投稿者: 人工知能に何千枚ものサイケデリックな画像を与えたらどうなるでしょうか?もちろん、彼らは機械エルフを作ります。
精神科医なら誰でも、サイケデリック薬を摂取したときに見えるもの、つまり「視覚」として広く知られているものが、その体験の重要な部分であることを知っています。視覚の強度は、旅行の可能性を測るために使用されることもあります (「とてもつまずいていたので、視覚が狂っていました!」)。酸、シュルーム、DMT、ケタミン、または MDMA のいずれであっても、閉じた目の奥で、または単なる想像の中で、周囲の世界に視覚的な映像が見えるかもしれません。詳細に関係なく、ビジュアルは永続的な印象を残す可能性がありますが、事後的に議論したり表現したりするのは頑固に困難です。
何十年にもわたって、アレックスとアリソン・グレイ夫妻のようなアーティストは、サイケデリックな状態を通じて到達したスピリチュアルなビジョンを反映し、その上に構築する驚くべき「ビジョナリー・アート」を作成してきました。近年、/r/Replications と呼ばれる Reddit コミュニティが、現代のテクノロジーを利用してそのような視覚的体験や感覚的体験を「複製」するという目標を中心に結集しました。これらの取り組みは、/r/Replications の管理者でありサイケデリック研究者である Josie Kins が今年アップロードしたビデオによって新たな高みに達し、主観的効果インデックスと呼ばれる関連プロジェクトを設立しました。
この魅惑的なビデオには、DMT を服用した後に多くの人が遭遇したと報告している存在に非常によく似た顔と「実体」のコンピュータ生成画像がフィーチャーされています。これらの画像は、Kins と協力者のチームが StyleGAN v2 ネットワークを使用して作成した AI モデルによって生成されました。しかし、彼らの目的は DMT の顔を作成することではありませんでした。AI は、さまざまなビジュアルを分析した後、独自に DMT の顔を作成し始めました。
チームは、インターネット全体から収集した 4,000 点を超えるサイケデリックで幻想的なアート作品のデータセットをフィードすることで、このモデルを「トレーニング」しました。このアートを処理し、その共通の特徴とパターンを特定した後、AI（当初は幾何学的でパターン化されたビジュアルのみを出力するように見えました）は、DMT エンティティ（テレンス マッケンナが「マシン エルフ」と呼んでいたとされる存在）に似た顔の特徴を持つアートワークを作成し始めました。 AI の出力のおよそ 30 分の 1 に、こうしたサイケデリックな顔が含まれています。
この結果は、キンス氏とそのチームを驚かせました。彼らのアルゴリズムが、特定の認識可能なビジュアル形式をこれほど正確に再現するとは予想していませんでした。 「本質的に、このシステムは私たちが当初予想していたよりもはるかにうまく機能しました」とキンス氏は DoubleBlind に語った。チームが学習できる芸術のデータセットを拡張した後、AI はトレーニング開始から約 1 年で、この驚くべき創造的な「ブレークスルー」を実現しました。したがって、これは機械学習における冒険でした。機械学習は、コンピューターがデータを活用して、人間の芸術やスピーチを模倣するなど、与えられたタスクを継続的に改善する有望な分野です。
Kins のチームがこの DMT アートの作成に使用した機械学習ネットワーク StyleGan v2 は、2021 年 11 月に StyleGan v3 に置き換えられました。チームはすでに、この更新されたフレームワークを使用した新しいモデルの構築に熱心に取り組んでおり、Kins はこれを「 「指数関数的に」レプリケーションを生成するためのより強力なツールです。
人間が作ったものであっても、機械が作ったものであっても、複製は主観的なサイケデリックな体験を共有可能な視覚媒体に変換するため、重要であると考えられています。複製を通じて、通常は非常に個人的かつ具体的な旅行を、よりオープンに議論し、分析することができます。
「サイケデリックな体験は非常に価値があり、人間の経験の重要な側面として認識されるべきです」とキンス氏は言います。 「しかし、言葉だけでは私たちを遠くまで連れて行くことしかできません。したがって、これらの深い経験を伝え、伝えるための普遍的に理解できる方法を開発することが重要です。」
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