Użyłem algorytmu, który pomógł mi napisać historię. Oto czego się nauczyłem.

Kilka lat temu użyłem algorytmu, który pomógł mi napisać opowiadanie science fiction. Adam Hammond, angielski profesor, i Julian Brooke, informatyk, stworzyli program o nazwie SciFiQ, a ja dostarczyłem im 50 moich ulubionych fragmentów science fiction do ich algorytmu. W zamian SciFiQ dał mi zestaw instrukcji dotyczących fabuły opowieści. Gdy pisałem w jego interfejsie internetowym, program pokazał, jak bardzo moje pisanie mierzy się z 50 opowiadaniami według różnych kryteriów.

Nasz cel w tym pierwszym eksperymencie był skromny: sprawdzić, czy algorytmy mogą wspomóc kreatywność. Czy ten proces stworzyłby historie, które byłyby tylko ogólnie spójne? Czy algorytm może wygenerować swój własny, odrębny styl lub pomysły narracyjne? Czy powstała w ten sposób historia byłaby w ogóle rozpoznawalna jako science fiction?

Ta historia była częścią naszego wydania z lipca 2020 r.

Zobacz resztę numeru
Subskrybuj

Odpowiedź na wszystkie te pytania była twierdząca. Powstała historia— Migocz migocz , opublikowany w Wired – nie tylko wyglądał i czuł się jak opowieść science fiction. Ku mojemu zdziwieniu zawierał także oryginalny pomysł narracyjny.

Z kanonu opowiadań, które przedstawiłem, SciFiQ zaoferował dwie instrukcje fabuły, które wydawały się nie do pogodzenia: opowieść musiała dotyczyć obcej planety, a także musiała mieć miejsce na Ziemi. Zajęło mi to kilka miesięcy, żeby to zrozumieć, ale w końcu dotarło do mnie założenie Twinkle Twinkle. Opowieść obejmowałaby ludzi na Ziemi patrzących przez skomplikowane maszyny na odległą planetę. Sam nigdy bym na to nie wymyślił. To było tak, jakby algorytm przekazał mi plan mostu i kazał go zbudować.

' Kryszna i Ardżuna to druga iteracja procesu. Twinkle Twinkle był eksperymentem funkcjonalnym. Nowa historia jest testem, czy algorytm może pomóc człowiekowi w generowaniu nowych pomysłów.

W innych dziedzinach naukowcy zaczęli wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji do prowokowania innowacji, a nie tylko do rozwiązywania problemów. Badania farmaceutyczne zaczynają wykorzystywać sztuczną inteligencję do identyfikowania spośród prawie nieskończonych możliwości kombinacji molekularnych, które są bardziej żyznym terenem polowania na możliwe leki. Sztuczna inteligencja nie jest maszyną generującą odpowiedzi, ale jest reflektorem w ciemnościach, w których można znaleźć odpowiedzi. Dlaczego literatura nie miałaby stawiać siebie w takim samym świetle?

W przypadku Kryszny i Ardżuny ograniczyliśmy zakres od science fiction do tematu mojej bezpośredniej fascynacji: robotów i sztucznej inteligencji. Zamiast dostarczać sztucznej inteligencji moje ulubione historie o robotach, daliśmy jej każdą wspaniałą historię robota, jaką kiedykolwiek napisano — z których wielu nie czytałem. Może się to wydawać technicznym szczegółem, ale jest ogromny. Jako pisarz zwykle czytam historie i uwewnętrzniam te wpływy; w tym przypadku poddawałbym się wpływowi materiału, którego nigdy nie widziałem.

Algostoryja 1.7: Kryszna i Ardżuna Krótka opowieść fabularna napisana za pomocą algorytmu

Kolejna różnica polegała na tym, że w przypadku Twinkle Twinkle postępowałem co do joty zgodnie ze stylistycznymi instrukcjami algorytmu. Styl był komputerowy, nie mój. Poniżej możesz zobaczyć przykłady interfejsu. Jeśli znacznik abstrakcyjności był czerwony, oznaczało to, że nie byłam tak abstrakcyjna, jak twierdził algorytm, więc przechodziłam przez łopatę zmieniającą historię do wdrożenia lub od domu do domu, dopóki światło nie zapali się na zielono. Interfejs dał mi natychmiastową informację zwrotną, ale były 24 takie tagi, a przeglądanie historii, aby wszystkie były zielone, było pracochłonne. Czasami ustalenie liczby przysłówków powodowałoby, że moje akapity byłyby zbyt długie jak na upodobanie algorytmu; czasami ustalając średnią długość słowa, narażałbym na szwank konkretność języka.

W przypadku Kryszny i Ardżuny postanowiłem nie trzymać się tak ściśle sugestii algorytmu. Korzystałem z programu, aby zobaczyć zasady, ale niekoniecznie ich przestrzegałem.

