Mākslīgais intelekts un mūzika
Prāti, mašīnas un centralizācija – kāpēc mūziķiem tagad jāuzlauž mākslīgais intelekts

Eksperimentālās mūzikas festivāla laboratorijas “CTM Hacklabs” direktors Pēters Kirns šajā rakstā ievada tēmā par mūzikas un klausīšanās paradumu nonākšanu centralizētas industrijas varā, un firmu “Muzak” nosauc par pionieri mākslīgā intelekta lietošanā “ieprogrammētas kultūras” nolūkā.
Papildus tam viņš iztirzā efektīvas stratēģijas, kā visiem, kas dod priekšroku izvēles brīvībai un nenoteiktībai, reaģēt uz dienu no dienas klātesošākajām tehnoloģijām un ar tām apieties. 

Pēters Kirns

Šobrīd tā vairs neeksistē, bet savulaik „Muzak" (firma, kas producēja fona mūziku) bija visur klātesoša. Menedžments nodrošināja, ka firmas mūzikas produkts ir visuresošs, uzmācīgs un pat ar uzvedību ietekmējošu nolūku – un tā vārds „Muzak" kļuva par sinonīmu visam neieredzētajam industriālajā kultūrā.

Lai arī cik anahroniski tas var izskatīties šodien, „Muzak“ tomēr bija zīme tam, kā telekomunikāciju tehnoloģijas reiz ietekmēs kultūras patēriņu. „Muzak“ varētu būt zināma ar savu atpazīstamo melodiju, tomēr ievērības cienīga ir arī firmas izmantotā pārraidīšanas metode. Gandrīz 100 gadus pirms mūzikas straumēšanas lietotnes Spotify „Muzak“ dibinātājam, ģenerālmajoram Džordžam Ouenam Skvairam radās ideja par mūzikas pārraidīšanu pa vadiem – precīzi izsakoties, telefona vadiem –, kas būtībā nemaz nav tik tālu no mūsdienu metodēm. Patents, ko viņš saņēma par savu „elektrisko signāltehniku“, neietvēra mūziku vai cita veida tonālo saturu. Bet ģenerālmajors bija pirmais veiksmīgais uzņēmuma dibinātājs, kurš praksē pierādīja, ka mūzikas elektroniska izplatīšana ir nākotne, tāda, kas atņēma varu apraides dienestiem un pārraidīšanas firmām piešķīra papildu varu pār saturu. (Skvaira izdomāts ir arī – ar laiku neieredzētais – zīmola nosaukums „Muzak“.)
 
Tas, ko mēs pazīstam kā konvencionālo mūzikas industriju, ir sācies ar pianolas perfolentēm, turpinājies ar mūzikas automātiem un pilnveidojies apraides dienestos un fizikālajos medijos. Salīdzinājumā ar šo „Muzak“ bija pilnīgi citāds, jo apgāja visu struktūru: atskaņojumu sarakstus sastādīja un visur ievadīja neredzams, centralizēts uzņēmums. „Muzak“ bija dzirdams lielveikalu liftos (no tā arī cēlies izteiciens „lifta mūzika“). Bija skaļruņi, kas bija paslēpti telpaugos. “Muzak” abonenti laiku pa laikam bija gan Baltais nams, gan NASA. Klusums tika aizstāts ar ieprogrammētu mūziku. 

​ Moderns lifts, Moderns lifts ar mūziku | © Colourbox Uzņēmums paaugstināja savu reputāciju, ieviešot pārdošanā „Stimulus Progression“ metodi, pseidozinātnisku produktu darba ražīguma kāpināšanai. Konceptuāli „Stimulus Progression“ līdzinās mūsdienās populārajām lietotņu “ieradumu cilpām” un lietošanas stimulācijām, kuru nolūks ir rosināt patēriņu un aktivitāti, vai arī, piemēram, paaugstināt reklāmas klikšķu un lietotņu skāriendarbību skaitu.
 
Tomēr ar laiku “Muzak” fona mūzika bija atklausīta, arī „Stimulus Progression“ jau sen bija atmaskota – pircēji deva priekšroku licencētai fona mūzikai, un tirgu iekaroja jauni konkurenti. 
 

