Зачем мы говорим - Тревор Кокс

Возможно, компьютеры и не могут писать целые книги, но они уже создали тысячи коротких сообщений для Associated Press. Вот фрагмент сообщения АР об игре Малой бейсбольной лиги.

Хотя этот текст впечатляет, ведь он похож на текст на естественном языке, такое прямое перечисление фактов вряд ли заменит хорошие тексты на спортивные темы. Сейчас много говорят о том, что искусственный интеллект лишит многих работы, но в ближайшем будущем журналистам нечего бояться.

В настоящее время компьютеры пытаются овладеть и тонкостями создания сюжетов, и хитросплетениями повествования, которые необходимы для создания длинных текстов. «Не думаю, что мне удалось успешно сгенерировать от начала до конца захватывающий текст из 5000 слов без значительного вмешательства», – признается Дарий. Возьмем классическую детективную историю. Писатель-человек посеет сомнения и по всему тексту разбросает намеки, касающиеся убийства, а еще расставит ловушки в виде ложных ключей и отвлекающих маневров. Хорошая книга создается не объемным рассказом. Основной сюжет «Убийства в Восточном экспрессе» Агаты Кристи можно пересказать несколькими сотнями слов, но именно сложность повествования (изображение характеров, повороты сюжета, тупиковые ситуации и постепенные разоблачения), для которого понадобились десятки тысяч слов, сделала книгу бестселлером. Дарий объяснил, что компьютеры, конечно, никогда не заменят Агату Кристи, но могут посостязаться с Уильямом Берроузом.

Когда я знакомился с театром роботов и видел интервью с андроидом Bina48, эта беседа выглядела как отрывок из экспериментального текста. Как сделать так, чтобы Bina48 разговаривала более естественно? Некоторые ученые полагают, что для этого компьютерам понадобится умение понимать рассказы. Марк Ридл и его коллеги из Технологического института Джорджии коллективно разрабатывают идеи возможных способов развития сюжета, а затем используют эту информацию для создания блок-схем отдельных эпизодов. Ридл считает, что, для того чтобы установить контакт и создать реальные отношения с человеком, компьютеру требуется повествовательный интеллект, способность рассказывать и понимать истории [12]. Мы хоть раз в отчаянии да кричали на свой компьютер, ведь нам казалось, что он недоброжелательно настроен. Такое происходит, потому что машина не понимает, чего от нее хочет добиться пользователь. Если мы хотим свободно беседовать с машиной, то ей действительно потребуется повествовательный интеллект. Тогда компьютер смог бы научиться себя вести, прочитав книги об этикете, социальных нормах и ценностях. В конце концов, и мы имплицитно учимся правильному поведению через чтение историй или поучительных сказок, которые детям рассказывают на ночь, через романтические романы, рассказывающие о сложностях взаимоотношений.

Но даже если бы компьютер прочитал все книги в мире, его знания остались бы неполными. Одна из проблем заключается в том, что «смысл» истории часто скрыт, не выражен явно. Возьмем классическую притчу. Она будет сильнее воздействовать на читателя, если он сделает собственный вывод, лучше усвоит урок благодаря умственному усилию, необходимому для понимания скрытого значения. Или рассмотрим другой пример. В каком-то смысле мы получаем удовольствие от фильмов вроде «Донни Дарко», когда обсуждаем происходившее в фильме в беседе с друзьями на выходе из кинотеатра. Некоторые истории намеренно закручиваются и преподносятся неоднозначно, чтобы создать интригу. Кроме того, есть еще детали, которые рассказчики опускают и оставляют на волю воображения читателя или зрителя. Когда романист описывает грабителей, обчистивших банк и убегающих с места преступления, он опускает большинство деталей. Конечно, в описании может присутствовать шаблонная возня с ключом в замке зажигания машины, на которой должны скрыться преступники (такая сцена обычно добавляет напряжения), но другие детали, например как грабитель открывает дверь, садится на водительское место, закрывает дверь и т. п., просто опускаются, потому что они не нужны и будут наводить скуку.

