Istraživači uče AI da piše sonete poput Šekspira

Pored toga što je iza sebe ostavio 37 dramskih dela, Vilijam Šekspir je bio uspešan i kao pisac soneta, a izradio ih je 154 tokom svog života. Sada, više od 400 godina nakon njegove smrti, Šekspirove reči utiču na novu generaciju pesnika, samo što ovi pisci to rade sa silicijumskom maštom i digitalnim perom. Konzorcijum istraživača sa Univerziteta u Torontu, Univerziteta u Melburnu i odseka IBM-a u Australiji uspeli su da nauče neuronsku mrežu da piše sonete, baš kao što je Šekspir to radio u 16. veku, koristeći upravo njegove reči za učenje mašine. Objavili su svoje rezultate na ACL konferenciji 2018. godine, a ako želite možete se igrati sa samom mrežom preko GitHub-a.

Soneti prate specifičnu strukturu i šablon rime. Svaki je sastavljen od 14 dvanaesteraca raspoređenih u dva katrena i dva terceta.”Zainteresovani smo da shvatimo da li se ovi oblici mogu automatski naučiti iz podataka”, izjavio je Jey Han Lau, istraživač naučnik, IBM Research (Australija) za Engadget, “bez oslanjanja na izvore spoljnih znanja poput sloga ili rečnika za izgovor.” Na primer, ovde je Šekspirov Sonet 18, jedan od njegovih najpoznatijih:Veštačka inteligencija koja generiše poeziju razvija se od početka veka. Međutim, većina njih jednostavno pretraži rečnike za izgovor za svoje rime, umesto da ih sami otkrivaju iz dostupnih skupova podataka. Sistem IBM-a, sa druge strane, zahvatio je više od 2.600 soneta iz projekta Gutenberg, pored Šekspirovih 154, za obuku, razvoj i testiranje. Rezultati su proceduralno generisani soneti koji su tako dobro sastavljeni da se praktično ne razlikuju od onih koje su napisali ljudi. Kolekcija koja ukupno ima 2.600 primera je zapravo mala baza podatak za obuku neuronske mreže, priznaje Lau. “Količina (od par hiljada soneta) je zapravo mala u odnosu na tipične podatke za obuku koje uzima sistem dubokog učenja”, napisao je putem mejla. “Morali smo da budemo prilično kreativni kada smo kreirali mrežu – ne možemo da imamo previše kompleksnu mrežu, jer će jednostavno pamtiti sonete. Poenta je u tome da mi želimo da mreža generalizuje svoje učenje, tako da može da sastavlja nove sonete.” Evo skraćenog primera:Zbog toga što sistem razume sve što se tiče načina na koji se stvara sonet, može (u teoriji, barem) da se prilagodi kako bi ih generisao na bilo kom jeziku. Sistem nije savršen, iako je generisana poezija dovoljno dobra da prevari običnog čitaoca, književne kritičare nije posebno impresionirala. Konkretno, stručnjaci su ukazali na “nedostatak razumljivosti i emocija” u pisanju AI-a. Međutim, istraživači su u potrazi za metodama daljeg poboljšanja poetskog učinka sistema.

“Razumljivost se može lakše rešiti – prvo možemo obučiti model na velikom broju poetskih podataka (to jest da ga ne ograničavamo samo na sonete), a zatim obučiti model ponovo koristeći samo sonete, i to bi trebalo da pomogne u poboljšanju čitljivost generisane poezije”, napisao je Lau. “Pitanje emocije je malo teže – nije očigledno (za nas barem) kako da definišemo emocionalni kvalitet koji stihovi imaju, tako da prvo što treba da uradimo je da pažljivo razmislimo šta to čini poeziju emocionalnom.” Bez obzira da li je tim sposoban da dalje unapređuje veštine pisanja svog AI-a, ovo istraživanje bi trebalo da pomogne unapređenju tehnologije neuronske mreže u celini“, objašnjava Lau. “Pokazali smo da se određene funkcije mogu automatski naučiti iz podataka sa inteligentno kreiranom mrežnom arhitekturom”, rekao je on. “I tako se isti princip može primeniti i na sisteme narednih generacija.”

Automatizovani sistemi se polako kreću ka svetu umetnosti poslednjih godina, pa smo tako pre mesec dana imali takmičenje robota slikara, dok je za dobar provod u jednom noćnom klubu u Pragu zadužen prvi zaposleni robot DJ. Niko nije uspeo da se takmiči sa književnim genijem kao što je Šekspir – ali po svemu sudeći, sve smo bliži dostizanju toga, međutim za sada kreativci su bezbedni.

Izvor: Engadget