Зачем мы говорим - Тревор Кокс

Многие исследователи сосредоточивают внимание на процессе создания произведения искусства, стремясь проникнуть в тайны творчества, при этом они оставляют в стороне необходимость считаться с субъективным мнением переменчивой людской критики. Система создания стихотворных текстов, разработанная Джоанной Мишталь-Радецкой и Бипин Индурхья из Ягеллонского университета в Кракове, – один из примеров таких систем [7]. Их стихотворения создаются компьютером, имитирующим некоторые сложные процессы мозга.

Представьте, что вы с коллегами попали на однодневный выездной семинар и получили задание совместно написать на флипчарте стихотворение. Стихотворение должно быть основано на сообщении, размещенном в блоге. Каждый из коллег специализируется на конкретном задании. Один может определять в тексте блога нужные для вдохновения ключевые слова, отыскивать слова, имеющие множество ассоциаций и, следовательно, подходящие для создания поэтического текста. Другой будет оценивать настроение блога, определяя, что преобладает: гнев, страх или радость. Кто-то работает с тезаурусом, выписывает на самоклеящиеся листочки возможные синонимы и антонимы к ключевым словам и прикрепляет их на флипчарт. Еще один коллега получает задание найти слова, вызывающие эмоции, отражающие настроение исходного текста. Далее весь этот общий котел идей передается другим участникам, которые создают фрагменты стихотворения. Они могут придумывать метафоры, оксюмороны или риторические вопросы, затем записывать их на других листочках. Кого-то из коллег просят их критически оценить и выбрать лучшие: например, проверить, попадают ли строки в нужный стихотворный размер. Так постепенно возникает стихотворение.

Алгоритмы Джоанны копируют этот процесс, но все задания выполняются программным обеспечением. Вот пример того, что получается. Это стихотворение возникло из следующего блога:

Выбранная компьютером тема была «тот конец бассейна, где глубоко» (deep end), а эмоция – «гнев» (anger). Вот такое получилось стихотворение:

Когда Джоанна и Бипин попросили своих сотрудников и знакомых высказаться по поводу подобных стихотворений, большинство информантов оценили эти произведения не очень высоко. Это едва ли удивляет, поскольку компьютер не умеет правильно определять значимость имеющихся строк. На самом деле, если подобные стихотворения и получатся содержательными, это будет просто счастливой случайностью. Но поэзия – это такая форма искусства, смысл которой находится в голове читателя. Насколько оценка вами этого стихотворения зависела от вашего знания о том, что оно написано компьютером? Некоторую ясность в этом вопросе мы можем получить, обратившись к исследованиям, проведенным на материале музыкальных произведений.

В научной статье, опубликованной в 2008 году, Николаус Стейнбейс и Стефан Келш из Института по когнитивным наукам и исследованиям мозга Общества Макса Планка в Лейпциге описали исследование, в котором изучались реакции мозга человека на музыку с использованием фМРТ-сканера [9]. Участники слушали музыку композиторов ХХ века – Арнольда Шенберга и Антона Веберна. Иногда исследователи делали вид, что автором произведения является компьютер, а в другое время слушателям сообщали, что музыку сочинил человек. Использовалась атональная музыка, потому что слушатели могли по наивности принять кажущиеся бессвязными ноты за произведение компьютера. Когда слушатели были убеждены, что музыка написана человеком, повышенная активность наблюдалась в тех отделах мозга, которые участвуют в прогнозировании того, что, возможно, думают другие. Эти результаты вместе с данными опроса, проведенного после окончания сканирования, показали, что в тех случаях, когда слушатели полагали, что автором музыки был человек, они пытались угадать намерения композитора. Но атональная музыка – это особая сфера, и было бы интересно расширить исследование и провести эксперимент на материале массовой музыки, особенно электронной, в которой множество синтетических звуков и электронных эффектов.

Предположительно то же самое происходит во время поэтических поединков, когда стихи сочиняют роботы, использующие программы машинного стихосложения. Не пытайтесь понять замысел автора в произведениях, созданных компьютером. Литература часто автобиографична и основывается на личном опыте писателя. Разве может машина понять, что́ значит быть живым? Результат деятельности компьютера не может быть приписан мятущемуся художнику, пишущему о своей непростой жизни. Конечно, такое представление о художнике очень романтично, но на данный момент его невозможно преобразовать в компьютерную программу. Мы убеждены, что ни в одном из созданных компьютером стихотворений мы не найдем «души», поэтому маловероятно, что компьютер сможет задействовать такие нейронные сети, формирующие модели психического состояния, какие имеются в нашем мозге.

Один из способов сократить подобный разрыв – поручить компьютерам перекраивать или достраивать тексты, в которых проявляются человеческие качества, потому что они написаны людьми. Именно этим занимаются участники Национального месяца генерирования романа (National Novel Generation Month). Этот проект создал Дарий Каземи, программист и художник, по аналогии с Национальным месяцем написания романа (National Novel Writing Month), события, в рамках которого сотни тысяч авторов пытаются создать черновой вариант романа из 50 000 слов всего за один месяц. Этот проект стартовал в США, но в настоящее время он привлекает участников со всего мира. В результате такого ускоренного процесса были написаны бестселлеры, например «Воды слонам!» Сары Груэн. Компьютерный проект призывает программистов попробовать себя в написании кода, который автоматически генерировал бы роман по меньшей мере такой же длины. В 2015 году в проекте зарегистрировалась пара сотен участников.

Когда на следующий год я встретился с Дарием, он сказал мне, что лучшие отрывки из сгенерированных компьютером произведений получаются в тех случаях, когда код «спотыкается», пытаясь быть похожим на человека. Компьютерный текст напоминает речь туриста, который путается в иностранном языке, и может быть забавно наблюдать, как в безуспешных попытках вдруг возникают случайные «прозрения». Любимый текст Дария был создан в 2014 году, он называется «Искатель» (The Seeker) и выложен от имени thricedotted [10]. Фактически это один из немногих вариантов, которые можно дочитать до конца. В нем используется изощренная метафора: это история об искусственном интеллекте, который учится быть человеком, читая статьи в проекте Wikihow. Поскольку главный герой – машина, читатель не ожидает, что английский, на котором написан роман, будет идеальным, и готов к тому, что значительная часть текста будет взята из корпуса текстов, написанных человеком. Основная часть книги состоит из высказываний, которые больше похожи на компьютерный код, чем на обычные предложения. Роман начинается со статьи из Wikihow «Как заставить девушку пригласить тебя на свидание», там приведены советы с сайта, например «01 … ВСЕГДА (ПОДДЕРЖИВАЙ_ГИГИЕНУ) => хорошо». На каждой четвертой странице приводится короткий отрывок сгенерированного прозаического текста, похожего на сюрреалистическую поэзию. Такая книга может понравиться любителям экспериментальной литературы, но, чтобы прочитать весь текст, нужно быть настоящим фанатом. Даже Дарий признался, что смог осилить не все страницы.