安っぽいピックアップラインはしゃれのようなものです。通常、うめきや目を惹きますが、新しいものを作ることに抵抗することはできません。 そのため、人工知能を使った多くの進行中の実験で、誰かがピックアップラインを作成するコンピュータープログラムを作成したことは避けられないように思えるかもしれません。
関連性のあるコンテンツ
- このコンピューターアルゴリズムは、映画を息をtakingむような芸術作品に変換します
- コンピュータが任天堂をプレイする方法を学んだ方法
- 人工皮膚は義肢装用者の実感を助ける
Engadgetの Rob LeFebvreレポートの結果は、愛らしいものです。
研究科学者のジャネルシェーンは、インターネットからこすり取ったピックアップラインを使用してニューラルネットワークを教えました。 「データセットの収集は、私が予想していたよりもはるかに苦痛でした」と彼女はブログに書いています。 「私はこれらの多くを実際に読んだことがなく、ほとんどはわいせつまたは攻撃的、または一種のin辱的でした。」
幸いなことに、ネットワークはかなり丁寧なままでした。 彼女は書きます：
[A]ニューラルネットワークは、「あなたは…でなければならない…」または「ちょっと赤ちゃん、...」という基本的な形式を理解しましたが、最悪の行を生成することを学んだことはありません。再現する機会があります。
シェーンのピックアップラインスリングネットワークは、char-rnnと呼ばれるGitHubのオープンソースプログラムに基づいています。 彼女のネットワークやその他のネットワークは、脳の働きを模倣するコンピューティングモデルです。 これにより、ネットワークの動作は従来のコンピューターとは大きく異なります。
ラップトップからスマートフォンに至るまで、コンピューターの中央処理装置はユーザーからコマンドを受け取り、メモリ内で必要な命令を見つけ、命令をデコードし、アクションを実行し、結果をメモリに保存します。 これらの手順はすべて順番に行われ、各段階は前の段階に依存します。
ニューラルネットワーク（より正確には、人工ニューラルネットワーク）ではそうではありません。 これらのシステムは、相互接続された「ノード」で構成されており、それぞれが簡単な処理ステップを実行できます。 多くの接続により、各ノードは他のノードからの入力の組み合わせに反応します。 個別のメモリはありません。 知識は、ネットワーク自体の全体的な状態に保存されます。 結果は、合計が部品より多いネットワークです。
ニューラルネットワークを使用する人は、大量のデータをシステムに送信することでシステムをトレーニングできます。 その後、ネットワークはパターンを「学習」し、最終的に独自の出力を生成できます。
彼女のネットワークにインターネットが提供できるすべての魅力を与えた後、シェーンはそれをやらせました。 その結果は「理解できないものからシュールなもの、愛らしいものまでさまざまでした」と彼女は書いている。
クリエイティブがあります：「私は、センバーを持っていますか？私はあなたのワームを信じなければならないからです。」 （ねえ、英語は難しいです。）チーズの試みがあります：「あなたはろうそくですか？あなたはあなたの外見がとても熱いので。」 率直な：「もし私があなたに尋ねるとしたら？」 そして、甘いもの：「あなたはとても美しいので、あなたが私に会えるのを気分が良くします。」
混乱したバーのパトロンにこれらの行を発する、ぎこちなくかわいいロボットを想像することができます。 アーティストのショバナ「ボブ」アパブは、いくつかのイラストを使用しました。
シェーンは同じネットワークフレームワークをトレーニングして、レシピ、ポケモン（別のアーティストが描いた）、スーパーヒーローの名前、アイルランドの曲のタイトルを提案しました。
どの場合でも、初期の反復は通常失敗です。 「これらの失敗について私が気に入っているのは、それらが物の内部構造への窓であることです。視覚的幻想が私たちの視覚システムの働きについての手がかりを与えるのと同じように」彼女のレシピ作成ニューラルネットワークについて。
人工ニューラルネットワークは、私たちを不条理に喜ばせたり、不気味なクリスマスソングを書いたりする以上のことができます。 洗練されたバージョンは、麻痺したサルの歩行を助け、義足の着用者に感じさせることができました。
ピックアップラインの一部は、実際の生活では一見の価値があります。 「あなたは物のように見え、私はあなたを愛している」、またはほとんど失敗しない「こんにちは」を試してください。
