Can robots be creative? - Gil Weinberg

หุ่นยนต์สร้างสรรค์ได้หรือ - กิล เวนเบอร์ก (Gil Weinberg)

Translator: Kelwalin Dhanasarnsombut Reviewer: Sritala Dhanasarnsombut

How does this music make you feel?

เสียงดนตรีนี้ทำให้คุณรู้สึกอย่างไร

Do you find it beautiful?

คุณคิดว่ามันสวยงามหรือเปล่า

Is it creative?

มันสร้างสรรค์หรือไม่

Now, would you change your answers

ทีนี้ คุณจะเปลี่ยนคำตอบของคุณไหม

if you learned the composer was this robot?

ถ้าคุณรู้ว่า ผู้ประพันธ์คือหุ่นตัวนี้

Believe it or not,

เชื่อหรือไม่

people have been grappling with the question of artificial creativity,

คนเรายึดติดกับคำถาม เกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ของหุ่น

alongside the question of artifcial intelligence,

พอๆ กับคำถามเกี่ยวกับจักรกลอัจฉริยะ

for over 170 years.

เป็นเวลาตลอด 170 ปี

In 1843, Lady Ada Lovelace,

ในปี ค.ศ. 1843 เลดี้ เอด้า เลิฟเลซ (Lady Ada Lovelace)

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

นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ ที่ได้รับการยอมรับ ว่าเป็นนักเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์คนแรก

wrote that a machine could not have human-like intelligence

เขียนไว้ว่า เครื่องจักรไม่อาจมีอัฉริยภาพ อย่างมนุษย์ได้

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

ตราบใดที่มันทำเพียงแต่สิ่ง ที่มนุษย์จงใจวางแผนให้มันทำเท่านั้น

According to Lovelace,

ตามคำกล่าวของ เลิฟเลซ

a machine must be able to create original ideas

จักรกลจะต้องสามารถสร้างความคิดใหม่ได้

if it is to be considered intelligent.

ถ้ามันจะถูกจัดว่ามีอัจฉริยภาพ

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

การทดสอบของเลิฟเลซ ที่มีขึ้นในปี ค.ศ. 2001 ให้สมมติฐานถึงวิธีพินิจพิเคราะห์แนวคิดนี้

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

เครื่องจักรสามารถผ่านการทดสอบนี้ ถ้ามันให้ผลลัพท์

that its designers cannot explain based on their original code.

ที่คนที่ออกแบบมันไม่สามารถอธิบาย จากรหัสดังเดิมของพวกเขาได้

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

จากการออกแบบ การทดสอบเลิฟเลซ เป็นการทดลองทางความคิด

than an objective scientific test.

มากกว่าการทดสอบทางวิทยาศาสตร์ อย่างเป็นรูปธรรม

But it's a place to start.

แต่มันเป็นจุดเริ่มต้น

At first glance,

ในตอนแรก

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

ความคิดที่ว่าเครื่องจักรจะสร้างสรรค์ดนตรี ที่มีความใหม่ มีคุณภาพสูง ในแบบนี้

might seem impossible.

อาจเป็นไปไม่ได้

We could come up with an extremely complex algorithm

เราอาจต้องเจอกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อนมาก

using random number generators, chaotic functions, and fuzzy logic

โดยใช้ตัวเลขอย่างสุ่ม ฟังก์ชันที่ยุ่งเหยิง และตรรกะที่ไร้ระเบียบ

to generate a sequence of musical notes

เพื่อสร้างลำดับของตัวโน้ตดนตรี

in a way that would be impossible to track.

ในแบบที่ไม่สามารถที่จะเดาได้

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

แต่แม้ว่ามันอาจให้ทำนองใหม่นับไม่ถ้วน ที่เราไม่เคยได้ยินมาก่อน

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

แค่เพียงบางส่วนเท่านั้นที่มันจะน่าฟัง

With the computer having no way to distinguish

เมื่อคอมพิวเตอร์ไม่มีทางที่จะแยกแยะ

between those which we would consider beautiful

ระหว่างสิ่งที่เราคิดว่าเพราะ

and those which we won't.

และสิ่งที่เราคงจะไม่คิดว่าเป็นเช่นนั้น

But what if we took a step back

แต่ถ้าหากเราลองย้อนกลับไป

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

และพยายามคิดถึงกระบวนการตามธรรมชาติ ที่ก่อให้เกิดความคิดสร้างสรรค์

We happen to know of at least one such process

เราก็จะรู้อย่างน้อยหนึ่งกระบวนการ

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

ที่นำไปสู่ผลลัพท์ใหม่ มีคุณค่า และสวยงาม

the process of evolution.

นั่นก็คือ กระบวนการของวิวัฒนาการ

And evolutionary algorithms,

และอัลกอริธึมวิวัฒนาการ

or genetic algorithms that mimic biological evolution,

หรืออัลกอริธึมพันธุศาสตร์ ที่เลียนแบบวิวัฒนการเชิงชีวภาพ

are one promising approach

เป็นวิธีการหนึ่งที่ดูมีความหวัง

to making machines generate original and valuable artistic outcomes.

ที่จะทำให้เครื่องจักรสร้างผลลัพท์ ที่ใหม่ และมีคุณค่าอย่างงานศิลป์

So how can evolution make a machine musically creative?

