Тревор Кокс - Зачем мы говорим. История речи от неандертальцев до искусственного интеллекта

В научной статье, опубликованной в 2008 году, Николаус Стейнбейс и Стефан Келш из Института по когнитивным наукам и исследованиям мозга Общества Макса Планка в Лейпциге описали исследование, в котором изучались реакции мозга человека на музыку с использованием фМРТ-сканера {392} 392 Steinbeis N., Koelsch S . Understanding the intentions behind man-made products elicits neural activity in areas dedicated to mental state attribution // Cerebral Cortex. 2009. Vol. 19 (3). P. 619–623. Еще одно исследование в этой области показало, что музыка оценивалась ниже, если людям говорили, что она написана компьютером. Неудивительно, что такое предубеждение относительно компьютерных сочинений в наибольшей степени свойственно музыкантам. См.: Moffat D. C., Kelly M . An investigation into people’s bias against computational creativity in music composition // Proceedings of the 3rd International Joint Workshop on Computational Creativity. ECAI06 Workshop, Riva del Garda, Italy. 2006. . Участники слушали музыку композиторов XX века — Арнольда Шенберга и Антона Веберна. Иногда исследователи делали вид, что автором произведения является компьютер, а в другое время слушателям сообщали, что музыку сочинил человек. Использовалась атональная музыка, потому что слушатели могли по наивности принять кажущиеся бессвязными ноты за произведение компьютера. Когда слушатели были убеждены, что музыка написана человеком, повышенная активность наблюдалась в тех отделах мозга, которые участвуют в прогнозировании того, что, возможно, думают другие. Эти результаты вместе с данными опроса, проведенного после окончания сканирования, показали, что в тех случаях, когда слушатели полагали, что автором музыки был человек, они пытались угадать намерения композитора. Но атональная музыка — это особая сфера, и было бы интересно расширить исследование и провести эксперимент на материале массовой музыки, особенно электронной, в которой множество синтетических звуков и электронных эффектов.

Предположительно то же самое происходит во время поэтических поединков, когда стихи сочиняют роботы, использующие программы машинного стихосложения. Не пытайтесь понять замысел автора в произведениях, созданных компьютером. Литература часто автобиографична и основывается на личном опыте писателя. Разве может машина понять, что́ значит быть живым? Результат деятельности компьютера не может быть приписан мятущемуся художнику, пишущему о своей непростой жизни. Конечно, такое представление о художнике очень романтично, но на данный момент его невозможно преобразовать в компьютерную программу. Мы убеждены, что ни в одном из созданных компьютером стихотворений мы не найдем «души», поэтому маловероятно, что компьютер сможет задействовать такие нейронные сети, формирующие модели психического состояния, какие имеются в нашем мозге.

Один из способов сократить подобный разрыв — поручить компьютерам перекраивать или достраивать тексты, в которых проявляются человеческие качества, потому что они написаны людьми. Именно этим занимаются участники Национального месяца генерирования романа (National Novel Generation Month). Этот проект создал Дарий Каземи, программист и художник, по аналогии с Национальным месяцем написания романа (National Novel Writing Month), события, в рамках которого сотни тысяч авторов пытаются создать черновой вариант романа из 50 000 слов всего за один месяц. Этот проект стартовал в США, но в настоящее время он привлекает участников со всего мира. В результате такого ускоренного процесса были написаны бестселлеры, например «Воды слонам!» Сары Груэн. Компьютерный проект призывает программистов попробовать себя в написании кода, который автоматически генерировал бы роман по меньшей мере такой же длины. В 2015 году в проекте зарегистрировалась пара сотен участников.

Когда на следующий год я встретился с Дарием, он сказал мне, что лучшие отрывки из сгенерированных компьютером произведений получаются в тех случаях, когда код «спотыкается», пытаясь быть похожим на человека. Компьютерный текст напоминает речь туриста, который путается в иностранном языке, и может быть забавно наблюдать, как в безуспешных попытках вдруг возникают случайные «прозрения». Любимый текст Дария был создан в 2014 году, он называется «Искатель» (The Seeker) и выложен от имени thricedotted {393} 393 https://github.com/thricedotted/theseeker/blob/master/the_seeker.pdf . . Фактически это один из немногих вариантов, которые можно дочитать до конца. В нем используется изощренная метафора: это история об искусственном интеллекте, который учится быть человеком, читая статьи в проекте Wikihow. Поскольку главный герой — машина, читатель не ожидает, что английский, на котором написан роман, будет идеальным, и готов к тому, что значительная часть текста будет взята из корпуса текстов, написанных человеком. Основная часть книги состоит из высказываний, которые больше похожи на компьютерный код, чем на обычные предложения. Роман начинается со статьи из Wikihow «Как заставить девушку пригласить тебя на свидание», там приведены советы с сайта, например «01 … ВСЕГДА (ПОДДЕРЖИВАЙ_ГИГИЕНУ) => хорошо». На каждой четвертой странице приводится короткий отрывок сгенерированного прозаического текста, похожего на сюрреалистическую поэзию. Такая книга может понравиться любителям экспериментальной литературы, но, чтобы прочитать весь текст, нужно быть настоящим фанатом. Даже Дарий признался, что смог осилить не все страницы.