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Intentamos enseñarle a una IA a escribir tramas de películas navideñas. Se produjo la hilaridad. Finalmente.
El uso de una red neuronal para crear tramas ridículas requiere mucho trabajo y revela los desafíos de generar lenguaje humano. 21 de diciembre de 2018
Una parodia del cartel de la película 'It' que dice 'It Christmas'. Sr. tecnología
Quizás más que nadie, la investigadora científica Janelle Shane popularizó el humor de la IA. Es posible que hayas visto su trabajo. Durante Halloween este año, ella asociado con el New York Times para generar nombres de disfraces con una red neuronal. Los resultados, y las ilustraciones, son bastante fantásticos: Sexy Minecraft Person y Vampire Chick Shark, por nombrar algunos.
Shane ha hecho un arte de la comedia generada por IA en su encantador blog. Rarezas de la IA . Ha alimentado redes neuronales de todo, desde recetas de cocteles y nombres de pasteles a títulos de películas de terror y Letras de canciones de Disney . Los resultados que producen son siempre divertidísimos.
Inspirado, el editor sénior de inteligencia artificial Will Knight y yo nos embarcamos en un desafío para crear una obra maestra cómica al estilo de Shane. Así que alimentamos resúmenes de tramas de películas navideñas 360, cortesía de Wikipedia , en un algoritmo de aprendizaje automático para ver si podíamos lograr que escupiera el próximo gran éxito de taquilla de las fiestas. Baste decir que ahora simpatizo con los investigadores que describen el entrenamiento de redes neuronales más como un arte que como una ciencia. Como también descubrí, lograr que sean divertidos es bastante difícil.
Sigue nuestro proceso a continuación:
El proceso
La moral
Los resultados
El proceso
El algoritmo que usamos se llama textgenrnn , el mismo que usó Shane en su colaboración con el Times. Textgenrnn tiene dos modos: puede usar letras para generar palabras con el estilo de otras palabras, o usar palabras para generar oraciones con el estilo de otras oraciones.
Cada modo viene con la misma configuración, que puede ajustar en varios intentos para obtener buenos resultados. Me concentré principalmente en tres de los ajustes: el número de capas , el número de épocas , y el temperatura .
También intentamos generar títulos de películas navideñas. Nuestro departamento de arte se divirtió mucho con esto. Sr. tecnología
Permítanme explicar. Capas , aquí, se refiere a la complejidad de la red neuronal: cuantas más capas tiene, más complicados son los datos que puede manejar. El número de épocas es la cantidad de veces que puede mirar los datos de entrenamiento antes de escupir sus resultados finales. Y el temperatura es como una configuración de creatividad: cuanto más baja sea la temperatura, más la red elegirá palabras comunes en el conjunto de datos de entrenamiento en lugar de aquellas que rara vez aparecen.
Por supuesto, no sabía nada de esto mientras estuve dando vueltas. En cambio, cargué mis tramas de películas en un archivo de texto y comencé a ajustar ciegamente las perillas. Aquí hay algunos ejemplos de lo que comencé a ver, con configuraciones de alta creatividad y un número creciente de épocas:
Época 4
María debe amigos de la magia poniendo la Navidad parada nathan se esfuerza por.
Frota en serio una apuesta de resort los duendes cuidaron el a en el día tallen shady con la revelación de navidad recuperar murió california espera es la marmota después de la espalda del sabio conserje navidad traumatizó al para descubrir popular en su comunidad.
A sobrevivir antes de mostrar en la ciudad que el.
época 6
Y niño hijo trabajador cuyos temas nacidos religiosos pueden a.
Max mccallister evie a quien fiel a su navidad la pregunta en pareja.
Huérfano y ladrón de apartamentos McCallister la mayoría de las vacaciones.
Época 8
El propietario de los suburbios, el equipo visitante, corta el mal para que ella, el travieso intento travieso de escapar de la vida, se entere del vecindario donde las circunstancias de su casa lo visitan.