แล้ววิวัฒนาการทำให้เครื่องจักร มีความสร้างสรรค์ทางดนตรีได้อย่างไรล่ะ

Well, instead of organisms,

เอาล่ะ แทนที่จะเป็นสิ่งมีชีวิต

we can start with an initial population of musical phrases,

เราสามารถเริ่มต้นด้วย กลุ่มแรกของบทดนตรี

and a basic algorithm

และอัลกอริธีมง่ายๆ

that mimics reproduction and random mutations

ที่เลียนแบบการสืบพันธุ์ และการกลายพันธุ์แบบสุ่ม

by switching some parts,

โดยการเปลี่ยนบางส่วน

combining others,

การรวมกันกับส่วนอื่นๆ

and replacing random notes.

และการแทนที่ตัวโน้ตดนตรี

Now that we have a new generation of phrases,

ทีนี้ เราได้เนื้อดนตรีใหม่

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

เราสามารถเลือก โดยใช้ปฏิบัติการที่เรียกว่า ฟังก์ชันที่เหมาะสม

Just as biological fitness is determined by external environmental pressures,

เช่นเดียวกับที่ความเหมาะสมทางชีวภาพ ถูกกำหมดโดยแรงกดดันจากธรรมชาติภายนอก

our fitness function can be determined by an external melody

ฟังก์ชันที่เหมาะสมของเราสามารถถูกกำหนด ได้โดยทำนองภายนอก

chosen by human musicians, or music fans,

ที่ถูกเลือกโดยนักดนตรีที่เป็นมนุษย์ หรือแฟนดนตรี

to represent the ultimate beautiful melody.

เพื่อเป็นตัวแทนทำนองที่เพราะจริงๆ

The algorithm can then compare between our musical phrases

อัลกอริธึมสามารถเปรียบเทียบระหว่าง เนื้อดนตรีของเรา

and that beautiful melody,

กับทำนองที่เพราะได้

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

และเลือกเฉพาะเนื้อดนตรีที่คล้ายกับมัน

Once the least similar sequences are weeded out,

เมื่อลำดับที่คล้ายกันน้อยที่สุดถูกกำจัดออก

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

อัลกอริธึมสามารถสร้างการกลายพันธุ์ และรวมสิ่งที่เหลืออยู่ขึ้นอีก

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

จากนั้นเลือกสิ่งที่คล้ายกันที่สุด หรือที่เหมาะสมที่สุดจากชุดใหม่ที่ได้

and repeat for many generations.

และทำซ้ำไปเรื่อยๆ อีกหลายๆ ชุด

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

กระบวนการที่นำเราไปถึงจุดนั้น มีความสุ่มและความซับซ้อนในนั้น

that the result might pass the Lovelace Test.

ที่ผลที่ได้อาจผ่านการทดสอบเลิฟเลซ

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

ที่สำคัญไปกว่านั้น ต้องขอบคุณความงาม ตามความคิดของมนุษย์ในกระบวนการนี้

we'll theoretically generate melodies we would consider beautiful.

ตามทฤษฎีเราจะสร้างทำนองที่เราคิดว่าเพราะ

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

แต่นี่จะเป็นที่พอใจต่อความหยั่งรู้ในใจ ว่าความสร้างสรรค์ที่แท้จริงคืออะไรหรือเปล่า

Is it enough to make something original and beautiful,

มันเพียงพอไหมที่จะสร้างอะไรสักอย่าง ที่ใหม่และสวยงาม

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

หรือความคิดสร้างสรรค์ต้องการเจตนา และการรับรู้ต่อสิ่งที่กำลังถูกสร้างเหรอ

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

บางที ความสร้างสรรค์ในกรณีนี้ มาจากนักเขียนโปรแกรมจริงๆ

even if they don't understand the process.

แม้ว่า พวกเขาจะไม่เข้าใจกระบวนการก็ตาม

What is human creativity, anyways?

ว่าแต่ ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์คือะไรกัน

Is it something more than a system of interconnected neurons

มันเป็นมากกว่าระบบ ของการเชื่อมต่อเซลล์ประสาท

developed by biological algorithmic processes

ที่ถูกพัฒนาโดยกระบวนการ ที่มีอัลกอริธึมตามธรรมชาติ

and the random experiences that shape our lives?

และประสบการณ์อย่างสุ่ม ที่ก่อร่างชีวิตเรา

Order and chaos, machine and human.

มีรูปแบบหรือยุ่งเหยิง เครื่องจักรหรือมนุษย์

These are the dynamos at the heart of machine creativity initiatives

นี่เป็นเครื่องกำเนิดพลังงานที่หัวใจ ของการเกิดความคิดสร้างสรรค์ของเครื่องจักร

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

ที่ตอนนี้กำลังสร้างดนตรี รูปปั้น ภาพวาด บทกลอน และอีกมากมาย

The jury may still be out

การฟันธงคงยังไม่เกิดขึ้น

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

ว่ายุติธรรมหรือไม่ที่จะเรียกการกระทำเหล่านี้ ว่าคือการสร้างสิ่งสร้างสรรค์

But if a piece of art can make you weep,

แต่ถ้างานศิลป์สามารถทำให้คุณร้องไห้

or blow your mind,

หรือทำเอาซะจิตกระเจิง

or send shivers down your spine,

หรือให้ความรู้สึกเย็นวาบไปตามสันหลัง

does it really matter who or what created it?

มันสำคัญอีกไหมว่าใครเป็นคนสร้างงานนั้น