Es izmantoju algoritmu, lai palīdzētu man uzrakstīt stāstu. Lūk, ko es uzzināju.

Pirms dažiem gadiem es izmantoju algoritmu, lai palīdzētu man uzrakstīt zinātniskās fantastikas stāstu. Angļu valodas profesors Adams Hamonds un datorzinātnieks Džūljens Brūks bija izveidojuši programmu SciFiQ, un es viņiem nodrošināju 50 no maniem iecienītākajiem zinātniskās fantastikas darbiem, ko iekļaut viņu algoritmā. Savukārt SciFiQ man sniedza norādījumus par stāsta sižetu. Kad es ierakstīju tās tīmekļa saskarnē, programma parādīja, cik cieši mana rakstīšana atbilst 50 stāstiem saskaņā ar dažādiem kritērijiem.



Mūsu mērķis šajā pirmajā eksperimentā bija pieticīgs: noskaidrot, vai algoritmi varētu palīdzēt radošumam. Vai process radītu stāstus, kas būtu tikai vispārīgi konsekventi? Vai algoritms varētu radīt savu atšķirīgu stilu vai stāstījuma idejas? Vai tapušais stāsts vispār būtu atpazīstams kā zinātniskā fantastika?

Inovāciju jautājums

Šis stāsts bija daļa no mūsu 2020. gada jūlija numura





cik maksā 23andme DNS tests
  • Skatiet pārējo izdevuma daļu
  • Abonēt

Atbilde uz visiem šiem jautājumiem bija jā. Rezultātā tapušais stāsts - Twinkle Twinkle , publicēts Wired — ne tikai izskatījās un jutās kā zinātniskās fantastikas stāsts. Man par pārsteigumu tajā bija arī oriģināla stāstījuma ideja.

No manis sniegtā stāstu kanona SciFiQ piedāvāja divus sižeta norādījumus, kas šķita nesavienojami: stāstam bija jābūt par svešu planētu, un tam bija jānotiek arī uz Zemes. Bija vajadzīgi mēneši, lai to saprastu, taču galu galā es sapratu Twinkle Twinkle priekšnoteikumu. Stāsts ietvertu cilvēkus uz Zemes, izmantojot sarežģītas iekārtas, kas skatās uz tālu planētu. Es pats to nekad nebūtu izdomājis. Likās, ka algoritms man būtu iedevis tilta projektu un licis man to uzbūvēt.

' Krišna un Ardžuna ir procesa otrā iterācija. Twinkle Twinkle bija funkciju eksperiments. Jaunais stāsts ir pārbaude, vai algoritms var palīdzēt cilvēkam ģenerēt jaunas idejas.



Citās jomās pētnieki ir sākuši izmantot AI sistēmas, lai rosinātu inovācijas, nevis vienkārši risinātu problēmas. Farmaceitiskie pētījumi sāk izmantot mākslīgo intelektu, lai no gandrīz bezgalīgajām molekulāro kombināciju iespējām noteiktu, kas ir auglīgākas medību vietas iespējamām zālēm. AI nav atbilžu ģenerēšanas iekārta, bet tā ir prožektors tumsā, kur var atrast atbildes. Kāpēc gan literatūrai nevajadzētu pievērsties tam pašam uzmanības centrā?

Attiecībā uz Krišnu un Ardžunu mēs sašaurinājām uzmanību no zinātniskās fantastikas uz tēmu, kas mani tiešā veidā aizrauj: roboti un mākslīgais intelekts. Un tā vietā, lai sniegtu AI ar maniem iecienītākajiem robotu stāstiem, mēs sniedzām tai ikvienu lielisko robotu stāstu, kas jebkad ir sarakstīts — no kuriem daudzus es neesmu lasījis. Tas var šķist tehniska detaļa, taču tā ir milzīga. Kā rakstnieks es parasti lasu stāstus un internalizēju šīs ietekmes; šajā gadījumā es pakļautos tāda materiāla ietekmei, kuru es pat nekad nebiju redzējis.