La segunda guerra mundial encuentra un perro perdiguero para los amigos.
Una madre pareja a toma pacifista tres familia barata dice regalos acogedores clon a desdentado.
Si estás leyendo esto y pensando, Esos son incomprensibles y no divertidos. , entonces tú, amigo, y yo somos de la misma opinión.
Al principio supuse que estaba haciendo algo mal; No había descifrado del todo el arte de entrenar correctamente la red neuronal. Pero después de docenas de intentos en diferentes configuraciones, finalmente llegué a la conclusión de que esto es lo mejor posible. La mayoría de las oraciones serán absolutamente terribles y, en raras ocasiones, obtendrás una gema.
La moral
Parte del problema, explicó Shane cuando hablé con ella, se debía a mi pequeño conjunto de datos de entrenamiento: 360 puntos de datos son pequeños en comparación con los millones que normalmente se usan para obtener resultados de alta calidad. Parte de esto también se debió a textgenrnn: el algoritmo, dijo, simplemente no es tan bueno para construir oraciones en comparación con las alternativas. (¿Sabemos por qué? Le pregunté a Shane. No creo que ni siquiera el tipo que hizo textgenrnn realmente lo sepa, dijo. Incluso podría ser un error. Ah, la belleza de los algoritmos de caja negra).
Pero la razón principal son realmente las limitaciones de generar oraciones con una red neuronal. Incluso si hubiera usado mejores datos y un mejor algoritmo, el desafío de lograr la coherencia es extremadamente normal.
Mz. tecnología
Esto tiene sentido si piensas en lo que sucede debajo del capó. Los algoritmos de aprendizaje automático son realmente buenos en el uso de estadísticas para encontrar y aplicar patrones en los datos. Pero eso es todo. Entonces, en el contexto de la construcción de oraciones, elige cada palabra consecutiva basándose solo en la probabilidad de que aparezca después de la palabra anterior. Es como intentar redactar un correo electrónico con texto predictivo. El resultado estaría plagado de incongruencias, cambios entre singular y plural, y mucha confusión sobre las partes del discurso.
Entonces, realmente, se necesita mucho trabajo manual para hacer que una red neuronal escupa galimatías que los humanos considerarían remotamente cómicos.
Para algunos conjuntos de datos, solo muestro a las personas quizás una de cada cien cosas que genera, admitió Shane. Lo estoy haciendo muy bien si uno de cada diez es realmente divertido y vale la pena mostrarlo. En muchos casos, continuó, le toma más tiempo curar los resultados que entrenar el algoritmo.
Lección aprendida: las redes neuronales no son tan graciosas. Son los humanos quienes lo son.
Los resultados
Como beneficio adicional, estos son algunos de los mejores resúmenes de trama generados algorítmicamente que Will y yo pudimos crear, ligeramente limpios. También generamos títulos de películas navideñas usando el modo palabra por si acaso.
Sinopsis
Una familia del terrorista navideño y que ofrece por primera vez ser un charlichhold para una nueva ciudad para luchar.
Una historia del padre de la vida hogareña de la historia de Navidad.
El solitario de Navidad.
Una mujer del hogar adoptivo del caos cree.
Una princesa ogro cruza cerca en Navidad.
Un detective jardinero pero asesino del campo mágico de repente Navidad el elfo cercano.
Un interceptor sufre y un amigo cambia la Navidad por la suya y ahorra tiempo de Navidad.
Un hombre de familia y un distanciado especial para Navidad.
A varado en Nochebuena a la familia de Nueva York antes de Navidad.
Santa.
El Scrooge-protagoniza Bad by Santa, desde Anima.
Un hombre vuelve a la cantante que se ve obligada a devolverle la vida a una pareja para ayudar a su hija en Navidad.
Un ángel del enganche de Papá Noel de la planta.
Lonely courier Village periódico por casa destruir Christmas Christmas Christmas the prancer.
El niñero intenta festejar la Navidad para más Navidad.
Títulos
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