Когда вдохновение становится алгоритмом: как принципы импровизации помогут создать по-настоящему творческий искусственный интеллект

Автор: Денис Аветисян

Как изучение принципов импровизации в музыке, танце и искусстве может подсказать новые пути создания открытых, творческих и способных к совместному созиданию систем искусственного интеллекта.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Непосредственный физический контакт между телами формирует динамическую систему, в которой взаимная поддержка и распределение веса создают непрерывный танец равновесия и движения.

Исследование возможностей применения принципов импровизации и открытости для разработки систем искусственного интеллекта, способных к творческому взаимодействию с человеком.

Несмотря на значительные успехи в области генеративного искусственного интеллекта, создание систем, способных к подлинно открытой и спонтанной импровизации, остается сложной задачей. В работе ‘On Improvisation and Open-Endedness: Insights for Experiential AI‘ исследуются принципы человеческой импровизации в музыке, танце и других видах искусства для разработки более креативных и самобытных ИИ-агентов. Полученные в ходе экспертных интервью сведения выявляют ключевые аспекты импровизации, такие как активное слушание, принятие неопределенности и эмпатия, которые могут быть интегрированы в дизайн ИИ. Возможно ли создать ИИ, способный не просто генерировать новые данные, но и созидать в настоящем моменте, взаимодействуя и развиваясь вместе с человеком?

Ограничения Традиционного ИИ

Традиционные системы искусственного интеллекта демонстрируют высокую эффективность в распознавании паттернов, однако испытывают трудности с адаптацией к меняющимся условиям. Это ограничение обусловлено фундаментальным различием между принципами работы ИИ и воплощённым интеллектом, свойственным живым организмам. Существующие подходы, основанные на обработке статических данных, не позволяют ИИ полноценно взаимодействовать с окружающей средой и приобретать опыт. Настоящая работа представляет собой исследование концепции «опытного ИИ», акцентируя внимание на необходимости перехода от обучения на основе данных к обучению посредством взаимодействия с окружающей средой. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Импровизация: Основа Адаптивного ИИ

Импровизация – это спонтанная генерация действий в ответ на меняющуюся среду. Этот процесс требует быстрого анализа ситуации и адаптации, что делает его актуальным как в искусстве, так и в разработке интеллектуальных систем. Ключевые компоненты успешной импровизации – активное слушание, осознанность и принятие неизвестного. Эти принципы предлагают основу для проектирования ИИ, способного адаптироваться и внедрять инновации в реальном времени. Представленные результаты демонстрируют, как применение этих принципов может обеспечить большую гибкость и устойчивость ИИ к непредсказуемым ситуациям.

Совместное Творчество: Человек и ИИ

Различные формы исполнительского искусства – контактная импровизация, джаз, лайв-кодинг – объединяет зависимость от совместной адаптации и спонтанного создания. Эти искусства требуют от исполнителей постоянного ответа на непредсказуемые действия партнёров, что приводит к уникальным перформансам. Недавние проекты, такие как LuminAI и AI Folk Fiddler, демонстрируют потенциал применения этих принципов к коллаборации человека и ИИ. Эти системы не просто имитируют человеческое поведение, но активно участвуют в творческом процессе, реагируя на входные данные и импровизируя.

Взаимодействие человека и робота в танце демонстрирует возможности совместной работы и адаптации к движениям партнера.

В основе этих систем лежат принципы активного слушания, принятия неопределённости и игры. Исследования показывают, что подобные подходы позволяют создавать более естественные и эффективные взаимодействия между человеком и ИИ, открывая новые возможности для творчества и решения задач.

Открытость и Творчество: Баланс в ИИ

Успешная импровизация требует баланса между структурой и неожиданностью, позволяя сочетать предсказуемость и новизну. Этот принцип актуален для разработки адаптивных систем ИИ. Динамическое равновесие между стабильными элементами и спонтанными изменениями способствует открытости системы – её способности к постоянным инновациям без сведения к статичному решению. Исследования показывают, что такая архитектура позволяет ИИ генерировать неожиданные, но релевантные результаты. Приоритизация игрового подхода, доверия и образных метафор может привести к созданию ИИ-систем, которые не только адаптируются к изменяющимся условиям, но и демонстрируют подлинное творчество и вовлечённость. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Статья затрагивает тему импровизации, и это неизбежно наводит на мысль о сложности создания систем, способных к истинному сотворчеству. Часто забывают, что даже самая изящная архитектура ИИ столкнётся с непредсказуемостью реального мира. Клод Шеннон говорил: «Коммуникация — это не передача информации, а создание общего смысла». В контексте Experiential AI, это означает, что недостаточно просто генерировать данные; система должна уметь интерпретировать контекст и создавать осмысленные взаимодействия. Иначе говоря, все эти алгоритмы лишь усложняют процесс выявления неизбежных ошибок, и багтрекер лишь фиксирует симптомы, а не лечит причину.

Что дальше?

Представленная работа, исследующая принципы импровизации в человеческих искусствах для применения в искусственном интеллекте, неизбежно сталкивается с вопросом: что будет, когда элегантная теория встретится с необходимостью развернуть работающий прототип? Идея о создании ИИ, способного к настоящему совместному творчеству, звучит привлекательно, но требует признания: каждая «революционная» возможность быстро превращается в технический долг. Вероятно, первыми задачами станут не столько создание «креативного» алгоритма, сколько разработка инструментов для оценки и фильтрации результатов, производимых этими системами – иначе рискуем получить бесконечный поток бессмысленных вариаций.

Особое внимание следует уделить проблеме контекста. Человеческая импровизация зиждется на огромном багаже культурного и личного опыта, который сложно, а порой и невозможно, формализовать. Попытки «научить» ИИ креативности, игнорируя этот аспект, обречены на создание систем, генерирующих лишь поверхностные имитации. Вероятно, более перспективным направлением станет разработка интерфейсов, позволяющих людям и ИИ совместно формировать контекст и совместно решать творческие задачи.

Если код выглядит идеально – значит, его никто не развернул в продакшене. Поэтому, вместо того, чтобы строить воздушные замки о «творческом ИИ», следует сосредоточиться на решении практических задач, связанных с интеграцией этих систем в реальные приложения. В конечном итоге, ценность любой технологии определяется не её теоретической изящностью, а её способностью решать конкретные проблемы. И, как всегда, производство найдёт способ сломать даже самую красивую теорию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00529.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 17:23