Мы находимся в самом разгаре важных разработок в области искусственного интеллекта. Эти события находятся на перепутье: один путь ведет к устойчивому обществу после дефицита, а другой ведет к столь же сейсмическому сдвигу парадигмы в противоположном направлении. В ближайшие десятилетия машины и человеческая жизнь станут более тесно взаимосвязанными, чем когда-либо прежде.

Хотя мы можем рассматривать разработку ИИ как проблему ограниченной оптимизации, этот подход, как правило, фокусирует наше мышление исключительно на том, что можно измерить, препятствуя нашей способности мыслить горизонтально, открыто и критически о проблемах, которые мы намереваемся решить.

В качестве альтернативы мы можем сделать акцент на развитии ИИ с пониманием человечности. Это важно как для улучшения все более распространенных систем «слабого ИИ», так и для того, чтобы проложить безопасный для человека путь к общему искусственному интеллекту. Однако это понимание придет только при обращении к самой человеческой части интеллекта - нашему творчеству.

Самый многообещающий путь к этому - найти область исследования, которая может дать нам конкретную формулировку самых сложных строительных блоков творчества, что приведет к сильному потенциалу обобщения идей в нескольких областях. С этой целью особенно зарождающейся областью являются исследования машинного интеллекта в музыке. Музыка, среди всех форм творческого искусства, наиболее полно поддается строгому математическому описанию, но при этом служит очень специфической формулировкой человеческого выражения, общения и творчества. Мы можем разбить это на 4 особенности:

  1. Музыка по своей природе временна, свойство, которое соответствует нашим наиболее важным конструкциям бизнеса (финансовые рынки), политики (избирательные циклы) и развлечений (спорт).
  2. Музыка предлагает сложную структуру и синтаксис, предлагая абстракцию над естественным языком.
  3. Музыка и ее интерпретация варьируется от культуры к культуре и от человека к человеку, что дает возможность решать проблемы двусмысленности.
  4. Эмоциональность, присущая музыке, побуждает сочувствие быть основным элементом дизайна искусственного интеллекта, вдохновленного музыкой.

В качестве конкретного примера того, как исследования в области музыкального ИИ могут способствовать технологическому прогрессу во всех областях, мы можем рассмотреть здравоохранение. Успешные результаты зависят не только от лечения - они также требуют эмоциональной поддержки и хорошо развитой «прикроватной манеры».

Чтобы разработать эту модель поддержки, мы можем начать с использования идей, полученных на основе моделей контролируемого обучения и обучения с подкреплением, обученных эмоциональным реакциям человека на наборы данных мелодических и гармонических звуков. Используя музыку, а не язык, мы можем избежать сложности и ассоциаций естественного языкового содержания и максимально сосредоточиться на самой эмоциональной реакции. Это позволяет нам обучать и применять модели обучения с подкреплением, которые будут лучше распространяться на большие группы населения. Со временем мы добавляем в нашу модель строго упорядоченные элементы и итеративно разрабатываем систему с «интуицией» о человеческом опыте. Эта система может иметь неоценимое значение для пополнения утомленных поставщиков медицинских услуг по всему миру.

Для достижения вышеуказанных и многих дополнительных вариантов использования я предлагаю план исследований в области музыкального ИИ. Дорожную карту можно разбить на 4 части, каждая из которых относится к непосредственным и жизненно важным приложениям за пределами музыки:

  1. Разработайте оптимизированную систему данных для хранения и извлечения музыкальной информации для машинного использования - g превращается в гибкую и быструю систему данных для структурированной и неструктурированной информации, некоторые из которых являются строго временными (данные временных рядов)
  2. Улучшите стандартные задачи поиска информации о музыке с помощью этой системы данных - обобщает до эффективных алгоритмов поиска и сортировки по мультимодальным данным, некоторые из которых основаны на временных рядах
  3. Применять существующие методы контролируемого и неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением к музыке с использованием нашей системы данных - обобщается на обработку естественного языка и новые пользовательские интерфейсы
  4. Создавать новые методы обучения и применять существующие исследования для развития машинного понимания музыки - обобщает на смысловой перевод, обучающие системы и обобщенные системы логического вывода

Вышеупомянутые части не находятся строго в линейной временной шкале, и части каждой части можно решать одновременно. Однако общая дорожная карта важна, потому что она обеспечивает консолидированную основу и ориентир для исследований, а также предоставляет монетизируемые пит-стопы на пути к конечной цели ИИ, ориентированного на человека.

В течение следующих нескольких недель я опубликую серию статей, посвященных первой части вышеприведенной дорожной карты - системе музыкальных данных. Надеюсь, вы присоединитесь ко мне по пути.