Home » Bilim ve Teknoloji » Yapay Zeka ve Sanat

Yapay Zeka ve Sanat

Hastalıkları teşhis etmede, problem çözmede bizden çok daha iyiler.Dünya şampiyonlarını satrançta, Go’da ve Riziko’da rahatlıkla yendiler.Strateji oyunlarında onlara karşı pek bir şansımız kalmadı.Evet, yapay zekâ denen bu taklitçiler, her geçen gün bir yeteneğimizi ele geçiriyor olabilir, ama rahat olun, insanlığın zirvesi saydığımız sanatımıza asla ulaşamayacaklar!

Yoksa…Bir gün sıra ona da gelebilir mi?1950’li yıllarda, programların saklanabildiği bilgisayarların geliştirilmesiyle başlayan, insan gibi düşünen sistemler yaratma fikri, 1956’da John McCarthy tarafından yapay zekâ adıyla kavramlaştırıldı.O günden bugüne çok, sayıda araştırmacıyı kendine çekmeyi başaran bu uğraş, zaman zaman sekteye uğrayıp beklentileri karşılayamasada, İşlemci güçlerinin ve veri çeşitliğinin hızla artmasıyla, bize müthiş ürünler vermeye başladı.Örneğin, son yıllarda geliştirilen derin sinir ağları sayesinde, makineler verilen bir görevi nasıl yapacaklarını, örneğin bir fotoğrafta bir insan olup olmadığını, tespit etmeyi öğrenebiliyor.

Yapay zekâyı genel olarak üç başlık altında sınıflandırabiliriz.Bir amaç için özelleşmiş zayıf yapay zekâ, çok sayıda görevi yapabilen ve insan yaklaşımına sahip güçlü yapay zekâ ve insanlardan çok daha üstün süper yapay zekâ.Şimdilik süper yapay zekaya erişmek bir yana, İnsan gibi muhakeme yeteneğine sahip, güçlü yapay zekâya bile çok uzağız.Fakat günümüz zayıf yapay zekâ uygulamaları bile, bizi birçok alanda geçebiliyor, örneğin insana has gibi görünen dudak okuma görevinde.Profesyonel dudak okuyucular, söylenilenlerin %20 ile %60’ını anlayabilirken, Oxford Üniversitesi tarafından, bu iş için geliştirilmiş yapay zeka uygulaması LipNet’in başarı oranı %90 nın üzerine çıkmıştır.Örnekteki gibi, yapay zekâyı bir işi en iyi şekilde yapması için eğitmek ve başarısını ölçmek nispeten kolay.

Peki, ama ya ortada en iyi şekilde yapılabilecek bir şey yoksa?Örneğin, en iyi insan portresini kim çizebilir?Realist Gustave Courbet mi , sürrealist Salvador Dali mi, yoksa kübist Picasso mu?Sanatla ilgili kişiler, bu soruya farklı cevaplar, ve bu ressamların eserlerine farklı yorumlar yükleyeceklerdir.İlginç gelebilir, ama herkes için farklı anlamlar barındıran, neden yapıldığı üzerine derin tartışmalar yapılan sanat bile, yapay zekânın uğraşları arasına girdi.İşte, biz de bu videomuzda, günümüz yapay zekâsının sanatçı kişiliğini, birkaç alanda inceleyecek, ve ortaya çıkan eserlerin, bir sanat eseri değeri olup olmadığını sorgulamaya çalışacağız.

Minimum insan müdahalesi ile müzik yapma fikri, çok eski zamanlara, Antik Yunan’a kadar uzanır.O günden günümüze Pisagor, Plato, Mozart ve daha niceleri, müziğin otomatik olarak üretilmesi için çeşitli yöntemlere başvurdu.Son yıllarda ise, bu görevi tahmin edeceğiniz üzere, yapay zekâ üstlendi.Bir müzisyene veya, belirli bir tarza ait bestelerle eğitilmiş yapay sinir ağları, özgün eserler verebiliyor.Bu çalışmalardan bir kaçına gelin birlikte bakalım.