И последнее, не менее важное: великие истории обычно рассказывают о необычном. Не имея собственного жизненного опыта, компьютеры, которые познакомятся с человеческим обществом по литературным произведениям, будут иметь искаженное представление о реальной жизни. Можно предположить, что беседа с будущим компьютером будет похожа на разговор в баре с занудой из зануд, который будет подробно излагать свой маршрут на работу, и эта история не будет ничем примечательна. Но вероятнее всего, случится как раз наоборот: компьютер будет рассказывать чересчур фантастические истории.

Нахождение баланса между обычным и необычайным лежит в основе творчества, будь вы отец, придумывающий историю на ночь, спортивный комментатор, описывающий игру, или комик, исполняющий импровизацию. Исследования, направленные на выяснение того, смогут ли компьютеры достигнуть этого, больше всего продвинулись в области музыки. Поскольку это абстрактная форма искусства, здесь гораздо легче запрограммировать компьютер так, чтобы он написал стилизацию какого-либо музыкального направления, чем сделать так, чтобы он писал прозу. Еще подростком я написал компьютерную программу, которая сочиняла регтаймы, используя простейшие вероятностные таблицы. Например, если текущая нота – это А, то какова вероятность, что следующей будет B, C, D и так далее? Ноты выбирались простым киданием костей. Затем я наложил на эти мелодии структуру и ритм регтайма. В результате получилась музыка в динамичном ритме регтайма, но без какого-либо направления или привязки. Конечно, ее качество даже нельзя сравнивать с композициями Скотта Джоплина – но, честно говоря, точно тем же закончились и мои попытки сочинять музыку с пером и бумагой. Современные алгоритмы музыкальной композиции используют более сложные методы, чем те, которые я наспех сочинял у себя в спальне. Лучшие из этих алгоритмов даже писали музыку, исполнявшуюся профессиональными оркестрами в концертных залах. Компьютерная программа «Эмили Хауэлл» сочиняет в стиле Моцарта или Бетховена, и можно купить CD с записями, хотя мне кажется маловероятным, что эти произведения будут исполняться через сто лет.

Легко загрузить в компьютер фрагмент мелодии и поручить ему написать несколько вариаций, скажем, в барочном стиле. Студенты-композиторы выполняют подобные упражнения для развития навыка, но никому не придет в голову сказать, что это такое уж творчество. И даже если бы существовали программы, создающие музыку, которую трудно отличить от настоящих произведений Иоганна Себастьяна Баха, зачем это делать машинам, если это уже сделал Бах? Впечатляет, конечно, но это всего лишь мимикрия. Компьютерная программа никогда не изменит существующие музыкальные направления и не создаст ничего абсолютно нового и захватывающего: восстания панк-рока не будет.

Один из подходов к машинному сочинительству – эволюционная обработка данных, при которой программа производит музыку, имитируя процесс естественного отбора. В природе хромосомы несут генетические коды, формирующие жизнь, а гены с течением времени развиваются как реакция на давление эволюции. В эволюционной композиции музыкальная партитура может быть представлена в качестве музыкальных хромосом, а каждая отдельная нота – в качестве гена. В природе эволюции требуется большой набор разнообразных индивидуумов, чтобы в процессе смены поколений постепенно отбирать гены, которые будут обеспечивать выживание. Аналогичным образом для создания музыкальных генов необходима популяция из множества различных мелодий. В процессе работы компьютерной программы рождаются новые поколения музыкальных партитур и умирают старые. Лучшие музыкальные образцы с большей вероятностью передадут свои гены следующему поколению. В природе это происходит так: в генах потомка объединены гены его отца и матери, поэтому новая музыкальная партитура представляет собой слияние родительских мелодий. Например, начало фразы может происходить от одного родителя, а конец – от другого. Слияние мелодий означает, однако, что популяция теряет разнообразие. В противовес этому частью процесса размножения являются мутации. Каждый раз, когда рождается новая мелодия, существует небольшой шанс, что какая-то мутация произвольно изменит ноту в партитуре для повышения генетического разнообразия.