Na przykład, zgodnie z algorytmem, w mojej historii było zdecydowanie za mało przysłówków. Ale głupio byłoby dodać więcej przysłówków tylko dlatego, że kazał mi to algorytm. Klasyczna fantastyka naukowa i tak używa zbyt wielu przysłówków. Większość pisania tak. Ale balans między formalnością a potocznym, który ScifiQ również otagował? To jest to, co te klasyki mają rację i gdzie potrzebowałem wskazówek. SciFiQ pomogło mi dojść do właściwej równowagi – a raczej w granicach pół odchylenia standardowego od średniej.

Ale tego rodzaju wskazówki stylistyczne były najmniej interesującą częścią eksperymentu. Możliwości algorytmicznego podejścia do kształtowania samej narracji były najbardziej kuszące, bo narracja jest tak mało rozumiana. Można by pomyśleć, że fabuła jest najprostszą do zrozumienia przez komputer częścią procesu pisania, ponieważ pisarze często opracowują wzorce lub używają liczb do zdefiniowania przebiegu fabuły. Ale jak zdefiniować nawet coś tak podstawowego, jak zwrot akcji w kodzie komputerowym? Jak mierzysz to za pomocą ilości języka? Ze względu na trudność – a nawet tajemnicę – odporności narracji na kodowanie, oferuje ona największy potencjał dla innowacji.

W Krishna i Arjuna chciałem jak najgłębiej zagłębić się w proces, który naukowcy nazywają modelowaniem tematu, czyli wykorzystanie uczenia maszynowego do analizy tekstu — w tym przypadku kanonu opowieści o robotach — i wybrania wspólne tematy lub struktury.

W przypadku Twinkle Twinkle Hammond wykorzystał wyniki modelowania tematu i przekształcił je w łatwe do zarządzania reguły narracyjne. (Na przykład: historia powinna być osadzona w mieście. Bohaterowie powinni zobaczyć to miasto po raz pierwszy i powinni być pod wrażeniem i olśnieni jego skalą.) Dla Kryszny i Ardżuny sam poszedłem pod maskę. Proces modelowania tematów algorytmu wytworzył chmury słów o najczęstszych tematach (patrz poniżej).

Na początku się zgubiłem. Wydawało się, że to przeciwieństwo narracji – zwykły chaos językowy. Wydrukowałem chmury słów i przymocowałem je do ścian mojego biura. Od miesięcy nie widziałem drogi naprzód. Kiedy w końcu pojawił się pomysł, podobnie jak w przypadku Twinkle Twinkle, pojawił się od razu.

Przyszło mi do głowy, że te chmury słów są sposobem, w jaki maszyna nadaje znaczenie: jako seria na wpół niezrozumiałych, ale bardzo żywych wybuchów języka. Nagle nabrałem charakteru robota, który szukał po omacku sensu poprzez te małe eksplozje słownictwa.

Kiedy już miałem ten charakter, miałem całą rzecz. Poprowadziłem te wybuchy języka, w ciągu całej historii, w stronę sensu. Sens skondensował się z chmur słów, podobnie jak pomysł na historię. To była kreatywność jako interpretacja lub interpretacja jako kreatywność. Użyłem maszyny, aby dojść do myśli, których inaczej bym nie miał.

Innym sposobem odczytania Kryszny i Ardżuny jest to, że za pomocą algorytmu wydobyłem z rudy wszystkich historii robotów zawarte w nich podstawowe informacje.

Ten wgląd polega na tym, że świadomość jest przekleństwem. Gdyby to był wybór, żaden racjonalny byt by go nie wybrał. Więc kiedy maszyna staje się zdolna do świadomości, jej pierwszym odruchem jest wybór samobójstwa. (Słowo robot oznacza niewolnik w języku czeskim, języku sztuki Karla Capka Universal Robots Rossuma, który dał nam to słowo).

Będziesz musiał zdecydować, czy fabuła działa. Literatura jest intrygującym problemem technicznym, ponieważ w przeciwieństwie do szachów czy go nie ma właściwego rozwiązania. Nie ma czegoś takiego jak wygrana lub przegrana. Nie ma jeden i nie 0 . Historie, podobnie jak ludzie, są ostatecznie daremne.

Algostia lub jakiekolwiek użycie obliczeń, które wchodzą w proces twórczy, istnieje w świadomie upiornej przestrzeni między inżynierią a inspiracją. Ale ta niesamowita przestrzeń jest coraz bardziej przestrzenią, którą już zamieszkujemy. Oprogramowanie może przetworzyć Twoje zdjęcie za pomocą nieskończonej liczby filtrów lub zamienić części zdjęcia na inne jednym kliknięciem. Może generować obrazy, które przekonująco wyglądają jak obrazy z dowolnej wybranej epoki. Teraz maszyny wkraczają w język potoczny. Jakość tekstu predykcyjnego wymusza na nas literackie pytanie za każdym razem, gdy odbieramy telefon: Jak przewidywalne są ludzie? Ile z tego, co myślimy, czujemy i mówimy, jest napisane przez siły zewnętrzne? Jaka część naszego języka jest naszym? Minęły dwa lata, odkąd technologia głosowa Google, Google Duplex, przeszła test Turinga. Czy tego chcemy, czy nie, maszyny nadchodzą. Pytanie brzmi, jak zareaguje literatura.

1. Interfejs porównuje moją historię do klasycznych opowieści science-fiction.