Google’ın yapay zekâ konusunda çalışan çok sayıda proje ekibi var.Bunlardan biri de Magenta.Öncelikli görevlerinin sanatsal ürünler üretmek olduğunu vurgulayan ekip, geliştirdikleri derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla, yeni besteler ve resimler üretmenin peşinde.Daha çok müzik konusundaki çalışmaları ile bilinen ekibin ürettiği besteler, şimdilik bir bütünlükten yoksun olsa da, kısa parçalar halinde dinlendiğinde kulağa hayli hoş geliyorlar.18.yüzyıl Almanya’sında yaşayan Johann Sebastian Bach, bestelerinin eşsiz güzelliği ve armonideki teknik yetkinliğiyle, barok müziğin büyük ustalarından biri olarak bilinir. Eserlerine bir soprano ile başlayan Bach, sonrasında bu melodiye göre alto, tenor ve bas sesler için armoniler kurgular. Bach’ın korallerinin bu basit ancak kendine has mantıksal yapısı, yıllardır araştırmacıların ilgisini çekmiş, en son Sony Bilgisayar Laboratuvarları’nda, bir yapay zekâ çalışmasına da konu olmuştur. Araştırmacılar Bach’ın 352 koral çalışmasını, DeepBach adını verdikleri algoritmanın eğitiminde ve testinde kullandı.Algoritmanın görevi, kendisine bir soprano melodi verildiğinde, Bach tarzında armoniler oluşturmaktı.Çalışmanın sonuçları, %25’ini profesyonel müzisyenlerin ve müzik öğrencilerinin oluşturduğu, 1200’den fazla kişi üzerinde denendi. Katılımcılara farklı farklı armoniler dinletildi, ve dinledikleri armoninin Bach’a mı, yoksa bir bilgisayara mı ait olduğunu düşündükleri soruldu.Katılımcıların yarısı, DeepBach uygulamasının yapmış olduğu müziği, Johann Sebastian Bach in gerçek bir eseri sandı.

Resim, matematiğin dokunuşlarıyla güzelleşen en belirgin sanat alanlarından biridir. Örneğin 15.yüzyıl da, Brunelleschi ve Masaccio gibi sanatçıların, geometri bilgilerini kullanarak resme kazandırdıkları perspektif tekniği, resmin bir anlamda yeniden keşfine imkân sağlamış, ve Leonardo, Michelangelo, Donatello, Rafael gibi birçok Rönesans sanatçısına, unutulmaz şaheserler yaratma imkânı sunmuştur.

Montreal Üniversitesi’nden Ian Goodfellow ve arkadaşları, 2014 yılında yayınladıkları bir makalede, Generative Adversarial Network GAN adını verdikleri, bir tür yapay sinir ağını tanıttı.GAN’lar temel olarak birbirinden farklı amaçlarla çalışan, iki sinir ağından oluşuyor.Bunlardan ilki bir sahte tablo çiziyor, diğeri ise onu orjinali ile karşılaştırarak, hatalarını ilk sinir ağına bildiriyor.Bu durum, resim orjinalinden ayırt edilemez hale gelene dek tekrarlanıyor.Sonuç olarak, insan tarafından çizilmiş resimlere yakın resimler elde edilmiş oluyor.

İnsan üretimine yakın çizimler elde etmek için geliştirilen GAN’lar, bilinen resim stillerini taklit ettikleri için, çok da yaratıcı sayılmıyorlar.İnsanlar, yaratıcılıklarını sanatın sınırlarını zorlayarak kazanıyorlarsa, yapay zekâ da öyle yapmalı değil mi? Peki, sanatta yaratıcı olmanın bir yöntemi var mı ki?Yeni bir sanat akımı yaratacak sürecin, nasıl olması gerektiğine dair çeşitli hipotezler var. En popüler hipotezlerden birine göre, yeni bir sanatsal çalışma kabul görmek istiyorsa, mevcut bir akımdan biraz farklılaşarak ortaya çıkmalıdır. Yani mevcut akımlara kopya denecek kadar benzemediği gibi, onlardan tamamen kopuk da olmamalıdır. İşte tam da bu fikirden yola çıkan, ve liderliğini Rutgers Üniversitesi’nden Ahmet Elgammal’ın üstlendiği bir ekip, değiştirilmiş GAN’lar kullanarak, insan üretimine yakın fakat yeteri kadar da farklı resimler üretmeyi başardı. Bunun için 15. yüzyılla 20. yüzyıl arasında çizilmiş, 80.000’den fazla resmi kullandılar.Her resmin hangi akıma ait olduğunu da işaretleyerek, ayırt edici sinir ağını eğittiler.Klasik GAN’lardaki gibi üretici sinir ağı, yine kendince çizimler yaparak ayırt edici ağa sundu, ve gelen geri bildirimlere göre çizimini değiştirdi. Ama bu sefer hedef farklıydı.Yerleşik stillerden olabildiğince farklılaşmak, ama ana sanat akımlarından da kopmamak. Ekip, Creative Adversarial Network, CAN adını verdikleri bu mimari ile, ürettikleri resimleri bir teste tabi tuttu.Deneklere GAN, CAN gibi yapay zekâ algoritmaları tarafından üretilmiş resimler, ve insanlar tarafından yapılmış çeşitli stillerde resimler göstererek, daha sonra bazı sorulara cevap vermelerini istediler. CAN’ların çizdiği resimlerin %53’ü, GAN’ların çizdiği resimlerin ise %35’i insan yapımı olarak sınıflandırıldı.Gerçekten insanlar tarafından çizilip, Art Basel’de sergilenen çalışmaların ise %59’u bilgisayar çizimi sanıldı.İşin ilginç yanı ise, katılımcıların CAN’ın çizdiği resimleri daha etkileyici bulmasıydı.

