Creative Aliens #001 AI ×Creativity 2019.10.10/11開催— 新たな創造性の地平へ

AlienとしてのAI

来たる2019年10月10日と11日。Dentsu Lab Tokyo (DLT)と僕がHead of Technologyを務めているDentsu Craft Tokyo (DCT)が主催するカンファレンス、Creative Aliensが開催されます。テクノロジーと創造性をテーマにする一連のカンファレンスの第一弾として開催される今回のイベントですが、今回は人工知能、AIをテーマとしています。

David Ha (hardmaru) — Google Brain

hardmaruというTwitterのハンドルネームで知られるDavid Haは、AI研究界に彗星のように現れたロックスターです。ハンドルネームからも推測されるように日本とも関係の深いDavidは、もともとなんと六本木ヒルズのとあるグローバル金融機関で働く金融マンでした。機械学習に興味を持った彼は、仕事のかたわらほぼ独学で機械学習や深層学習(Deep Learning)を学び、自身のblogで興味深いプロジェクトを発表していました。その後、金融の仕事を辞め、Google Brainのレジデンシープログラムに参加します。

スケッチするAI

彼の名前を一躍有名にしたのは、何と言ってもSketchRNNの研究でしょう。スケッチを描くと言う行為を、ペン先の位置の移動の時系列データと捉え、RNNというテキスト解析などで使われる手法を応用。スケッチを描くAIを実装しました。それまで写真のようなラスター画像の生成手法は数多く提案されていましたが、この精度でスケッチのようなベクター画像の生成に成功した例はほとんどなく、発表と同時に世界的に注目を集めました。

Sketch RNN — https://experiments.withgoogle.com/sketch-rnn-demo

学習データ収集プロセスのゲーム化

ちょっと余談ですが、個人的に興味を惹かれたのは、学習データの集め方です。ペン先の動きをRNNのモデルで学習するには当然ながら学習用のデータが必要です。それも大量に必要になります。あまり複雑すぎるスケッチもデータとしては扱いにくいことになります。特定の事物の形状を端的に表現したスケッチのデータをオンライン上で集める必要があります(最終的なスケッチそのものだけでなく、ペン先の移動の遷移をデータとして集める必要があるため)。そこでどうしたか。

Quick Draw! ウェブサイトと集められたスケッチの例

自身が想像する世界の中で学習するAI

次に、DavidはWorld Modelsと言うまたまた画期的な論文をものにします。しかも共著者は伝説的なAI研究者 Jürgen Schmidhuberです。Jürgenはテキスト生成などでデファクトスタンダードとなったLSTMと言うRNNを発展させた手法の発案者として知られています(それ以外に彼が有名な理由はいくつかあるのですが…)。創造性研究の分野でも知られた研究者です。

A World Model, from Scott McCloud’s Understanding Comics. [1, 2] — quoted from https://worldmodels.github.io/
Reinforcement Learning
for Improving Agent Design — https://designrl.github.io/

どうやって人も見たことがない表現をAIが評価できるというのでしょうか。

Tom White — アーティスト

次の登壇者、ニュージーランドのアーティストTom Whiteは、この難しい問題に真っ向から取り組むアーティストです。彼がこの数年を取り組んでいる「Perceoption Engines」という一連の作品は、この未知の作品(この場合は絵画)の「良し悪し」の評価を、AIが得意とする別の問題に置き換えることで評価しようとするものです。

Perception Engines — Tom White (courtesy of the artist)

人のモノマネではない新しい描画スタイルを実現するAI

絵の「良し悪し」の評価ではなく、絵がどのくらい●●っぽいかということを評価の基準として扱います。具体的には、ランダムに丸を描いたりや線を引くアルゴリズムと、一般によく使われる画像認識のモデルを使い、特定のオブジェクト(例えば扇風機)として認識される比率がより高くなるように、少しずつ絵を改変していくという方法を取っていきます。

Perception Engines — Tom White (courtesy of the artist)

人の過去の作品の模倣ではない「新しい」表現をAIによって実現

Tomとはこれまで面識がなかったのですが、なんとか今回カンファレンスに呼ぶことができてとても嬉しいです。彼とは、今年のNeurIPS(深層学習に関する世界最大の学会の一つ)の創造性とデザイン、アートに関するワークショップのオーガナイザーの一員としてもご一緒することができました。今回は、彼が大学で学生とともに制作している新しいプロジェクトについても発表してもらえるとのこと。そちらも楽しみです。

Gene Kogan — アーティスト/エンジニア

Gene Kogan

機械学習や深層学習のプロセスの民主化

Machine Learning for Artists (ml4a)は、Geneが進めるプロジェクトの一つで、その名の通りアーティストが使いやすいようにまとめた機械学習のツールのパッケージ(openFrameworksのアドオンなど)や、独学者用のテキストやインタラクティブなデモ、講義のビデオなどからなります。今はニューヨーク大学のInteraction Technology Program(ITP)で教鞭を執るGeneですが、彼のオンライン上の講義資料で勉強したという人は日本だけでなく、世界中にたくさんいることでしょう。

What is RunwayML?

デザイナーやアーティストがAIに使われる側になるか、AIを使う側になるのか

今回の講演では、ml4aやRunwayMLなどの活動を通して着想した新しいプロジェクトを詳しく紹介してくれるとも伺っています。今回が初来日とのこと。2017年にベルリンで会って以来、会うたびに「日本に呼ぶから!」と言っていたので、今回その約束が果たせて嬉しいです。

徳井直生 — Qosmo, Inc. / Keio Univ. SFC Computational Creativity Lab — AIと創造性. http://naotokui.net/ http://qosmo.jp/ https://cclab.sfc.keio.ac.jp/

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