Можно ли научить ИИ составить план истории?

Я знаю, что одним из недавних увлечений сейчас является обучение нейронной сети для генерации сценариев и новых эпизодов, например, «Друзья» или «Симпсоны», и это прекрасно: это интересно и может быть необходимым первым шагом к созданию программ, которые действительно могут генерировать толковые / понятные истории.

В этом контексте можно ли специально обучить нейронные сети изучать структуры историй или сценариев и, возможно, генерировать точки сюжета, или шаги в «Путешествии героя» и т. Д., Эффективно составляя план для истории?

Для меня это отличается от множества бесчисленных онлайн-генераторов сюжетных точек, хотя я должен признать сходство. Мне просто любопытно, есть ли технология или реализация еще там и, если это так, как можно было бы сделать это.

Насколько я знаю, это еще не сделано.

Я вижу несколько проблем с этим. Нейронная сеть - это в основном классификатор, который сопоставляет входные данные с выходными. И вход, и выход, как правило, являются числовыми значениями, хотя они могут соответствовать понятиям или словам.

Для обучения NN вы предоставляете соответственно закодированный вход и соответствующий выход. NN изучает связи между ними и может соответствующим образом классифицировать невидимые входные данные. Это недавно было использовано для преобразования изображений в определенный стиль и т. Д.

Каким будет ввод и вывод для генерации сценариев? Вы можете использовать предыдущие сценарии в качестве входных данных, но каковы будут выходные данные? Возможно, это могут быть какие-то повествовательные «движения». Таким образом, вы можете обучить NN распознавать элементы повествования из сценариев.

Тем не менее, вы все еще ничего не создаете, а просто узнаете вещи. Вам понадобится какой-то другой вклад. Я полагаю, вы могли бы обучить NN на «Симпсонах», получить повествовательную структуру, а затем представить в эпизоде ​​«Друзья» и посмотреть, что произойдет. Впрочем, это не будет новый эпизод сценария.

Обратный путь может сработать: вы кормите его повествовательными движениями (своего рода скелет истории) и вынимаете сценарий. Но потребуется много (человеческого) постредактирования, чтобы быть вообще полезным.

Я думаю, что NN - неправильный инструмент, чтобы использовать здесь. Была проделана работа по созданию историй и сценариев, даже в первые дни ИИ. Но все это было основано на символическом искусственном интеллекте, а не на том типе ML, который, кажется, сейчас в моде . Взгляните на сайт Джеймса Райана ; недавно он написал обзор исторических подходов к генерации историй (и сценариев).

Создание истории возможно только при выполнении некоторых предварительных условий. Это означает, что невозможно обучить нейронную сеть напрямую, чтобы она генерировала сюжет. Более легким шагом является только разбор существующих историй. Для этого используется семантическая модель для хранения знаний об истории. Такие модели кодируются онтологиями, связанными данными и языками действий, такими как GOLOG.

На вершине семантической модели происходит конкретная история. Это означает, что в онтологии определено, что в сюжете присутствуют два человека, а конкретная история заполняет ячейку именами и атрибутами. Что нейронные сети могут сделать, это проанализировать эти совпадения. Это означает, что примеры истории сопоставляются с примерами онтологий, и нейронная сеть может предсказать это решение, изучая примеры данных.

Известный пример автоматического создания историй в игре - « Фасад». Это не нейронная сеть, а семантическая модель. Нейронная сеть может быть обучена взаимодействию пользователей с Фасадом и способна предсказать, что пользователь и сюжет будут делать дальше.

Экономика Влияние Разбор Вопросов

Легко случайно неверно истолковать вопрос как вопрос практики, а не вопрос осуществимости.

Возможно ли, чтобы ИИ обучался литературной истории / структуре, чтобы генерировать их?

$\Large\ne$

Кто-то обучал систему искусственного интеллекта на литературной истории / структуре, чтобы генерировать их?

