Искусственный интеллект создает поэзию, вдохновленную Шекспиром, подбирая рифму и размер

• Новая модель глубокого обучения позволяет писать стихи, которые превосходят стихи, написанные человеком, по рифме и размеру. 
• Некоторым людям трудно провести различие между этими двумя понятиями, но, по мнению экспертов, ИИ не справляется с эмоциями и читабельностью. 

Можно ли использовать методы глубокого обучения для решения творческих задач? Ответ:да. Мы используем эти методы машинного обучения в творческих приложениях, таких как сочинение музыки, создание скульптур и автоматическая хореография.

Теперь исследователи из IBM, Университета Торонто и Университета Мельбурна сосредоточились на творческой текстовой задаче:автоматическом составлении стихов. Они разработали модель глубокого обучения под названием Deep-spear, которая фиксирует язык, рифму, размер сонетов и генерирует стихи.

Удивительно, что эти стихи, созданные ИИ, напоминают стихи, наиболее популярные из которых написаны английским поэтом Уильямом Шекспиром. Модель работает очень хорошо:она создает сонетные четверостишия с рифмами и моделями ударений, которые иногда неотличимы от стихов, написанных людьми.

Сонет – короткое лирическое стихотворение, популяризированное Шекспиром. Обычно он содержит 14 строк, объединенных в три четверостишия (четыре строки) и двустишие (две строки).

Как они это сделали?

Исследователи сосредоточились на сонетах и создали четверостишия пятистопным ямбом на основе неконтролируемой модели рифмы, языка и размера, обученной на новом корпусе сонетов. Они обучили ванильную языковую модель на корпусе сонетов, которая неявно фиксирует метр на уровне человеческого исполнения.

Короче говоря, они предложили моделировать как содержание, так и формы поэзии с помощью нейронной архитектуры, которая содержит три ключевых компонента

1. Языковая модель
2. Пентаметрическая модель для записи пятистопного ямба.
3. Рифмационная модель для изучения рифмующихся слов.

Чтобы предсказать следующее слово в определенной строке сонета, языковая модель использует стандартную категориальную перекрестную энтропию. Точно так же модель пентаметра обучается изучению чередующихся моделей ямбического ударения. Наконец, модель рифмы отделяет рифмующиеся пары слов от нерифмованных в четверостишии, используя потерю на основе поля.

Ссылка: arXiv:1807.03491

Языковая модель генерирует по одному слову за раз, модель пентаметра выбирает предложения, соответствующие размеру, а модель рифмы обеспечивает соблюдение рифмы. Все эти компоненты обучаются вместе.

Изображение предоставлено:The Daily Dot

Нейронная сеть обучается на 2685 сонетах, содержащих около 367 000 слов, с использованием графических процессоров NVIDIA Tesla с TensorFlow на базе платформы глубокого обучения CUDA.

Исследователи даже воспользовались помощью эксперта по английской литературе Адама Хаммонда, чтобы оценить 4 аспекта стихотворений, генерируемых машиной:читаемость, рифма, размер и эмоции. Хаммонд не знал об источнике стихов. Результаты показали, что ИИ превосходит человека в рифме и размере, но ему не хватает эмоций и читабельности.

Хотя может показаться, что модель не имеет прямого отношения к практическим приложениям, в ней используется тот же основной алгоритм, который решает другие задачи генерации, такие как обобщение, перевод и чат-боты.

Читайте:ИИ-психопат, который видит смерть во всем

До этого исследователи пытались имитировать креативность с помощью нейронных сетей, в том числе написанный ботами сценарий для комедийного телесериала «Клиника» и проект Google по генерации изображений DeepDream. Они говорят, что для достижения впечатляющей поэзии в будущих исследованиях им придется выйти за рамки содержания и формы.



Усовершенствованный алгоритм самостоятельного вождения обеспечивает безопасную и агрессивную смену полосы… DARPA продемонстрирует в полете лазерные двигатели малых самолетов