Cheesy linky pro vyzvednutí jsou jako hříčky: obvykle vyvolávají sténání nebo oči, ale lidé stále nemohou odolat vytváření nových. Může se tedy zdát nevyhnutelné, že v mnoha probíhajících experimentech s umělou inteligencí někdo vytvořil počítačový program, který řemeslně vyzvedává linky.
Související obsah
- Tento počítačový algoritmus transformuje filmy do úchvatných uměleckých děl
- Jak se počítače naučili hrát Nintendo
- Umělá kůže by mohla pomoci nositelům protéz cítit se ve skutečnosti
Výsledky, zprávy Rob LeFebvre pro Engadget, jsou rozkošné.
Vědkyně Janelle Shaneová učila svou neuronovou síť pomocí vyzvedávacích linek, které škrábla z internetu. „Shromažďování datového souboru bylo mnohem bolestivější, než jsem čekal, “ píše na svém blogu. „Mnohé z nich jsem doopravdy nečetl a většina z nich byla obscénní nebo agresivní nebo urážlivá.“
Naštěstí síť zůstala docela slušná. Ona píše:
[A] ačkoli neuronová síť přišla na základní formy „Musíte být… protože….“ Nebo „Ahoj zlato, chci…“, nikdy se nenaučilo vytvářet nejhorší linie - většina z nich byla založena na slovní hře, která to neudělala. Nemám šanci se množit.
Síťový popruh firmy Shane je založen na open-source programu na GitHubu nazvaném char-rnn. Její síť a další se jí líbí, jsou výpočetní modely, které napodobují fungování mozku. Díky tomu se síť chová velmi odlišně než běžný počítač.
Ve všech počítačích od notebooků po smartphony přijímá centrální procesor počítače příkazy od uživatele, vyhledává potřebné pokyny v paměti, dekóduje tyto pokyny, provádí akci a ukládá výsledky do paměti. Všechny tyto kroky probíhají v pořádku a každá fáze závisí na tom, co nastane dříve.
Ne tak v neuronové síti (nebo přesněji v umělé neuronové síti). Tyto systémy jsou tvořeny partií vzájemně propojených "uzlů", z nichž každý může provádět jednoduchý krok zpracování. Mnoho spojení umožňuje každému uzlu reagovat na kombinaci vstupů z jiných uzlů. Neexistuje žádná samostatná paměť. Znalosti jsou uloženy v celkovém stavu samotné sítě. Výsledkem je síť, kde součet je více než části.
Lidé, kteří používají neuronové sítě, mohou trénovat systém tím, že jej budou napájet spoustou dat. Síť potom "učí" vzorce a nakonec může vygenerovat svůj vlastní výstup.
Poté, co Shane nakrmila svou síť veškerým kouzlem, které internet mohl nabídnout, to nechala udělat. Výsledky „se lišily od nepochopitelných, až po neskutečné, až po rozkošný, “ píše.
K dispozici je kreativa: „Mám cenver? Protože já jen musím ukládat tvé červy.“ (Hej, angličtina je tvrdá.) Pokus o sýr: „Jsi svíčka? Protože jsi tak horký na vzhled s sebou.“ Přímočaré: „Kdybych tě měl požádat?“ A sladké: "Jsi tak krásná, že mě nutíš cítit se lépe, když tě vidím."
Dalo by se představit trapně roztomilýho robota, který tyto řádky proměňuje na zmateného patrona baru. Umělec Shobana "Bob" Appavu udělal s několika ilustracemi.
Shane vyškolil stejný síťový rámec, aby navrhl recepty, Pokémona (které byly ilustrovány jiným umělcem), superhrdiny a irské melodie.
V každém případě jsou počáteční iterace obvykle selháním. "Co se mi na těchto poruchách líbí, je to, že jsou oknem do vnitřní struktury věcí, stejně jako nám optické iluze dávají stopy o fungování našich vizuálních systémů, " říká Shane David Covucci v The Daily Dot, mluví o její neuronové síti, která píše recept.
Umělé neuronové sítě nás mohou víc než potěšit nesmyslností nebo psát strašidelné vánoční písně. Sofistikované verze pomohly ochrnout opice chodit a mohli nechat nositele protetických končetin cítit se.
Některé z vyzvedávacích šňůr mohou být v reálném životě hodné výstřelu. Vyzkoušejte „Vypadáte jako věc a já vás miluji, “ nebo téměř bezchybný „Dobrý den“.