Экономика Влияние Вопрос Фразеология

Также легко спутать более широкие исследования ИИ с более узкой областью машинного обучения просто потому, что последнее является предметом экономической деятельности. В этом вопросе использовался термин « причуды» , но машинное обучение, вероятно, продержится дольше, чем увлечение технологиями.

Возможно ли, чтобы ИИ обучался литературной истории / структуре, чтобы генерировать их?

$\Large\ne$

Возможно ли исследование искусственного интеллекта привести к автоматической генерации структуры литературного рассказа?

Социально-экономические тенденции в авторских методах

Кинопроизводство, в том числе сценарий, - это искусство. Мы знаем, что популярное искусство возникает из новых и необычных методов.

• Поллок бросил краску сверху на горизонтальный холст.
• WaveNet обучают генерировать симфоническую музыку.
• Темы фильмов со стохастическими структурами и значениями развивают культовое следование.

Развитие сложных взаимоотношений персонажей, их чувств, их переходов в убеждения, онтологических вопросов индивидуальной цели и того, как это связано с другим человеком, семьей, нацией, миром или каким-то принципом, превосходящим человечество, не является машинным обучением. проблема.

За вопросом, задаваемым здесь, вопрос технической осуществимости, а не алгоритма или вопроса о конвергенции, является основным вызовом ИИ для природы.

Может ли компьютер производить то, что может производить человеческий разум?

Размышляя над этим вопросом, становится ясно, что обучение рассказчика - это не операция, которая принимает тензор на своем входе и ожидаемый тензор на своем выходе. Текущий бум машинного обучения не разработал никакой системы интеллектуальных агентов, которые могли бы генерировать то, что литературный эксперт посчитал бы удивительно проницательной историей. Это наверняка.

Тенденция в научных публикациях, кажется, является сильным подтверждением утверждения лаборатории ИИ MIT при Минском, что любая проблема осуществимости уступит место некоторой новой методологии или переформулированию, пока все не будет доказано осуществимым и все не будет реализовано в LISP (теперь в Python). или Java-оболочка C и управление некоторым кластером аппаратного ускорения). Будем ли мы видеть, является ли эта тенденция более чрезмерным оптимизмом, который мы видели ранее в ИИ, или просто вопросом времени.

Мы также увидим, как генераторы сюжетных точек заменят сценаристов, и в конечном итоге вся студийная система, включая поколение звезд и вечеринок, на которые они ходят, и журналы, которые псевдо-издеваются над своей жизнью, чтобы создать звездный статус, могут быть просто смоделированы. Это не будет первой хорошо зарекомендовавшей себя и прибыльной областью работы, которая будет полностью устранена технологическим прогрессом.

Многим также приходит в голову, что может произойти обратный удар, либо культурно, например, возвращение в ведра и монотонность после роста популярности музыкальной музыки в 1970-х годах, либо что-то более экстремальное, такое как массовое появление бомбардировщиков Uni. Нам также придется подождать и посмотреть об этом тоже.

То, что кажется бесспорным, - то, что исследование продолжит расширять границы, и технология продолжит изменять даже мир литературы и рассказывания историй. Появятся новые дополнения к «Имитационной игре Алана Тьюринга»: «Могут ли испытуемые сказать, какие фильмы написаны людьми, а какие написаны искусственно?

"Являются ли эти настоящие человеческие звезды или они сгенерированные звезды, играющие этих сгенерированных персонажей в этих сгенерированных историях?"

2018 год ознаменовался созданием первого романа А.И. Росса Гудвина под названием « 1 дорога» . Все сырье было создано его программой.

В идеале да. В идеале, потому что сеть должна быть снабжена словами всей книги (которые варьируются в пределах 100 000 слов). С гипотетическим количеством вычислительной мощности вы сможете обучить NN тысячами книг. Возможно, можно потренироваться с квантовыми компьютерами .... кто знает ...