Algostorijs 1.7: Krišna un Ardžuna Īss fantastikas stāsts, kas uzrakstīts ar algoritma palīdzību

Vēl viena atšķirība bija tā, ka, izmantojot Twinkle Twinkle, es precīzi ievēroju algoritma stilistiskās instrukcijas. Stils bija datora, nevis mans. Tālāk varat skatīt interfeisa piemērus. Ja abstraktuma atzīme bija sarkana, tas nozīmēja, ka es nebiju tik abstrakts, kā teicis algoritms, tāpēc es gāju cauri stāstam, mainot lāpstu, lai īstenotu vai no mājas uz dzīvesvietu, līdz iedegās zaļa gaisma. Saskarne sniedza man tūlītēju atgriezenisko saiti, taču bija 24 šādi atzīmes, un, lai tos padarītu zaļus, bija darbietilpīga informācija. Dažkārt apstākļa vārdu skaita noteikšana padarītu manas rindkopas pārāk garas, lai algoritms varētu patikt; dažreiz, nosakot vidējo vārda garumu, es apdraudētu valodas konkrētību.

Attiecībā uz Krišnu un Ardžunu es nolēmu tik stingri neievērot algoritma ieteikumus. Es izmantoju programmu, lai redzētu noteikumus, taču ne vienmēr tos ievēroju.



Piemēram, saskaņā ar algoritmu manā stāstā bija pārāk maz apstākļa vārdu. Bet būtu bijis muļķīgi ieliet vairāk apstākļa vārdu tikai tāpēc, ka algoritms man to lika. Klasiskā zinātniskā fantastika jebkurā gadījumā izmanto pārāk daudz apstākļa vārdu. Lielākā daļa rakstīšanas dara. Bet līdzsvars starp formālo un sarunvalodu, ko ScifiQ arī atzīmēja? Tieši tā šiem klasiķiem bija taisnība, un man vajadzēja norādījumus. SciFiQ palīdzēja man sasniegt pareizo līdzsvaru vai, pareizāk sakot, pusi standarta novirzes no vidējā.

Taču šāda veida stilistiskās norādes bija vismazāk interesantākā eksperimenta daļa. Algoritmiskas pieejas iespējas paša naratīva veidošanā bija visbagātīgākās, jo stāstījums ir tik maz saprotams. Varētu domāt, ka sižets būtu visvienkāršākā rakstīšanas procesa daļa, ko dators var saprast, jo rakstnieki bieži izstrādā modeļus vai izmanto skaitļus, lai definētu sižeta plūsmu. Bet kā definēt kaut ko tik vienkāršu kā sižeta pagriezienu datora kodā? Kā jūs to novērtējat, izmantojot valodas daudzumu? Tā kā stāstījuma pretestība kodēšanai ir neatrisināma — pat noslēpumaina, tas piedāvā vislielāko jauninājumu potenciālu.


Grāmatā Krišna un Ardžuna es vēlējos pēc iespējas dziļāk iedziļināties tajā, ko pētnieki sauc par tēmu modelēšanas procesu, kas ir mašīnmācīšanās izmantošana, lai analizētu teksta kopumu — šajā gadījumā robotu stāstu kanonu — un izvēlētos. kopīgās tēmas vai struktūras.

Attiecībā uz Twinkle Twinkle Hamonds izmantoja tēmu modelēšanas rezultātus un pārveidoja to pārvaldāmos stāstījuma noteikumos. (Piemēram: stāstam ir jārisina pilsētā. Galvenajiem varoņiem šī pilsēta jāredz pirmo reizi, un viņi būtu pārsteigti un apžilbināti ar tās mērogu.) Par Krišnu un Ardžunu es pats gāju zem pārsega. Algoritma tēmu modelēšanas process radīja visbiežāk sastopamo tēmu vārdu mākoņus (skatīt zemāk).

Sākumā biju apmaldījies. Šķita, ka tas ir stāstījuma pretstats — vienkāršs valodas haoss. Es izdrukāju vārdu mākoņus un piestiprināju tos pie sava biroja sienām. Mēnešiem ilgi es neredzēju ceļu uz priekšu. Kad ideja beidzot radās, tāpat kā ar Twinkle Twinkle, tā radās uzreiz.

Šie vārdu mākoņi, kā man ienāca prātā, bija veids, kā mašīna radīja nozīmi: kā daļēji nesaprotamu, bet ļoti spilgtu valodas uzliesmojumu sērija. Man pēkšņi radās mans robota raksturs, kas caur šiem mazajiem vārdkopības sprādzieniem taustījās ceļā uz nozīmi.

