Под авторством машины

     Развитие искусственного интеллекта в целом и нейронных сетей в частности последнее время находится под пристальным вниманием не только ученых, но и медиа, и даже правительств. То и дело мелькают новости о том, что компьютер обыграл чемпиона мира по го, научился пародировать знаменитых художников и с ходу может отличить какого-нибудь среднеазиатского краснокрылого вьюрка от американского желтоносого. И, конечно же, работать с текстами. Ведь чуть ли не единственным, с чем могли работать первые вычислительные машины, был текст.

Первые попытки написать стихи компьютер предпринимал еще в 1960-х годах. Попытки были примитивные: он просто подбирал слова так, чтобы сохранялись ритм и рифма. Например, американская машина RCA-301 писала белые стихи со строго заданным размером:

«Пока жизнь создает ошибочные, совершенно пустые образы,

Пока медленно время течет мимо полезных дел,

А звезды уныло кружатся в небе,

Люди не могут смеяться».

В это же время устройство от Genetal Precision Corporation выдавало шедевры в стиле гангста-рэп:

«Отрыгивать, не хвастаться – это значит обхват,

Высокая бухта колыбельных песен

Сдержанно раздавила жука.

Ваша наука так крохотна и холмиста.

Да, я не рецепт нефритового программиста».

Как видите, иногда смысла в таких сочинениях было чуть больше, чем в беспорядочном наборе символов на клавиатуре. Но появление нейронных сетей в их современном виде, развитие различных дисциплин в области лингвистики, морфологии, математики и инженерии позволили компьютеру работать в «человекоподобном» стиле: изучать, выбирать хорошие решения, отметать неудачные.

Учитывая, что с текстами компьютер работает куда больше, чем с изображениями, а результат приблизительно одинаковый, можно смело заявлять, что человеческая речь – это философский камень в области информатики. Обработка естественного языка, или Natural Language Processing (NLP), – огромный пласт задач для искусственного интеллекта. Самыми популярными из них, конечно же, являются интерпретация человеческого текста, генерация осмысленного текста и перевод с одного языка на другой без потери смысла. Прогресс не стоит на месте – достаточно взять свой смартфон и произнести «О’кей, Гугл». Голосовые помощники в наших карманных гаджетах пока не могут поддержать беседу или подключить абстрактное мышление, но вполне успешно выполняют простые задачи, например: «поставь будильник на двенадцать часов» или «как проехать на улицу Рубинштейна» – главное, чтобы дикция не подвела.

С аналогичной легкостью компьютеры справляются с простыми короткими текстами – например, анонсами и пост-релизами спортивных мероприятий или финансовых событий. Например, информационное агентство Associated Press уже вовсю использует искусственный интеллект в освещении матчей Малой бейсбольной лиги США (Minor League Baseball). Охватить сотни игр – довольно трудоемкая задача, которая потребовала бы работы нескольких команд журналистов. Вместо них одна машина может быстро накидать пару осмысленных читабельных абзацев о результатах матча и сразу же приняться за другой текст. Он, конечно, будет сухим и лишенным какой-либо индивидуальности, но иногда хороши как раз строгие и короткие новости, без лирики и «украшений».

Однако не стоит думать, что машина – набор микросхем и проводов – никогда не научится творить. Если просто сравнить, чего добились компьютеры с момента их появления и чего – человечество за тот же срок, то становится грустно: шансов у нас немного. Осенью 2016 года в прокат вышел фильм ужасов «Морган» про искусственный интеллект. И если сам фильм, может быть, не лучшего качества, то трейлер к нему заслуживает отдельного внимания. Его сделал IBM Watson, суперкомпьютер, оснащенный системой искусственного интеллекта. Это весьма тонкая ирония: искусственный интеллект смотрит фильм ужасов про искусственный интеллект и выбирает наиболее эффектные для человека моменты. Чтобы понять, пугает ли та или иная сцена человека, Watson оценивал ее звуковое и визуальное содержание, переходы к ней, динамику изменения, а также следил за частотой пульса, температурой тела и потоотделением зрителя. Для обучения таких систем нужны довольно крупные объемы данных, так что выборка проводилась не на одном фильме. Фактически, Watson теперь знает, когда человек испытывает страх – то есть когда мы уязвимы. Остается надеяться, что он пока не в курсе, как страх вызвать.

Однако если компиляция страшных моментов – это все-таки механическая работа, то написание сценария – уже творческая. Да, искусственный интеллект уже умудрился написать сценарий к короткометражному фильму (он называется Sunspring), и его легко найти в Интернете. Происходящее на экране иначе как сюрреализмом назвать нельзя. Автор сценария – скромный по сегодняшним меркам ИИ Benjamin. Подход был типовым: Бенджамину скармливали десятки сценариев фантастических фильмов, произведенных в период со второй половины XX века до сегодняшнего дня, и в итоге он создал один свой. Похожим образом пишет сценарий фильма ужасов другой ИИ на краудфандинговом сайте kickstarter. Нет, заявку на финансирование отправляла не машина, а люди. Они также весьма часто вмешиваются в процесс написания, чтобы не получилось чего-то психоделического, как у Бенджамина. Сюжет классический: подростки, дом на отшибе и маньяк. Правда, люди, которые запустили этот проект, уверены, что фильм станет кассовым, потому что они отдают машине на анализ только сценарии успешных в прокате фильмов. Наивное и вполне человеческое заблуждение.

Аналогичным образом появилась на свет новелла с говорящим названием The Day a Computer Writes a Novel, или «День, когда компьютер написал новеллу». Она, кстати, вышла в финал литературной премии имени Хоси Синъити. Что не может не радовать Межгалактический профсоюз неорганического разума. Простите, конечно же, я шучу. Этот текст был написан человеком от начала до конца, в период с 1284940800 до 1285372800 в системе времени UNIX.