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

Еще одна трудность для Машины «что-если» состоит в том, что она не обладает чувствами и не стремится создать что-то ценное. Фраза «Что, если бы жил-был маленький котенок, который не мог бы найти свой туалет?», возможно, помогла бы создать банальную историю для детей, но из такого сценария вряд ли получилось бы много продуктивных нарративов. У подобных идей, которые достаточно оригинальны, чтобы быть интригующими, но не столь произвольны, чтобы быть необъяснимыми, есть зона наилучшего восприятия. Для мюзикла Beyond the Fence понадобилось вмешательство человека, причем композитору и сценаристу пришлось перебрать 600 сценариев, чтобы выбрать лучший. И они выбрали такой: «Что, если бы раненому солдату пришлось узнать, как понять ребенка, чтобы найти настоящую любовь?»

Этот мюзикл — история любви из 1980-х со счастливым концом, в которой главной героиней была женщина. Сюжет был создан другой программой, написанной группой специалистов по машинному самообучению из Кембриджского университета. Они провели статистический анализ 17 000 мюзиклов, определяя, какие составляющие мюзикл элементы встречались в самых успешных из них. В результате была получена структура мюзикла и еще одна программа. Было обнаружено, что в произведениях такого типа необходимы вступительный номер, который зацепил бы слушателей (как «Willkommen» из «Кабаре»), и броский комедийный номер (как «Officer Krupke» из «Вестсайдской истории») {404} 404 Более подробная схема повествования была создана с использованием системы PropperWryter в рамках исследовательского проекта под руководством доктора Пабло Херваса из Мадридского университета. См.: Colton S. et al . The beyond the fence musical and computer says show documentary // Proceedings of the International Conference on Computational Creativity. 2016. June. . Статистический анализ такого типа проводят и люди. «Я думаю, что именно так работает мозг», — говорит Герайнт. Если вы регулярно ходите в театр, то знаете, как будет структурирован мюзикл, хотя это знание будет в значительной степени неосознанным. Оно создает ожидания относительно сюжетных поворотов, например, необходимость песни «I am what I am», которую герой поет с вызовом и триумфом.

Особенно новаторским мюзикл Beyond the Fence сделало то, каким образом в нем сочетались различные аспекты творчества. Слова песен были написаны той же программой, которая пыталась дописать сонет Шекспира «Сравню ли я тебя…». Джеймс Ллойд и Алекс Дэвис, ученые, работавшие над кодом, загрузили в программу слова из мюзиклов, на основе которых можно было обучаться, но получившиеся в результате строки напоминали поток сознания человека, который постоянно отклоняется от темы {405} 405 В исходные данные случайно попали несколько рецензий на спектакли, поэтому нейронная сеть то и дело неожиданно начинала пародировать неграмотного критика. Один из абзацев, получившихся в результате работы машины, выглядел так: «Мелодия труппы и танцевальное музыкальное шоу, как может показаться, боятся возбуждения публики и анализирующей благосклонности хита, постановка которого — это The Boat of the Party and The Indian show («Лодка вечеринки и индийское шоу»), версия 2004 года. . Здесь опять вмешались люди-сценаристы и отобрали лучший материал. То же самое произошло и с музыкой: музыкант выбрал мелодии, созданные компьютером, и организовал их так, чтобы они соответствовали словам и стали похожи на полноценные песни {406} 406 Люди делают попытки разработать программы генерирования текстов для песен, например, см. в: Gongalo Oliveira H . Tra-la-lyrics 2.0: Automatic generation of song lyrics on a semantic domain // Journal of Artificial General Intelligence. 2015. Vol. 6 (1). P. 87–110. .

Чтобы создавать песни для мюзиклов, например, в оптимистичном ключе, компьютеру нужно не просто отобрать радостные слова и веселую мелодию в мажорной тональности. При таком подходе в лучшем случае будет создана простенькая детская песенка. Обычно в музыке огромное количество оттенков. Хороший пример — хиты британской певицы и автора песен Лили Аллен. Одна из фишек Лили — записи, в которых чувства, передаваемые текстами, контрастируют с настроением музыки. В песне Not Fair Аллен с горечью поет о неспособности своего парня заниматься любовью, но аккомпанемент больше подошел бы веселенькой песенке с «Евровидения». Чтобы улучшить свои способности в области создания песен, компьютер должен стать внимательным слушателем: он должен научиться понимать, как мелодическая дуга музыки меняет просодию речи, как будет восприниматься текст и как все это способствует реализации повествовательного намерения. Человеку еще далеко до создания компьютера, который будет обнаруживать тончайшие голосовые маркеры сарказма и иронии, не говоря уже о том, чтобы создавать песни, обладающие всеми этими качествами.

Возможно, для решения этих проблем потребуются десятилетия работы, но исследователи уже придумали инструменты, которыми пользуются современные музыканты. FlowComposer компании Sony — это интерактивный сочинительский инструмент, задействующий искусственный интеллект. Сначала компьютер пишет партитуру, затем музыкант отлаживает и настраивает ее, создавая окончательный вариант композиции {407} 407 Ghedini F., Pachet F., Roy P . Creating music and texts with flow machines // Multidisciplinary Contributions to the Science of Creative Thinking. Springer Singapore, 2016. P. 325–343. . Маловероятно, что такое сотрудничество полностью заменит великих поэтов-песенников и композиторов, но ведь существует большое количество рутинных задач, где компьютер может оказаться полезным. Например, так можно быстро создать дорожку аккомпанемента к дешевому корпоративному видеоролику. Кроме того, искусственный интеллект может принести пользу в образовании. Можно научить алгоритмы обеспечивать обратную связь в процессе овладения новыми навыками — например, для обучающихся музыке студентов, начинающих осваивать импровизацию, или начинающих ораторов, работающих над постановкой харизматичного голоса.

Совместная работа искусственного интеллекта и человека над творческими проектами будет становиться все более привычной и за пределами сферы искусства. Например, в области разработки программного обеспечения. Написание компьютерной программы — это упражнение в решении задач: какие инструкции потребуются машине, чтобы она выполнила конкретное задание? Но сложные программы очень трудоемкие в плане кодирования, и там существует большая вероятность человеческих ошибок. В настоящее время исследователи разрабатывают инструменты, которые будут помогать специалистам по разработке программного обеспечения, как это делает FlowComposer, который помогает музыкантам. На самом простом уровне программисты могут с успехом использовать процесс, напоминающий интеллектуальный ввод текста, когда новые строки компьютерного кода создаются автоматически и человеку не приходится набирать их вручную. Анализируя обширную базу данных других компьютерных программ, алгоритм «догадывается», какие элементы кода должны последовать далее {408} 408 Майкрософт и Кембриджский университет создали систему для написания очень коротких программ, заимствуя онлайн-код. Идея состоит в том, чтобы дать людям возможность описать идею программы, а затем поручить системе написать нужный код. См.: Balog M. et al . DeepCoder: Learning to Write Programs // arXiv preprint arXiv:1611.01989. 2016. .