Комп’ютер зрівнявся з Шекспіром, унікальність людини під питанням

2 січня, 04:07

Читать на русском

Штучний інтелект може перевершити людський, тому що він вже знаходиться на стадії освоєння творчого процесу. У той час, як ми через сторіччя захоплюємося творами Шекспіра, комп’ютер навчився складати вірші в стилі великого англійського поета

Так, комп’ютер вже може писати вірші, як Шекспір, а ми – ні. Міжнародна команда розробників навчила нейросеть складати катрени – окремі чотиривірші, з яких складається англійський, або шекспірівський, сонет.

Алгоритм був навчений на майже трьох тисячах сонетів, включаючи 154 твори, написаних Вільямом Шекспіром. Отримані чотиривірші витримані в плані поетичної форми і віршованого розміру, але поступаються справжнім в питаннях змісту і мови. Робота опублікована на сайті Асоціації комп’ютерної лінгвістики (Association for Computational Linguistics).

Сучасні методи машинного навчання дозволяють розробникам вирішувати не тільки прикладні завдання, а й творчі. Наприклад, новітні архітектури нейромереж можна використовувати для того, щоб створювати оригінальні твори мистецтва або навіть писати книги. Набагато складніше завдання – автоматичне написання віршованих творів: комп’ютер необхідно навчити не тільки складати слова в граматично правильний текст, але і тримати цей текст в рамках певної віршованій форми.

Віршований розмір (тип і кількість стоп у рядку) можна задати системі спочатку, а можна – навчити комп’ютер виокремлювати його самостійно, без вчителя. Цим вирішили зайнятися розробники під керівництвом Адама Хеммонд (Adam Hammond) з Університету Торонто. Архітектура їх системи складається з трьох моделей. Перша модель, мовна, працює на основі рекурентної нейромережі з довгої короткостроковою пам’яттю і відповідає за складання зв’язного тексту. Друга модель, пентаметріческій, вчиться правильно визначати ударний склад і ділити рядок на стопи. Третя модель вчиться римувати. Шекспірівський сонет складається з трьох катренів і заключного римованого двовіршя. У катренам використовується перехресна римування (римуються попарно парні і непарні рядки). Основне завдання римує системи – відрізняти римовані і неримовані закінчення (останні слова) рядків.

Всі три частини системи навчалися на 154 сонетах Вільяма Шекспіра і ще приблизно 2600 сонетів, взятих з корпусу проекту «Гутенберг». Завдання навченої системи – створення катрена підходить під сонет віршованого розміру. Отримані чотиривірші розробники попросили оцінити професора англійської літератури. За його словами, системі вдалося витримати форму катрена, але не смислове складову: отриманим творам бракувало «читаності і емоційності»:

So gently, as the wind that flaps his wings
And shoots a monarch on the English lays
And what was that, with matters of all things
Tis well ashamed to know- of all her ways

Вихідний код свого проекту розробники виклали на GitHub: випробувати його може кожен бажаючий (потрібно Python версії 2.7).

Незважаючи на те, що автори дослідження навчили нейромережу складати окремі катрени, вони не навчили її складати цілі сонети. Сонет – дуже складна поетична форма: його частини окремо виконують різні функції в рамках поетичного цілого, які не можна довільно розділяти на окремі картини і двовіршя. Це недосконалість машини втішає нас, так як ми всі ще перевершуємо штучний інтелект в такий ірраціональній, інтуїтивній та дуже тонкій області, як творчість і створення творів мистецтва. Однак, можна припустити, що радіти залишилося недовго, і незабаром комп’ютери “еволюціонують” і в цій сфері.

Раніше Politeka писала про те, що навчання штучного інтелекту використовується не тільки для вдосконалення самої системи. Також воно допомагає знаходити відомих вчених, про яких несправедливо немає інформації у Вікіпедії.

Машинне навчання використовується зараз для сканування наукових досліджень і новин для виявлення відомих вчених, яких немає в Вікіпедії. Серед цих вчених багато – жінки, і відсутність інформації про них особливо помітно в найпопулярнішою в світі інтернет-енциклопедії, в якій 82% біографій написано про чоловіків.