Media Sintetis
Sejarah > Munculnya kecerdasan buatan

Bidang penelitian AI lahir di sebuah bengkel di Dartmouth College pada tahun 1956, [20] melahirkan kemunculan komputasi digital yang digunakan sebagai media seni sekaligus kebangkitan seni generatif. Eksperimen awal dalam seni yang dihasilkan kecerdasan buatan mencakup karya Suite Illiac, sebuah komposisi yang dibuat pada tahun 1957 untuk kuartet gesek yang secara umum disepakati sebagai karya musik pertama yang disusun oleh komputer elektronik. Lejaren Hiller bekerja sama dengan Leonard Issacson memprogram komputer ILLIAC I (Illinois Automatic Computer) di Universitas Illinois Urbana-Champaign. Kedua profesor tersebut menghasilkan materi komposisi untuk Kuartet Senar bernomor 4.
Pada tahun 1960, seorang peneliti Rusia bernama R. Kh. Zaripov menerbitkan makalah pertama di dunia tentang penyusunan musik algoritmik menggunakan komputer "Ural-1".
Pada tahun 1965, seorang penemu bernama Ray Kurzweil menayangkan karya perdana berupa musik piano yang dibuat oleh komputer yang mampu mengenali pola dalam berbagai komposisi. Komputer kemudian dapat menganalisis dan menggunakan pola-pola ini untuk membuat melodi baru. Komputer itu memulai debutnya di program I've Got a Secret karya Steve Allen, dan membuat bingung pembawa acara yang juga seorang bintang film, Harry Morgan mencoba menerka rahasia Ray.
Sebelum tahun 1989, jaringan saraf tiruan telah digunakan untuk memodelkan aspek kreativitas tertentu. Peter Todd di tahun 1989 pertama kali melatih jaringan saraf untuk mereproduksi melodi musik dari serangkaian pelatihan karya musik. Kemudian jaringan tersebut menggunakan algoritma perubahan untuk mengubah parameter input jaringan. Jaringan tersebut mampu menghasilkan musik baru secara acak dengan cara yang sangat tidak terkendali.
Pada tahun 2014, Ian Goodfellow dan rekan-rekannya mengembangkan kelas baru sistem pembelajaran mesin: Jaringan Adversarial Generatif atau GAN. Dua jaringan saraf saling bersaing satu sama lain dalam sebuah permainan (dalam konteks teori permainan, seringkali tetapi tidak selalu dalam bentuk permainan zero-sum). Dengan adanya set pelatihan, teknik ini belajar menghasilkan data baru dengan statistik yang sama dengan set pelatihan. Misalnya, GAN yang terlatih dalam fotografi dapat menghasilkan foto-foto baru yang setidaknya terlihat asli terhadap pengamatan manusia serta memiliki banyak karakteristik realistis. Meskipun awalnya diusulkan sebagai bentuk model generatif untuk pembelajaran tanpa pengawasan, GAN juga terbukti berguna untuk [[Pemelajaran semi terawasi|pembelajaran semi terawasi, pemelajaran terarah, dan pembelajaran penguatan mendalam. Dalam seminar tahun 2016, Yann LeCun menggambarkan GANs sebagai "ide paling keren dalam pembelajaran mesin dalam dua puluh tahun terakhir".
Pada tahun 2017, Google meluncurkan transformers, sebuah arsitektur jaringan saraf jenis baru yang dikhususkan untuk pemodelan bahasa yang memungkinkan kemajuan pesat dalam pemrosesan bahasa alami. Transformers terbukti mampu melakukan generalisasi tingkat tinggi, memungkinkan jaringan seperti GPT-3 dan Jukebox dari OpenAI untuk menyintesis teks dan musik masing-masing pada tingkat yang mendekati kemampuan seperti manusia. Ada beberapa upaya untuk menggunakan GPT-3 dan GPT-2 dalam penulisan skenario, contohnya seperti pembuatan film pendek Italia Frammenti di Anime Meccaniche yang ditulis oleh GPT-2 dan sebuah narasi komedi seperti pada film pendek berjudul Solicitors yang ditulis oleh Calamity AI menggunakan GPT-3.