Tabii bu alanda yapılan çalışmalarının hepsi, yeni bir resim üretmeye yönelik değil.Örneğin, var olan resimlere artistik bir boyut kazandırmaya çalışan uygulamalar da, günümüzde bir hayli yaygın.Bulutlara bakıp da onları bir şeylere benzetmeyenimiz yoktur.Önce bulutun neye benzediğine dair aklımızda kabaca bir şey oluşur, sonra da benzettiğimiz şey ile bulut arasında daha çok benzerlik bulmaya çalışırız. Google mühendislerinden Alexander Mordvintsev’in oluşturduğu, DeepDream’in çalışma şekli de bizim yaptığımıza çok benziyor.Yani, kendine gösterilen resimlerde ne olduğunu ayırt etmek üzere eğitilmiş derin sinir ağlarına, bu resimde ne görüyorsun diye sormak yerine, bu resimde ne görüyorsan, resmi gördüğün şeye daha çok benzet diyorsunuz. O da özgün resmi, gördüğünü sandığı şeye daha çok benzeyecek şekilde değiştiriyor. Google’ın derin yapay sinir ağları, daha çok neleri ayırt etmek üzere eğitildiyse, kendilerine gösterilen resimleri de onlara benzetmeye çalışıyor.

Baştan sona bütünlüğü sağlamak gerektiğinden, edebiyat yapay zekâ için hayli zorlu bir uğraş.Hatta yapay zekânın sanatta en zayıf olduğu alanın, edebiyat olduğunu söyleyebiliriz.Bu nedenle çalışmaların kapsamı genelde kısa tutuluyor.Şimdilik sonuçlar çok parlak olmasa da, arada başarılı örnekler de çıkmıyor değil.Örneğin Future Üniversitesin’den bir ekip, geliştirdiği yapay zekâ ile ortaklaşa kısa bir roman yazarak, Japon Edebiyat Ödülleri yarışmasına katıldı.Yarışmayı kazanamasalar da, ilk turu geçerek önemli bir başarıya imza attılar.

Sanatta aradığınız teknik mükemmellik ve belki biraz da özgünlükse, yapay zekânın bizim yerimizi alması kuvvetle muhtemel.Çünkü, insana özgü hataları en aza indirebilen algoritmaların karşısında direnmemiz hayli zor gibi.Ancak sanatın psikolojik boyutunu da dikkate alırsak işin rengi değişiyor.Çünkü, o zaman kusursuzluğun kendisinden çok, eserin kusurlu bir insanın elinden çıkabilmiş olmasını önemsiyoruz.Bu açıdan baktığımızda, aktaracak bir duygusu olmayan günümüz zayıf yapay zekâsının, sanatla pek ilgisi kalmıyor.Zira ellerine klavye tutuşturulan milyarlarca maymunun, trilyonlarca denemeden sonra anlamlı bir hikâye yazması ile, zayıf yapay zekâ arasındaki tek fark, ikincisinin hatalarından ders çıkarıyor olmasıdır.Her iki durumda da ortaya çıkan ürünün yaratıcıları ne yaptıklarının farkında değildir.Ancak günün birinde güçlü yapay zekâya ulaşılır da, onlar duyguları olduğu konusunda bizi ikna edebilirse, belki o zaman yapay zekâ sanatından bahsedebiliriz.Belki de o zaman sanat kavramını yeniden tanımlarız.

, , , , , , , , , , , , , ,

About

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

*
*