Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
- Автор: дю Сотой Маркус
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Аттикус
- ISBN: 978-5-389-18965-2
- Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
Я ввел ту же строчку из «Госпожи Бовари» Флобера в Google Translate, чтобы посмотреть, насколько этой программе удастся уловить ее смысл. Получилось вполне правдоподобно: The human word is like a cracked cauldron where we beat melodies to make the bears dance, when we want to soften the stars [ «Человеческое слово похоже на потрескавшийся чан, где мы отбиваем мелодии, чтобы заставить танцевать медведей, когда мы хотим смягчить звезды»]. Слово soften [ «смягчить»] явно уместнее, чем tenderise [ «размягчить»], но все равно кажется не вполне точным. Обратившись к переводу романа, вышедшему в издательстве Оксфордского университета (и выполненному по старинке человеком – в данном случае Маргарет Молдон), я нашел в нем следующее: Human speech is like a cracked kettle on which we tap crude rhythms for bears to dance to, while we long to make music that will melt the stars [ «Человеческая речь похожа на потрескавшийся котел, на котором мы отбиваем грубые ритмы медвежьих плясок, когда нам хотелось бы растрогать своей музыкой звезды»].
Становится понятно, насколько важно не только выбрать правильное слово, но и уловить чувство, заложенное в предложении. Алгоритмические переводчики все еще отбивают грубые ритмы медвежьих плясок, а человек способен переводить прозу, которая может растрогать звезды. В большинстве случаев грубых ритмов бывает вполне достаточно при условии, что перевод верно передает смысл, если не поэзию, фразы. Об успешности системы Google Translate свидетельствует тот факт, что она поддерживает сейчас 103 языка и переводит более 140 миллиардов слов в день.
Скоро ли люди, занимающиеся письменным и устным переводом, останутся без работы или по меньшей мере будут вынуждены заниматься не созданием собственных текстов, а только исправлением ошибок компьютерного перевода? На самом деле, мне кажется, что такие алгоритмы никогда не сравнятся с уровнем человеческого перевода. Во всяком случае, это произойдет не раньше, чем искусственный интеллект разрешит проблему сознания. Перевод не сводится к механическому переносу с одного языка на другой. Речь идет о переносе из одного разума в другой, и пока у машины нет духа, она не сможет полностью овладеть всеми тонкостями человеческого общения.
Возвращаясь к двум переводам отрывка из «Госпожи Бовари», я должен сказать, что предложенное алгоритмом слово cauldron [ «чан»] мне нравится больше, чем kettle [ «котел»]. А выражение to make the bears dance [ «чтобы заставить танцевать медведей»] звучит чуть более угрожающе, чем соответствующее место в человеческом переводе. Может быть, лучшие переводы в конце концов будут создаваться в сотрудничестве человека с машиной.
Поэтому, чтобы добиться большей гибкости перевода, Google привлекает для совершенствования своего алгоритма помощников из числа людей, но это не всегда приводит к лучшим результатам. Кое-кто, получив возможность пошалить с алгоритмом, не может устоять перед таким искушением. Одной из иллюстраций этого был случай, когда Google Translate начал выдавать переводы заголовков корейской прессы, в которых северокорейского руководителя Ким Чен Ына называли мистером Сквидвардом, по имени персонажа из мультсериала «Губка Боб Квадратные Штаны». Хакерам удалось столько раз предложить слова «мистер Сквидвард» в качестве лучшего варианта перевода слов «Высший руководитель», как называют Ким Чен Ына северокорейские СМИ, что алгоритм переключился на этот перевод. Его вероятностный рейтинг изменили путем загрузки данных с поддельными примерами. Другой похожий случай произошел, когда официальное название Российской Федерации переводилось на украинский язык словом «Мордор» (так называется страна злого духа Саурона во «Властелине колец»).
Несмотря на такие сбои, Google Translate все лучше справляется с переводами с одного человеческого языка на другой. Существует даже предложение проанализировать записи звуков общения животных и посмотреть, не получатся ли у их многомерных кристаллов формы, совпадающие с формами кристаллов человеческих языков или похожие на них: это помогло бы нам понять, что говорят наши питомцы. Возможно, вскоре нам потребуются средства, помогающие понимать языки, созданные машинами. Во всяком случае, именно так я начал думать после того, как стал свидетелем поразительного акта лингвистического творчества в Sony Computing Laboratory в Париже, где Люк Стилс создал роботов, развивающих свой собственный язык.
Стилс пригласил меня в свою лабораторию, в которой 20 роботов ставили по очереди перед зеркалом и предлагали им рассматривать в этом зеркале фигуры, которые они могут создавать, двигая частями своего тела. Каждый раз, когда робот принимал новую позу, он создавал слово, описывающее ее.