徳井直生. (2020). AI は創造性を持ちうるか – 生成的敵対ネットワークを拡張したリズム生成モデルを 実例に. KEIO SFC Journal

徳井直生. (2020). AI は創造性を持ちうるか – 生成的敵対ネットワークを拡張したリズム生成モデルを 実例に. KEIO SFC Journal, 20(2), 152–174.

Abstract: 人工知能(AI)の社会実装が進む中で、アートやデザインといった表現領域 での AI の活用が模索されている。特に生成的敵対ネットワーク(GAN)に代 表される生成モデルを用いることで、まるで人が作ったかのような「それらし い」画像や音楽が AI によって生成できることが、すでに多くの研究・作品例 で示されている。一方で、これらの生成モデルはあくまでも学習データに含ま れる統計的なパターンを学習し再生産したものともいえ、その表現としての新 規性、独創性に疑問を投げかけることも可能だ。 本稿では、こうした現状を考察するとともに、GAN のフレームワークを拡 張することで新しい表現、特に音楽表現を創出する手法を提案する。これらを 通して、AI が単なる人の創作物の模倣ではない表現の創出に寄与する未来に ついて考察する。

As the social implementation of Artificial Intelligence (AI) advances, the use of AI in the creative domains of art and design is being explored. In particular, many studies and examples of works have already shown that AI can generate “realistic” images and music as if they were created by humans by using Generative Adversarial Networks (GAN) and other generative models. On the other hand, one can argue that what generative models do is simply a reproduction of statistical patterns learned from training data and question their novelty and originality as expressions.
In this paper, we examine the current state of AI and creativity and propose a method for creating novel expressions, especially musical expressions, by extending the GAN framework. Through these, we consider the future in which AI will contribute to creating expressions that are not mere imitations of human creations.

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