Bet kas notiek ar ideju par homogenizētas, ieprogrammētas kultūras koncepciju, kas tiek pārraidīta pa kabeli un kuras nolūks ir manipulēt uzvedību? Šķiet, šī ideja piedzīvo atgriešanos.

Automatizācija un vara 

„Mākslīgais" jeb mašinizētais intelekts šobrīd koncentrējas uz konkrētu jomu: patstāvīgi mācīties spējīgu algoritmu izmantošanu liela datu daudzuma apstrādei – uz mūsdienu nepieciešamību. Tas ir noderīgi it īpaši tiem lielajiem tehniskajiem spēlētājiem, kuru rīcībā ir aprīkojums un kompetences, kas tiek augsti vērtētas mašīnmācīšanās jomā: daudzi serveri, pirmklasīgi skaitļošanas analītiķi un apjomīgas datu kopas.
 
Šādai pārvirzei ir tieši priekšnosacījumi: radio implicē ierobežotu programmu; ierobežota programma implicē cilvēku, kas veic atlasi – dīdžeju. Interneta būtība – būt atvērtam visiem kultūras veidiem – neizbēgami nozīmē arī lielu apjomu. Tātad mašīnu iekļaušana šķirošanas procesā būs neizbēgama, jo interneta piedāvājums vienkārši ir pārāk apjomīgs.
 
Šādā pārbīdē slēpjas riski. Pirmkārt, lietotāju komforts noved līdz gatavībai ļaut, lai izvēle tiek diktēta, nevis izvēlēties pašam. Otrkārt, izvēli veicošie uzņēmumi īsteno savus plānus un intereses. Kopumā skatoties, tas varētu rezultēties stingrākā normēšanā un homogenizācijā, un pastāv marginalizācijas risks attiecībā uz citādāk domājošajiem, uz cilvēkiem ar zemu pirktspēju vai tiem, kuru dzīvesveids nav saskaņojams ar ietekmīgo vai pārtikušo sociālo grupu dzīvesveidu. 
 
Tādējādi ja šķiet, ka sapnim par internetu kā globālu mūzikas kopienu praksē pietrūkst faktiskas daudzveidības, te rodams viens no iespējamiem pamatojumiem. 
 
Tajā pašā laikā tam vajadzētu likties mums pazīstamam: ierakstu un pārraides mediju parādīšanās ienesa ko līdzīgu, proti, briesmīgu uz mazgadīgu auditoriju orientētu t. s. košļeņmūziku (Bubblegum music) un milzīgu kultūras piesavināšanos. Bet hitparāžu un zīmolu šefu vietā mums tagad ir algoritmi un uzņēmumu programmu redaktori – un tās pašas problēmas kā uzpirkšana un jebkāda atšķirīga viedokļa likvidēšana.
 
Taču jaunums ir “atgriezeniskās saites cilpas” reālajā laikā starp lietotāja reakciju un iepriekš automātiski ieprogrammēto izvēli (un, iespējams, drīz arī produkciju). Skvaira „Stimulus Progression“ nevarēja pārbaudīt no klausītāja izejošos datus – toties to var mūsdienu tiešsaistes rīki. Tādā veidā varētu tikt veikta teju sinhrona pastāvošo deformāciju korekcija vai pastiprināšana – vai arī šo darbību kombinēšana.
 
Visādā ziņā šī ir ļoti fundamentāla attīstība. Pagājušā gada “CTM-Hacklab” Džeisons Rentfrovs (Kembridžas universitāte) pētīja, ko mūzikas gaume spēj pateikt par cilvēka personības iezīmēm un politisko domāšanu. Šim pētījumam bija perfekts laika plānojums; tā prezentācija notika Trampa inaugurācijas nedēļā. Un viņa vēlēšanu kampaņas komanda bija veikusi dažāda veida sociālo mediju analīzi optimālas vēlēšanu aģitācijas un manipulācijas metožu izvēlei. 
 