Для небольших историй я думаю, что главная проблема заключается в том, чтобы знать, в какой «форме» должна быть создана история. Потому что, если он просто выводит некоторые слова, то первое, что должна сделать сеть, - это говорить, это означает, что модель должна развиваться из предварительно подготовленной модели НЛП, и (из того, что я знаю) у нас все еще есть некоторые проблемы с этим.

Итак ... Я действительно думаю, что для такого рода вещей подход, который мы используем для обучения NN, должен быть изменен. Тот факт, что люди существуют, доказывает, что генетические алгоритмы будут работать на 100%. Но у нас, очевидно, нет 3 с лишним миллиардов лет, чтобы развить «мозг» с нуля, поэтому мы используем алгоритмы обучения: мы заставляем их чему-то учиться.

Но вернемся к вопросу: люди много работают, думая о том, какой результат выбрать. Чтобы просто заставить netork генерировать результат, не подражая людям, было бы легко выбрать случайным образом некоторые аспекты этого результата. Например, случайным образом выбранный результат может быть «результатом: Деннис умирает, Морти убивает Эминема, печальная наука, наука счастья, конец». Это означает, что NN или любая модель ML на самом деле не дают результата в истории. Фактически, он соединяет некоторые сгенерированные «контрольные точки» этой истории. На самом деле, вы можете обучить модель генерированию контрольных точек, но это просто случайная идея от новичка, поэтому я понятия не имею, как на самом деле реализовать это.

Я итальянец кстати, извините за мой английский :)

Ответ - да, ИИ можно научить писать даже целую историю. Я просто хочу сразу сказать вам, что ИИ уже сделал что-то даже более сложное, чем создание истории. Я говорю об этом в конце моего объяснения.

Все ссылки в моих объяснениях ведут на внешние источники, которые я нашел, вы можете проверить их. Без дальнейших действий, вот основные причины, по которым я думаю, что ИИ могут создать план истории:

1. ИИ действительно хороши в распознавании паттернов и создании вещей, похожих на другие. Удивительно, но в историях много шаблонов . Истории всегда структурированы, поэтому эта часть не является реальной проблемой. Есть отличная вики о семи основных сюжетах .
2. Но даже если ИИ может создать хорошую структуру истории, может ли она сделать историю привлекательной? Ну, это зависит от того, насколько велик "мозг" ИИ. Поскольку оказывается, что чем больше нейронов и синапсов имеет ИИ, тем больше он может «понимать» человеческий язык или эмоции. Итак, если у ИИ достаточно большой мозг, он может генерировать вещи, которые имеют смысл. Вот лучший пример того, как ИИ может генерировать подобные людям вещи: https://ai.googleblog.com/2020/01/towards-conversational-agent-that-can.html .

Для того, как, я думаю, что данные обучения не являются незначительными. Итак, чтобы иметь возможность тренировать ИИ, нам нужно много примеров. Это возможно, потому что сценарии фильмов являются общедоступными и могут быть загружены любым пользователем. Таким образом, ИИ может легко извлечь уроки из этого огромного количества сценариев. Вот несколько примеров сайтов, где мы можем получить сценарий фильмов: https://stephenfollows.com/resource/sites-to-find-movie-scripts/ , https://www.simplyscripts.com/movie-screenplays.html ,

После этого нам просто нужно отформатировать данные, чтобы мы могли передать их нашему ИИ. На мой взгляд, вполне возможно создать хороший ИИ, который будет писать хорошие истории, потому что Google уже сделал нечто подобное. Я думаю, что чатбот Meena , созданный Google, является доказательством того, что ИИ может научиться гораздо большему, чем просто распознавание образов.

Насколько я знаю, еще нет системы, которую вы описываете. Тем не менее, есть несколько интересных подходов к нарративной разведке, которые можно найти на сайте лаборатории нарративной разведки Университета Нового Орлеана: https://nil.cs.uno.edu/

Надеемся, что они могут быть полезны в направлении глубокого изучения проблем повествования.