Зачем мы говорим - Тревор Кокс
Шрифт:
Интервал:
Во время обучения то, что создает нейронная сеть, сравнивается с реальным стихотворением. Если сеть неправильно прогнозирует следующую букву, она корректирует свои внутренние связи для улучшения прогнозов в будущем. Такая система не имеет возможности механически запоминать каждое стихотворение с точностью до буквы, поэтому прогнозы никогда не совпадают с исходным стихотворением.
Побуквенная работа означает, что алгоритму необходимо выучить даже самые элементарные языковые структуры. Через несколько секунд после начала обучения программа создает тарабарщину, но все же видно, что она уже поняла, что в английском языке часто встречается буква «e»:/Wteh lea e a sti es s e inne re l se l lhre, so e sir a f e riay r mn rdh rewsr e iie r eto e ctsse e i o en e tnea e s.
Еще через несколько минут нейронная сеть догадалась, что буквы складываются в «слова»:
ursoe haoth sicge tim bonr ghoiconiiroch is a)o
PuTTY dhr doooc nins voaed ofitot tions anewt
А через пять минут некоторые слова уже вполне похожи на английские:
Stand the fanes and chen the posser.
Srone the she was insoneed the crour faning of mas
Еще через несколько часов неслов становится меньше и улучшается грамматика:
Are you not pleasant?
And as I am leaving you my life like the earthworms?[42]
Получившийся сонет, конечно, не шедевр поэтического искусства, но просто поразительно, что простой цикл машинного самообучения может произвести нечто, в чем легко можно узнать стихотворение. Если дать компьютеру свободу, есть опасность, что его поэзия разочарует, но стоит ввести ограничения в программу, и можно ожидать, что получится стихотворение, которое понравится. Возьмем, к примеру, лимерик. У него строго определенная форма, поэтому значительно легче сделать так, чтобы компьютер выдал приемлемый результат. Можно даже создать такие стихотворения, что читатель не сразу догадается, что их автор – машина. Если хотите поэкспериментировать, можно пройти упрощенный тест Тьюринга. Суть заключается в следующем: даны стихотворения, которые написаны человеком и машиной, и надо догадаться, какое стихотворение кем написано. Вот несколько строк, одно стихотворение написано компьютером, а другое человеком. Вы сможете определить автора?
Стихотворение 1:
Стихотворение 2:
Первое стихотворение написано английским романтиком Перси Шелли. Второе было создано компьютерной программой, к которой мы вернемся позднее. Упрощенный тест Тьюринга очень увлекателен, но это плохой тест на креативность. Я мог бы легко повлиять на его результаты: выбрать отвратительные примеры созданной человеком поэзии, и тогда отличить созданные компьютером стихотворения стало бы значительно сложнее.
Алан Тьюринг был отцом современной вычислительной техники, и его гениальность помогала декодировать сообщения германских машин «Энигма» во время Второй мировой войны. Он работал и на Baby, манчестерском компьютере, который писал любовные письма. Тест, который он изобрел и который был назван в его честь, часто превозносится в средствах массовой информации как важный рубеж для искусственного интеллекта, и это страшно раздражает ученых, занимающихся компьютерными науками. Тьюринг хотел выяснить, может ли компьютер думать как человек. В своем основополагающем труде он писал об «игре в имитацию», в которой, помимо создания поэтических произведений, компьютеру нужно было и критиковать стихи. В качестве примера Тьюринг приводил следующую гипотетическую беседу [5].
Исследователь. В первой строке твоего сонета «Сравню ли я тебя с летним днем» не лучше ли было бы написать «с весенним днем»?
Компьютер. Тогда не будет выдерживаться размер.
Исследователь. А «зимний день»? Размер вполне подходит.
Компьютер. Да, но никто не хотел бы, чтобы его сравнивали с зимним днем.
Исследователь. Ты сказал бы, что мистер Пиквик напоминает тебе о Рождестве?
Компьютер. Да, пожалуй.
Исследователь. Но Рождество – это зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик возражал бы против такого сравнения.
Компьютер. Не думаю, что вы это серьезно. Под зимним днем обычно понимается типичный зимний день, а не такой особенный, как Рождество.
Современные компьютерные программы создания поэтических текстов не смогли бы справиться с таким «допросом», потому что для ответа нужно владеть особым навыком, не таким, который требуется для написания стихов. Сегодня творческие способности, которые демонстрируют компьютеры, всегда реализуются в очень узкой области: работа в более широкой сфере определенно выходит за рамки возможностей искусственного интеллекта. Хотя, возможно, не стоит относиться к этому столь критически, ведь многим людям-творцам бывает трудно объяснить свои творческие замыслы и процессы.
В работе Тьюринга обсуждаются также и «противоположные точки зрения» и приводится мнение сэра Джеффри Джефферсона, в то время руководившего кафедрой нейрохирургии Манчестерского университета. В ответ на успехи Baby Джефферсон в 1949 году написал об опасности «очеловечивания» машины:
Не раньше, чем машина сможет сочинить сонет или написать концерт на основе собственных мыслей и эмоций, а не случайного совпадения символов, мы сможем согласиться с тем, что машина находится на одном уровне с мозгом – когда она сможет не только писать произведения, но и сознавать, что она их написала. Ни один механизм не умеет чувствовать (а не просто искусственно сигнализировать, что является нехитрой уловкой) удовольствие от своих успехов, печаль от того, что у него сгорел предохранитель, ее не согревает лесть, она не может расстраиваться от своих ошибок, ее не привлекает секс, она не умеет сердиться и не впадает в депрессию, когда не может получить то, чего хочет [6].
Джефферсон утверждал, что поскольку искусство – это выражение и передача опыта человека, оно не может быть создано компьютером, хотя, как мы уже видели в контексте театра, машины могут пролить свет на человеческую сущность.
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!