Мы много раз имели дело с отношениями между технологией и письмом как техническим актом и с отношением между технологией и письмом как творческим актом. Последнее является широко обсуждаемой темой в дебатах об искусственном интеллекте и когнитивных машинах. Может ли искусственный мозг производить творческий акт, такой как рассказывание историй, так же, как его обрабатывает биологический мозг? Может ли искусственный вывод быть лучше органического с точки зрения качества контента и стиля повествования?
Если творческий акт является продуктом знания и опыта, конечно, да; если вместо этого творческий акт является продуктом чего-то глубоко укоренившегося в индивидуальности и личности, тогда еще предстоит увидеть, как далеко зайдет революция когнитивных машин. На данный момент искусственный интеллект — это глубокое обучение, что по-итальянски можно перевести словом «компьютерщик».
По словам технологов Google, всегда очень дальновидных, раньше, чем вы думаете, перевод, выполненный искусственным интеллектом, будет неотличим от того, что делает человек. И мы должны быть уверены в этом прогнозе, учитывая уровень, которого достиг Google Translate, работающий на программном обеспечении искусственного интеллекта.
Любителям социологии письма и литературы рекомендуем прочитать довольно содержательную книгу, только что вышедшую вместе с Random House на английском языке: Письменный мир: как литература формировала историю Мартин Пухнер, профессор литературы Гарвардского университета. В книге, описывающей тысячелетнюю историю влияния повествования на человеческие действия и его повсеместного распространения во всех цивилизациях, исследуется, каким образом новые технологии изменили опыт письма и каковы были и остаются последствия этих изменений для общества и общества. о художественных проявлениях того времени. В своем анализе Пухнер строит прочную теорию, основанную на наблюдении, что технологии письма являются одними из основополагающих элементов крупных исторических событий.
Обработка текстов
Но давайте по порядку и займемся теперь вкладом технологии в технический акт письма.
Сам процесс письма с помощью машины влияет на мысли: «Наши инструменты для письма также воздействуют на наши мысли». Произнести ее, вернее, напечатать, должен был немецкий философ Фридрих Ницше, который из-за проблем со зрением решил использовать портативную пишущую машинку, построенную в 1865 году датским изобретателем Расмусом Маллинг-Хансеном и представленную на всемирной выставке в Париже в 1878. Ницше со своим «пишущим шаром» (Schreibkugel) составил около 60 рукописей, прежде чем устройство сломалось и не подлежало ремонту во время поездки в Геную.
В более поздние времена, с появлением персональных компьютеров, дух времени уловил еще один эксцентричный интеллектуал, вроде Ницше. В январе 1983 года в журнале Playboy был опубликован рассказ Стивена Кинга под названием Текстовый редактор. В рассказе, написанном на Wang System 5 с текстовым процессором Model 3, разочарованный студент обнаруживает, что, удаляя предложения о своих врагах, он физически стирает их с лица земли, чтобы занять их место. Как всегда, способность Кинга к переводу поражает.
Писатель из штата Мэн хорошо уловил суть программного письма в способности программы вставлять, перемещать или удалять слова и части текста, не оставляя следов (только в самых современных версиях текстовых процессоров можно оставить след от различных редакционные слои… на радость филологам).
Здесь, при обработке текста, наконец, проявляется уникальность действия письма, чтения, исправления, расширения, удаления, перемещения и очистки работы. Короче говоря, происходит нечто, имеющее в основном количественное значение, т. е. касающееся продуктивности писателя, но также, в гораздо более скромной степени, и качественное, поскольку оно касается того, как мысль кристаллизуется в содержании, как интуитивно понял Ницше со своим примитивным «пишущим шаром».
Именно с персональным компьютером программы для записи видео начинают проникать в дома писателей и тех, кому необходимо создавать текстовый контент для любого назначения. Мэтью Киршенбаум, написавший книгу под названием Отслеживание изменений: литературная история обработки текстов (Harvard University Press, 368 страниц) подсчитали, что в 1984 году половина американских писателей использовали для письма текстовый процессор (Word Star или Word Perfect). Похоже, что первым, кто представил рукопись, хранящуюся на 8-дюймовой дискете, был Фрэнк Герберт, автор дюнав конце семидесятых годов. В своем исследовании Киршенбаум обнаружил, что именно писатели-фантасты первыми начали писать программы на персональном компьютере.
