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[导读]虽然机器很容易将一个单词替换成另一个单词,但是要转换或创建整段文本却比较困难,尤其是在处理外国语法的时候。现如今的许多系统可以准确预测逐字逐句创作文本时应该遵循的规律,但这只适用于一小句话,对于大段文字就无能为力了。

这个DOS命令听起来就像是一个怪诞的梦境,又像是电影《银翼杀手》中的人性测试。命令是这样的:“你是一个开始在月圆之夜变身的狼人。但你并没有变成一只可怕的怪兽,而是变成了一条可爱的小狗。”这其实是巴黎Facebook人工智能研究中心(FAIR)在教授人工智能创作短篇故事。

不过,Facebook并不希望用人工智能取代人类作家,而是怀揣着一个更加商业化的目标:让机器更好地理解和操纵书面语言。这将帮助该公司更好地为人类或机器的文学创作提供自动提示、翻译文本,以及为聊天机器人提供更连贯顺畅的对话。

虽然机器很容易将一个单词替换成另一个单词,但是要转换或创建整段文本却比较困难,尤其是在处理外国语法的时候。现如今的许多系统可以准确预测逐字逐句创作文本时应该遵循的规律,但这只适用于一小句话,对于大段文字就无能为力了。

“许多机器也缺乏有效的机制来检查它们所写的内容,而这一步在任何叙事结构中是非常重要的的。这一缺陷可能导致不必要的结果,比如事件重复或者一致性混乱。例如,相同的字符可能出现不一样的表达方法,或者说一个角色本来是在室内,但接下来的场景却是在沙滩跑步。”FAIR的博士生安吉拉·法恩说。

这样的问题在人工智能创造短篇小说的时候就会出现,所以法恩和她的团队一直在升级他们的算法,以便让机器能够迅速处理好这些问题。首先,他们在一个巨大的数据集上对机器进行“训练”,该数据集包含三十多万个故事及其创作思路。

为了避免之前编写故事时遇到的问题,他们设计了一种算法,将故事分解为小元素,并在机器编写之前进行结构规划。算法的每个部分都有其特定的任务,例如动作的逻辑顺序,或者如何生成角色名称。

首先,机器读取DOS命令。然后进行预测并创建参数。这些预测和参数是所有句子的语法主干,用来指示单词之间的交互。然后,跟踪之后添加的特定元素(如名词和代词)。

接着,通过填补空白,故事就完成了。这台机器能够创造原创性的动词并且达到了前后名称的一致性。《比尔博·巴金斯》、《他》和《霍比特人》都被人工智能以某种方式联系在一起,但必须按照正确的顺序,故事才能顺利进行。人工智能能够判断故事情节是否填满了每个特定的位置,这样它在第二次和第三次碰到相同情节时就会达到一致性。

 

 

研究人员称,该算法编写的100个故事最后由三个人来评判。评判人员更喜欢新鲜的故事,而不是之前人工智能团队创建的例子。

利兹大学(Leeds University)人工智能语言教授埃里克·阿特韦尔(Eric Atwell)表示,从头到尾编写一个完整的故事确实是一个进步。不过,他补充说,人工智能还不能从人类的角度理解这个故事。

FAIR的研究科学家、法恩团队成员迈克·刘易斯(Mike Lewis)希望,这项技术也对其他文本系统产生作用,但他认为人工智能不会危及到人类作家的地位。

他表示:“尽管人工智能最近在其它问题上取得了巨大进展,但我仍惊讶于其创作高质量故事的挑战性。有些任务对电脑来说似乎比对人容易得多,但写故事绝对是相反的。”

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