Kad man bija šis raksturs, man bija viss. Es virzītu šos valodas uzplūdus stāsta gaitā uz jēgu. Jēga kondensējās no vārdu mākoņiem, tāpat kā stāsta ideja. Tā bija radošums kā interpretācija vai interpretācija kā radošums. Es izmantoju mašīnu, lai nonāktu pie domām, kuras man citādi nebūtu radušās.

Vēl viens veids, kā lasīt Krišnu un Ardžunu, ir tas, ka ar algoritma palīdzību es no visu vēstures robotu stāstu rūdas izguvu tajos ietverto pamata ieskatu.

Šī atziņa ir tāda, ka apziņa ir lāsts. Ja tā būtu izvēle, neviena racionāla būtne to neizvēlētos. Tātad, kad mašīna kļūst spējīga apzināties, tās pirmais instinkts ir izvēlēties pašnāvību. (Vārds robots čehu valodā nozīmē vergs, Karela Kapeka lugas Rossum’s Universal Robots valodā, kas mums deva vārdu.)

Jums būs jāizlemj, vai stāsts darbojas. Literatūra ir intriģējoša tehniska problēma, jo atšķirībā no šaha vai Go tai nav pareiza risinājuma. Nav tādas lietas kā uzvara vai zaudējums. Tur nav viens un nē 0 . Stāsti, tāpat kā cilvēki, galu galā ir veltīgi.

Algostorija vai jebkura skaitļošanas izmantošana, kas tiek izmantota radošajā procesā, pastāv apzināti baismīgā telpā starp inženieriju un iedvesmu. Taču šī baismīgā telpa arvien vairāk kļūst par telpu, kuru mēs jau apdzīvojam. Programmatūra var pārveidot jūsu fotoattēlu, izmantojot bezgalīgus filtrus, vai apmainīt attēla daļas pret citām, noklikšķinot uz pogas. Tas var radīt attēlus, kas pārliecinoši izskatās kā jebkura jūsu izvēlētā laikmeta gleznas. Tagad mašīnas iejaucas ikdienas valodā. Jutīgā teksta kvalitāte liek mums uzdot literāru jautājumu katru reizi, kad paceļam klausuli: cik cilvēki ir paredzami? Cik lielu daļu no tā, ko mēs domājam, jūtam un sakām, ir rakstījuši ārēji spēki? Cik liela daļa mūsu valodas ir mūsu? Ir pagājuši divi gadi, kopš Google balss tehnoloģija Google Duplex izturēja Tjūringa testu. Gribam vai negribam mašīnas nāk. Jautājums ir par to, kā literatūra reaģēs.


1. Interfeiss salīdzina manu stāstu ar klasiskajiem zinātniskās fantastikas stāstiem.

Stīvens Walks

2. Algoritms dod stilistiskus norādījumus.

Stīvens Walk 2

3 un 4. Cita starpā tas norāda, cik apstākļa vārdus lietot.

Stīvens pastaiga 3 Stīvens Walk 4

5. Vārdu mākoņi, kuros apkopotas kopīgas tēmas iepriekšējos robotu stāstos, kalpoja par iedvesmu šim.

Stīvena Marka vārdu mākonis paslēpties

Faktiskās Tehnoloģijas

Kategorija

Bez Kategorijas

Tehnoloģija

Biotehnoloģija

Tehniskā Politika

Klimata Izmaiņas

Cilvēki Un Tehnoloģijas

Silikona Ieleja

Datortehnika

Žurnāls Mit News

Mākslīgais Intelekts

Kosmoss

Gudrās Pilsētas

Blockchain

Funkcijas Stāsts

Absolventu Profils

Absolventu Savienojums

Mit News Funkcija

1865. Gads

Mans Skats

77 Mass Ave

Iepazīstieties Ar Autoru

Profili Dāsnumā

Redzēts Universitātes Pilsētiņā

Absolventu Vēstules

Jaunumi

2020. Gada Vēlēšanas

Ar Indeksu

Zem Kupola

Ugunsdzēsības Šļūtene

Bezgalīgi Stāsti

Pandēmijas Tehnoloģiju Projekts

No Prezidenta

Vāka Stāsts

Foto Galerija

Ieteicams