На самом деле именно самые плодовитые писатели, какими обычно бывают писатели-фантасты, осознали преимущество, которое им давала система обработки текстов. Гиперплодовитый писатель, такой как Джордж Мартин, автор Игры престолов, написал свою сагу об огромном успехе Word Star, самого популярного текстового процессора для Ms-Dos. Об этой программе творческий писатель выразился так: «Это было мое секретное оружие».
Текстовый процессор сегодня является незаменимым партнером писателя хотя бы для трех основных функций: 1) автоматическая орфографическая и синтаксическая коррекция, которая помогает писателю устранить опечатки или, что более важно, неправильное написание, соответствие рода и числа, а также например, между подлежащим и глаголом и повторениями, которые являются одними из самых распространенных ошибок; 2) Тезаурус, который помогает увеличить словарный запас и найти наиболее подходящие слова для описания контекста, выбрав правильный регистр; 3) выбор языка для расстановки переносов и исправление грамматических и синтаксических ошибок, совершенно незаменимый инструмент для тех, кому приходится писать многоязычный текст.
Типографская революция Macintosh и рождение настольной типографики
В 1984 году Macintosh представил то, чего не хватало текстовым процессорам первого поколения: типографику. Благодаря 8 типографским шрифтам, включенным в операционную систему Mac, авторы могли придавать своим документам типографскую форму. В следующем году комбинация Mac с настольной издательской программой Page Maker (разработанной Aldus of Seattle) и лазерным принтером (Apple LaserWriter) привела к доступной и простой в использовании комбинации для создания документов с разбивкой на страницы с качеством высокой печати. . Эта комбинация положила начало новому явлению — настольной издательской системе. Настольная типографика изменила саму природу издательской индустрии, передав больше власти авторам.
Как будто писатель и печатник слились в одно целое уникальный, таким образом, что производитель контента является в то же время создателем графического результата своей работы. Это кажется тривиальным вопросом, но это не так, потому что этот текстовый/визуальный сплав предлагает много интересных идей для улучшения внешнего вида, привлекательности и использования контента. Это улучшает то, к чему всегда стремились писатели, наиболее чувствительные к коммуникативному аспекту своей работы, — разборчивость.
С настольной публикацией текстовые процессоры также начали вводить расширенные функции форматирования и макета страницы, чтобы указать стиль, в котором писатель-стилист хотел, чтобы его текст отображался для читающей публики. Барбадосский поэт Камау Брэтуэйт писал, что письмо на Mac «позволило ему писать при свете». Освещение, правда.
Текстовый процессор чрезвычайно помогает писателю в редактировании и организации творческого материала, но мало помогает в его организации, структурировании и проектировании, то есть в построении того, что он называетс изложением. Вы можете сохранить контуры содержимого, но невозможно построить реляционное полотно. Вот для этого и приходит на помощь специфический софт, четко определенные мысли-спасибо, буквально «сборщики мыслей».
Именно с Macintosh в 1987 году появился первый настоящий мозговой центр с вдохновенным именем: HyperCard. Созданная одним из величайших талантов в области разработки программного обеспечения Биллом Аткинсоном, HyperCard позволяла пользователям с помощью очень простого языка программирования под названием WildCard структурировать и связывать информацию, собранную на карточках, сложенных в стопку. Таким образом, писатель мог собирать, описывать и аннотировать свои общие мысли, конкретные события сюжета, места действия, персонажей и хронологию и связывать их в соответствии с определенной повествовательной стратегией.
Самым удивительным в HyperCard была необыкновенная простота использования и универсальность. Информация карты может быть изменена, немедленно отражаясь на всех картах, соответствующих или связанных с этой конкретной частью информации. Мы не знаем, куда могли бы прийти Достоевский или Виктор Гюго, инсценировавшие бред персонажей, если бы у них были в наличии гиперкарты. Достоевский, таким образом, в своей повествовательной ярости заставил исчезнувших персонажей вернуться, оставив читателя ошеломленным. Возможно, с HyperCard он избежал бы этих внезапных воскрешений, но, возможно, у этой внутренней магмы повествования больше не было бы сил засасывать читателя, как космическое событие.
Кроме того, существует целое семейство программного обеспечения, которое позволяет вам создавать интеллект-карты, то есть форму графического представления мысли с иерархической или ассоциативной структурой, полезной для придания содержания творческому проекту, каким может быть повествовательная работа. Любой, кто интересуется этой темой, может начать с чтения и практики с книгой Нина Амир по названию, Креативная визуализация для писателей. Интерактивное руководство по воплощению ваших книжных идей и писательской карьеры в жизнь.
