,

似ていないフレーズを 取り除いた後

the algorithm can reapply mutation and recombination to what's left,

アルゴリズムは再び突然変異や 組み換えを行い

select the most similar, or fitted ones, again from the new generation,

よく似た つまり適応度の高いメロディを選び

and repeat for many generations.

その新しい世代から 何世代にもわたって繰り返します

The process that got us there has so much randomness and complexity built in

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

that the result might pass the Lovelace Test.

その結果はラブレス・テストに 合格するはずです

More importantly, thanks to the presence of human aesthetic in the process,

さらに その過程に 人間の美意識が織り込まれるため

we'll theoretically generate melodies we would consider beautiful.

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

But does this satisfy our intuition for what is truly creative?

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？

Is it enough to make something original and beautiful,

作品が独創的で美しければ 良いのでしょうか？

or does creativity require intention and awareness of what is being created?

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？

Perhaps the creativity in this case is really coming from the programmers,

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

even if they don't understand the process.

その過程を当人は 理解できないとしてもです

What is human creativity, anyways?

そもそも 人間の創造性とは 何なのでしょうか？

Is it something more than a system of interconnected neurons

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

developed by biological algorithmic processes

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

and the random experiences that shape our lives?

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？

Order and chaos, machine and human.

秩序とカオス 機械と人間

These are the dynamos at the heart of machine creativity initiatives

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

that are currently making music, sculptures, paintings, poetry and more.

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

The jury may still be out

果たしてこの活動を

as to whether it's fair to call these acts of creation creative.

創造的と呼んでいいものか まだ結論は出ていません

But if a piece of art can make you weep,

しかし その作品により 涙を流したり

or blow your mind,

ハッとしたり

or send shivers down your spine,

背筋をゾクッとさせられる限り

does it really matter who or what created it?

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