Mūzikas patēriņš, gluži kā jebkurš informācijas un kultūras patēriņš, vairs nav atdalāms no datiem, kas tiek ģenerēti patēriņa laikā, un tāpat no šo datu tālākās izmantošanas. Skepse ir radusies pret centralizētiem datu monopoliem un šo datu izmantošanu, un ir jāapzinās pārmaiņas, ko ienes šāda veida algoritmi; kā tie no jauna veido izvēles brīvību un medijus. Meklēt stratēģijas pašnoteikšanās un kontroles atgūšanai nu jau ir kļuvis par vienu no šī laika galvenajiem uzdevumiem.
 
Lai arī uzņēmumiem pasīvais mediju patēriņš var likties vērtīgs, tiem varētu nākties secināt, ka tas stipri samazinās. Iepirkšanās interneta veikalā Amazon, randiņa partneru atrašana Tinder aplikācijā, filmu un seriālu skatīšanās Netflix vietnē un arvien izteiktāk arī mūzikas klausīšanās ir aktivitātes, kas atbalsta algoritmiskos ieteikumus. Taču, ja lietotāji nu seko tikai šiem automatizētajiem ieteikumiem, priekšlikumi arvien vairāk riņķo ap sevi – ieprogrammētie rīki zaudē savu vērtību. Lietotāji tiek konfrontēti ar neredzamu, pieaugošu drazu kaudzi, kas sastāv no pašu darbības vēstures un to tiešās apkārtnes. (Tas, kurš atteicies no Tinder randiņiem vai vienreiz aizgājis pie draugiem, jo vienkārši nav varējis izvēlēties nākamo TV šovu skatīšanās maratonam jeb “binge watching”, zina, par ko es runāju.)
 
Cilvēku ieteikumiem, vienlīdz ekspertu un draugu, ir acīm redzami augsta sociālā vērtība. Bet ir vēl arī trešais ceļš: mašīnas vajadzētu izmantot, lai cilvēkus uzlabotu, nevis padarītu sliktākus, un rīkiem būtu jābūt atvērtiem daudzveidīgām to izmantošanas iespējām, nevis jākalpo vienīgi procesu automatizācijai. 
 
Ir konteksti, kuros mūzikas nozare jau profitē no datu treniņa produktivitātes. Izmantojot mašīnmācīšanās lietojumprogrammas cilvēka žestu atpazīšanai, Rebeka Frībrinka ir atradusi jaunu ceļu inteliģentāku un pieejamāku žestu saskarņu veidošanai mūzikā. Gadījumos, kur tradicionālie ciparsignālu procesoru rīki ir ierobežoti, audio programmatūru izstrādātāji skaņas materiāla ietekmēšanai tagad izmanto jauno mašīnmācīšanās pieeju. Būtiskais tajā visā ir, ka šie rīki nozīmi iegūst aktīvajā veidošanā un nevis pasīvajā patēriņā.

Mākslīgais intelekts atpakaļ lietotāja rokās  

Mašīnmācīšanās tehnikas tiks tālāk izstrādātas kā rīki, lai uzlabotu lielo datu ieguves uzņēmumu resursu izmantošanu – lai no izejvielas iegūtu galaproduktu. Rezultātā runa ir par to, kā šie uzņēmumi redz savus lietotājus, un par lietotāju pašuztveri.
 
No tā nevar vienkārši norobežoties – šie rīki ietekmēs pasauli neatkarīgi no lietotāju līdzdalības. Turklāt esošo datu apjoms pieprasa to lietošanu. Bet tas, ko var darīt, ir labāk apgūt, saprast šo rīku funkcionēšanas veidu un tādā veidā atgūt savu rīcībspēju. 
 
Ja cilvēkiem izskaidrotu, kas ir šīs tehnoloģijas un kā tās darbojas, viņi spēs pieņemt labāk pamatotus lēmumus savai dzīvei un lielākā sabiedrības kontekstā. Viņi spētu šos rīkus arī pašrocīgi lietot korekti vai nevietā, nevis ļaut, lai viņu vietā to dara maģiski uzņēmuma produkti.
 