Для сценаристов есть еще более специальное программное обеспечение, которое может выполнять типичные функции написания сценариев, для которых не подходят стандартные текстовые процессоры.
Обработка естественного языка (NLP)
Сумму можно приравнять к собаке Лайке освоения космоса. Это одна из первых разумных попыток заставить специализированное программное обеспечение генерировать структурированный текст. Обработка естественного языка. На самом деле Summply — это приложение для iOS, разработанное пятнадцатилетним лондонцем Ником Д'Алоизио, вероятно, итальянского происхождения. В своей спальне молодой лондонец разработал алгоритм, способный обобщать статьи любой длины в 300/400 слов, чтобы корректировать их на экране iPhone.
Приложение молодого лондонца получило впечатляющее освещение в СМИ, и в конце концов его творение сделало его миллионером, когда Yahoo решила приобрести проект за 30 миллионов долларов, переименовав его в Yahoo News Digest. Приложение Yahoo выигралоПремия Apple Design на WWDC 2014 за технологическое и дизайнерское превосходство. На самом деле, приложение работает хорошо и отдает должное статьям, за которые оно отвечает всего в 400 словах. На изображении выше вы можете видеть, с каким свойством языка и связностью содержания он резюмирует службу BBC, касающуюся землетрясения в Л'Акуиле.
Область, отличная от журналистики, в которой технология Обработка естественного языка это законный. Юридическая работа уже может полагаться на коммерческие алгоритмы, способные сканировать и анализировать большое количество документов, чтобы извлечь те, которые имеют отношение к рассматриваемому делу. Предполагается, что эта технология позволит сократить количество человеко-часов, затрачиваемых юридической фирмой на подготовку дела, на 13 % (таким образом, сократив расходы фирмы и клиентов). В результате, по оценкам McKinsey, 23% юридической работы можно было бы автоматизировать в недалеком будущем. Таким образом, юридическая профессия сможет сосредоточить свои ресурсы и энергию не столько на сборе данных, сколько на самом высоком профессиональном уровне, то есть на разработке стратегий защиты или судебного преследования.
Даже мир финансов глубоко затронут Обработка естественного языка. Благодаря анализу неструктурированных источников (таких как сообщения из Facebook или других социальных сетей) алгоритмы NLP могут извлекать прогнозную информацию о тенденциях фондового рынка, которая может определять выбор инвесторов. Последние согласились с тем, что такого рода коллективная мудрость является лучшим руководством для управления фондовым рынком, что, как правило, подтверждает мнение Рокфеллера о том, что именно человек в лифте обладает наилучшей информацией об акциях.
Алгоритмы генератора историй
В области письма мы все чаще говорим об автоматизированном письме, робо-журналистике и машинном письме. Явление, которое начинает распространяться, особенно в специализированной журналистике, такой как финансовая журналистика. Это программное обеспечение для роботизированной журналистики, которое всего за несколько минут создает многие из 3700 заметок Associated Press о квартальных финансовых отчетах зарегистрированных на бирже компаний. Также считается, что некоторые тексты песен в поддержку Трампа и против Клинтон, размещенные россиянами в социальных сетях, были упакованы с помощью алгоритма автоматического письма, а затем вирусизированы BOT.
Немногие слышали о Национальном месяце поколения романов, но NaNoGeMo действительно пишет будущее. Эта эксцентричная инициатива, связанная с литературным конкурсом «Национальный месяц написания романов», предлагает креативщикам и разработчикам провести ноябрь за написанием кода, способного создать роман из 50 120 слов (около 20 печатных страниц). После создания романа его необходимо разместить на GitHub, ресурсе, на который подписаны 2004 миллионов разработчиков. Дариус Каземи (разработчик и интернет-художник из Портленда), победитель конкурса XNUMX года, сказал: «Рассказывание историй — одна из самых сложных задач искусственного интеллекта. Компании и исследователи работают над созданием алгоритмов, которые могут генерировать осмысленные истории, но многие из них генерируют только короткие фрагменты осмысленного текста. Действительно, уже первый взгляд на работы, представленные на конкурс, показывает, насколько верно это утверждение. Так что о творческой стороне давайте забудем об этом, о глубоком обучении есть нечто большее.
