Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Марков решил проиллюстрировать свою модель при помощи одного из самых любимых в России поэтических произведений, пушкинского «Евгения Онегина». Он не рассчитывал сделать какие-либо новые литературные открытия: он просто хотел использовать этот роман в стихах в качестве набора данных для анализа употребления гласных и согласных. Он взял первые 20 000 букв, то есть около одной восьмой романа, и подсчитал число гласных и согласных. Компьютер смог бы выполнить эту операцию в одно мгновение, но Марков честно сидел и подсчитывал буквы вручную. В конце концов он заключил, что гласные составляют 43 % всех букв, а согласные – 57 %. Следовательно, если взять случайную букву, можно предположить, что она с большей вероятностью окажется согласной. Маркова интересовал следующий вопрос: изменит ли эту вероятность знание предыдущей буквы? Другими словами, зависит ли вероятность того, что следующая буква окажется согласной, от того, была ли согласной предыдущая?

Проанализировав текст, Марков обнаружил, что в 34 % случаев за согласной следует еще одна согласная, а в 66 % – гласная. Знание предыдущей буквы изменило вероятности одного и другого исхода. В этом нет ничего неожиданного: как правило, в большинстве слов гласные и согласные встречаются поочередно. Вероятность того, что после гласной появится еще одна гласная, подсчитал он, составляет всего 13 %. Таким образом, «Евгений Онегин» оказался прекрасным примером цепи Маркова, которым он мог проиллюстрировать свои идеи.

Модели такого рода иногда называют моделями с амнезией: они забывают, что случилось в прошлом, и предсказывают будущее, исходя из настоящего. Иногда такую модель можно усовершенствовать, рассмотрев, как могут повлиять на следующее состояние два предыдущих. Знание двух предыдущих букв в поэзии Пушкина может помочь в угадывании следующей буквы. Но в какой-то момент такая зависимость исчезает.