Šo rīku lietošanai nevietā ir īpaša vērtība pašai par sevi. Mūzika un māksla ir jomas, kur šīs tehnikas var ienest jaunas atziņas. Ir pamatots iemesls, kāpēc Google investēja tieši šajās jomās – jo mākslinieki ļoti bieži izpēta iespējas un atrod radošo potenciālu. Mākslinieki rāda ceļu.
 
Liekas, ka arī sabiedrība reaģē uz stūriem, nelīdzenumiem un kļūdām. Kad pētnieks Jozefs Veicenbaums pagājušā gadsimta 60. gados ar savu programmu ELIZA, kas izmanto vispārīgu valodas modeli, mēģināja parodēt psihoterapeitu, viņu pārsteidza tas, ka programmas lietotāji patiešām sāka tai atklāt savus tumšākos noslēpumus un iedomājās terapeitisku empātiju, kādas tur vispār nebija. Tā saukto Markova ķēžu izmantošana par prognozējošu tekstrades rīku – patiesībā tās izgudrotas, lai ar elementu īstenošanās varbūtības palīdzību prognozētu datu virknes, nevis ģenerētu valodu – noveda pie ļoti savdabīgiem poēzijas ziediem. Kad ar Google stila pārneses tehnoloģiju tika apstrādāta suņu fotoattēlu datu bāze, savādie un nedabiskie rezultāti, kas attēlus deformēja par suņiem, plaši un strauji izplatījās interneta vidē. Kopš tā laika Google ir izstrādājis daudz rafinētākas reālistisku glezniecības efektu izmantošanas tehnikas, bet... šķiet, ka šīs jaunās tehnikas ir pamodinājušas vien niecīgu daļu no intereses, kādu piesaistīja deformētie suņu attēli. 
 
Tomēr varbūt notiek kas vēl fundamentālāks. Organizācijas kultūrai ir jābūt aprēķināmai un nepieciešamas centrālas vērtības. Mākslinieks dara tieši pretējo un strādā ar pārsteigumiem. Tātad tas ir mākslinieku interesēs, ka šīs tehnoloģijas var sabotēt. „Muzak“ reprezentē to, kas notiek ar estētiku, ja pilnībā īstenojas centralizēta kontrole un organizācijas vērtības – bet tikpat lielā mērā atgādinājums par piesardzību ir arī lielais un publiskais sašutums. Tāpēc pārsteigumam un izvēles iespēju principam dodama priekšroka ne tikai kā abstraktām koncepcijām, bet arī kā īstām personiskām preferencēm.
 
Mēs reiz baidījāmies, ka roboti iznīcinās darbavietas; un šis apzīmējums patiesi ir atvasināts no vārda „klaušu darbi“ (terminu radīja tehniskais mākslinieks Jozefs Čapeks, kura brālis rakstnieks Karels Čapeks to ieviesa literatūras pasaulē ar savu darbu R.U.R. – „Rossum’s Universal Robots”). Taču beigās robotu tehnoloģija cilvēka spējas paplašināja. Tā aizveda cilvēku līdz pat kosmosam un (pedagoģiskās programmēšanas valodai) “Logo” un tās bruņurupučgrafikai, un jau pat paaudzēm bērnu ar kodu palīdzību mācījusi matemātiku, ģeometriju, loģiku un kreatīvo domāšanu.
 
Mašīnmācīšanās acīmredzot atrodas līdzīga ceļu sazarojuma priekšā. Organizāciju vadībām un medijus pasīvi patērējošiem lietotājiem šīs sistēmas nāk par labu, jo veicina laisku patēriņu un ģenerē lietošanas datus. Apzināta programmu izmantošana nevietā, tās mērķtiecīgi demontējot un no jauna samontējot, proti, nevis kā universāli pielietojamus rīkus, bet gan kā precīzu tehniku kopumu specifisku problēmu risināšanai, piedāvā citas slavējamas blakus izmantošanas iespējas. Galu galā „Muzak“ bija nekas cits, kā vien cerību sapnis. Tas, ko gribēja cilvēki, bija mūzika – un brīvība lemt pašiem. Taču šie lēmumi netiek pieņemti automātiski. Varbūt mums tie jāuzlauž.