Комп’ютер зрівнявся з Шекспіром, унікальність людини під питанням

Читать на русском
Шекспир

Штучний інтелект може перевершити людський, тому що він вже знаходиться на стадії освоєння творчого процесу. У той час, як ми через сторіччя захоплюємося творами Шекспіра, комп’ютер навчився складати вірші в стилі великого англійського поета

Так, комп’ютер вже може писати вірші, як Шекспір, а ми – ні. Міжнародна команда розробників навчила нейросеть складати катрени – окремі чотиривірші, з яких складається англійський, або шекспірівський, сонет.

Алгоритм був навчений на майже трьох тисячах сонетів, включаючи 154 твори, написаних Вільямом Шекспіром. Отримані чотиривірші витримані в плані поетичної форми і віршованого розміру, але поступаються справжнім в питаннях змісту і мови. Робота опублікована на сайті Асоціації комп’ютерної лінгвістики (Association for Computational Linguistics).

Сучасні методи машинного навчання дозволяють розробникам вирішувати не тільки прикладні завдання, а й творчі. Наприклад, новітні архітектури нейромереж можна використовувати для того, щоб створювати оригінальні твори мистецтва або навіть писати книги. Набагато складніше завдання – автоматичне написання віршованих творів: комп’ютер необхідно навчити не тільки складати слова в граматично правильний текст, але і тримати цей текст в рамках певної віршованій форми.

Віршований розмір (тип і кількість стоп у рядку) можна задати системі спочатку, а можна – навчити комп’ютер виокремлювати його самостійно, без вчителя. Цим вирішили зайнятися розробники під керівництвом Адама Хеммонд (Adam Hammond) з Університету Торонто. Архітектура їх системи складається з трьох моделей. Перша модель, мовна, працює на основі рекурентної нейромережі з довгої короткостроковою пам’яттю і відповідає за складання зв’язного тексту. Друга модель, пентаметріческій, вчиться правильно визначати ударний склад і ділити рядок на стопи. Третя модель вчиться римувати. Шекспірівський сонет складається з трьох катренів і заключного римованого двовіршя. У катренам використовується перехресна римування (римуються попарно парні і непарні рядки). Основне завдання римує системи – відрізняти римовані і неримовані закінчення (останні слова) рядків.

Всі три частини системи навчалися на 154 сонетах Вільяма Шекспіра і ще приблизно 2600 сонетів, взятих з корпусу проекту «Гутенберг». Завдання навченої системи – створення катрена підходить під сонет віршованого розміру. Отримані чотиривірші розробники попросили оцінити професора англійської літератури. За його словами, системі вдалося витримати форму катрена, але не смислове складову: отриманим творам бракувало «читаності і емоційності»:

So gently, as the wind that flaps his wings
And shoots a monarch on the English lays
And what was that, with matters of all things
Tis well ashamed to know- of all her ways

Вихідний код свого проекту розробники виклали на GitHub: випробувати його може кожен бажаючий (потрібно Python версії 2.7).

Незважаючи на те, що автори дослідження навчили нейромережу складати окремі катрени, вони не навчили її складати цілі сонети. Сонет – дуже складна поетична форма: його частини окремо виконують різні функції в рамках поетичного цілого, які не можна довільно розділяти на окремі картини і двовіршя. Це недосконалість машини втішає нас, так як ми всі ще перевершуємо штучний інтелект в такий ірраціональній, інтуїтивній та дуже тонкій області, як творчість і створення творів мистецтва. Однак, можна припустити, що радіти залишилося недовго, і незабаром комп’ютери “еволюціонують” і в цій сфері.

Раніше Politeka писала про те, що навчання штучного інтелекту використовується не тільки для вдосконалення самої системи. Також воно допомагає знаходити відомих вчених, про яких несправедливо немає інформації у Вікіпедії.

Машинне навчання використовується зараз для сканування наукових досліджень і новин для виявлення відомих вчених, яких немає в Вікіпедії. Серед цих вчених багато – жінки, і відсутність інформації про них особливо помітно в найпопулярнішою в світі інтернет-енциклопедії, в якій 82% біографій написано про чоловіків.

Нагадаємо, раніше Politeka писала про те, що компанія Google успішно працює над розвитком проекту, пов’язаного з прогнозом дати смерті людини.

Як повідомляла Politeka, вчені зможуть отримати «спогади» з клітин ДНК організму людини.

Також Politeka повідомляла про те, що баг в роботі штучного інтелекту Google не на жарт налякав користувачів Інтернету.

Джерело: Nplus1.ru


Спорт, що об’єднує: понад 150 юних спортсменів зібралися на турнір настільного тенісу Raif Kids Cup

Експерт про намір Медведєва передати Ірану ядерний боєкомплект: «Ця людина говорить від імені путіна»

Це бюджет не перемоги, - Святослав Дубина про фінансування ЗСУ

Закон 11469: легалізація множинного громадянства як загроза українській державності

Інформацією про звільнення Буданова перевіряють реакцію суспільства, – експерт

"Хто не зрозумів по-хорошому — зрозуміє по-іншому": Укртрансбезпека жорстко "кошмарить" перевантажених перевізників на Київщині

Допомога, що рятує: фонд «Надія», Валерій Дубіль та Микола Томенко підтримали військових і медиків на Херсонщині та Миколаївщині

Favbet Foundation допомагає молоді робити перші кроки в IT: відбувся майстер-клас «Квиток в IT»

Юлія Тимошенко очолила міжфракційне об‘єднання із захисту прав ветеранів, учасників бойових дій та їхніх родин

Коли бізнес — це не тільки про прибуток: як «Українські хімічні технології» підтримують українську армію

Томенко про "символічну" корупцію у справі віцепремʼєра Чернишова: Сковорода як хабар

Журналістка розповіла, які категорії пенсіонерів можуть не платити за комуналку

Василь Вовкун розповів, як Львівська опера отримала «Оскар»: «Для нас самих це був шок»

"Батьківщина" пропонує ухвалити закон, який надаватиме по 2 гектари землі військовослужбовцям, які захочуть її обробляти

Мінсоцполітики затвердило програму навчання для фахівців, що працюють з ігровою залежністю

BETON підтримав збірну України з мініфутболу — разом до нових перемог

Коли одне слово може коштувати державі безпеки

Микола Томенко розніс закон про множинне громадянство: "Громадянин трьох країн – депутат в одній"

«На 2025 рік 488 млрд на зброю»: експерт розповів скільки дійсно треба грошей на армію

Показати ще