Логотип литературного конкурса с максимой Леонарда Бернштейна, которая гласит: «Чтобы совершить великие дела, вам нужны две вещи: план и не слишком много времени». По сути, участники этого конкурса должны написать роман за 30 дней.
Первым и интересным применением алгоритмов глубокого обучения может быть участие в составлении сиквелов повествовательных серий, уже полных и структурированных, таких как Трон Мечей o Harry Potter. Мы говорим здесь о тысячах страниц, на которых нужно работать с алгоритмом. Персонажи, места, события, сюжеты могут быть изучены и сохранены алгоритмом для разработки новых возможных повествовательных выходов или прогнозирования возможных сценариев продолжения.
Зак Тутт, разработчик из Боулдера, штат Колорадо, создал нейронный алгоритм для предсказания выхода шестой книги саги о Джордже Р.Р. Ветры зимы только в 2019 году. Алгоритм уже подготовил спойлеры новой «Игры престолов», которые Мартин встретил с особой самоиронией.
Макс Дойч, технолог и блогер из Сан-Франциско, основавший стартап Openmind, поручил алгоритму глубокого обучения изучить первые четыре книги о Гарри Поттере, а затем попросил его написать главу о том, что он узнал из этого глубокого чтения. Глава, созданная алгоритмом, была опубликована на Medium. Весело и читабельно тоже!
Однако факт заключается в том, что алгоритмы-писатели, то есть алгоритмы генератора историй, все еще находятся в зачаточном состоянии, и еще предстоит пройти долгий путь, чтобы отправить таких писателей, как Мартин или Роулинг, на скамейки запасных.
Тем не менее, алгоритмы генератора историй — это не бесплодный проект и не очень беспочвенный. Если мы перейдем на веб-страницу Междисциплинарного центра нарратологии Гамбургского университета, мы сможем узнать об истории этой технологии и ее развитии. Мы с удовольствием отсылаем к нему всех, кто хочет узнать больше об этой теме.
Экономист эксперимент
The Economist, помимо того, что является одним из самых авторитетных периодических изданий в мире и крупнейшим независимым либеральным аналитическим центром, в некотором роде также может считаться юмористическим изданием. Да потому, что тот самый юмор в британском стиле является неотъемлемой частью его безошибочного повествовательного микса, а также основополагающим требованием для вхождения в анонимную группу журналистов, составляющих издание.
Накануне Рождества лондонский журнал решил провести эксперимент. а-ля Тьюринг посмотреть, не придется ли ему оставить одного из корреспондентов «Науки и техники» дома после праздников. Последнему он доверил специализированный алгоритм с научным отчетом в 500 слов. Но давайте послушаем эту историю от самого Economist. Всего 3 минуты чтения. Название произведения Как скоро компьютеры заменят писателей The Economist? По крайней мере, у нас осталось несколько лет. Слава Богу!
Машины идут. В известном исследовании 2013 года делается вывод о том, что половина рабочих мест в США находится под угрозой в течение жизни одного поколения. Писатели не застрахованы от этой тенденции. Другое исследование ИИ утверждает, что к 2025 году компьютеры смогут выполнять школьные задания, а к 2040 году — создавать рассказы и романы.
Стремясь двигаться быстро и ломать вещи, The Economist создал алгоритм ИИ для изучения статей раздела «Наука и техника», чтобы создать «искусственный» материал. Результаты, показанные ниже, показывают возможности и ограничения программ машинного обучения, которые, по сути, являются современным искусственным интеллектом.
Компьютер попытался подражать нашему стилю и определил темы, которые мы затрагиваем чаще всего. Хотя предложения грамматически правильны, в них отсутствует смысл. К его и нашему облегчению, репортер по науке и технологиям все еще найдет свой стол, когда вернутся рождественские каникулы. Вот кусок, сделанный нашим роботом.
Мы предлагаем его вам на английском языке, потому что перевести его было бы предательством. Действительно, мы предлагаем вам итальянский перевод (под каждым абзацем), разработанный другим программным обеспечением искусственного интеллекта.
НЕОБХОДИМО, чтобы крупнейшие в мире ученые-компьютерщики показали, что стоимость транспортировки звуковых волн на обратную сторону Солнца — лучший способ создать набор картинок, которые можно решить. Это еще и потому, что тот же фильм является особым прототипом. Человек с натяжкой части программного обеспечения может быть передан процессом безопасности, который может быть добавлен к единственному биту чтения. Материал состоит из одного пикселя, что возможно и, таким образом, приводит к запуску лазера для преобразования полученного пара на поверхность батареи, способной производить энергию из воздуха, а затем превращать ее в недорогой дисплей. Решение состоит в том, чтобы закодировать особый контроль чипа, который можно найти в автомобиле.
НЕОБХОДИМО, чтобы ведущие компьютерные ученые мира доказали, что стоимость транспортировки звуковых волн на обратную сторону Солнца — лучший способ создать серию изображений, которые можно разрешить. Это также потому, что сам фильм является особым прототипом. Человек с частью программного обеспечения может быть передан процессом безопасности, который может быть добавлен к одному биту чтения. Материал сделан из одного пикселя, что возможно, а затем вызывает срабатывание лазера для преобразования полученного пара на поверхности батареи, которая может производить энергию из воздуха, а затем превращать ее в недорогой дисплей. Решение — закодировать специальное управление чипом, который стоит в машине.
Результатом стала форма альтернативы электромобилям, но самая известная проблема заключается в том, что система управления питается от компьютера, состоящего из второй части спектра. Первое решение далеко не дешевое. Но если это немного похоже на сплошной лист соприкосновения со спектром, то его можно прочитать, поскольку звуковые волны доступны. Положение системы изготовлено из углерода, содержащего специальный компонент, который можно использовать для подключения воздуха к обычному дизельному двигателю.
В результате получается некая альтернатива электромобилям, но более известная проблема заключается в том, что система управления питается от компьютера, состоящего из второй части спектра. Первое решение далеко не дешевое. Но если это вроде как сплошной лист соприкосновения со спектром, то его можно прочесть, так как доступны звуковые волны. Позиция системы состоит из углерода, содержащего специальный компонент, который можно использовать для подключения воздуха к обычному дизельному двигателю.
Проблема с этим подходом заключается в том, что он достигает топлива, отражая топливный элемент массиву материалов, чувствительных к свету, состоящему из солнечной энергии. Тем временем этот процесс можно использовать в качестве прототипа сверхпроводящей машины. Эта технология также представляет собой процесс ближнего действия, который разрабатывается для сравнения с магнитными полями Солнечной системы.
Проблема с этим подходом заключается в том, что он достигает топлива, отражая топливный элемент в массиве светочувствительных материалов, состоящих из солнечной энергии. Между тем, процесс может служить прототипом сверхпроводящей машины. Эта технология также представляет собой процесс ближнего действия, разрабатываемый для сравнения с магнитными полями Солнечной системы.
В результате получается химическое вещество, называемое углеродной нанотрубкой, которое поглощается в процессе преобразования твердого оксида в химическое вещество, специфичное для клеточного нерва. Этот материал способен извлекать энергию из изображения, а затем высвобождать электроны, которые можно обнаружить, стимулируя изображение в кровотоке. Температура поверхности не молекула, что также сравнивается с малой энергией структуры металла. Отдельный орган представляет собой большое количество энергии, которая отличается особой интенсивностью. Таким образом, камера внутреннего сгорания способна производить фотон, который разрабатывается для производства второго белка, называемого белком, вызывающим тело, который имеет сложный и сопоставимый процесс, чтобы остановить компоненты антибиотика.
В результате получается химическое вещество, называемое углеродной нанотрубкой, которое поглощается в процессе преобразования твердого оксида в определенное химическое вещество в нервной клетке. Материал способен извлекать энергию из изображения, а затем высвобождать электроны, которые можно обнаружить, стимулируя изображение в кровоток. Температура поверхности – это не молекула, которую также сравнивают с малой энергией структуры металла. Отдельный орган представляет собой большое количество энергии, которая отличается особой интенсивностью. Затем камера внутреннего сгорания способна производить фотон, который используется для производства второго белка, называемого белком, который заставляет организм проводить сопоставимый сложный процесс, чтобы остановить действие компонентов антибиотика.
Чтение произведения весьма поразительно. Аргументы есть, письмо сносное, информация верная, но общего смысла нет, связь между абзацами непонятна, нет развития повествования. Что касается перевода, давайте забудем об этом, но мы знаем, что итальянский язык не является одним из языков, которые лучше всего обслуживаются Google Translate.
Маринетти определенно понравилось бы это небрежное сопоставление предложений с полным смыслом, но без логической связи. Даже Беккет и Ионеско сочли бы стимулом выстроить абсурдный диалог между двумя технологическими уродами.
