Czy A.I. Wkrótce będzie można zastąpić literackich pisarzy?

Jeden z małżonków bada ewolucję sztucznej i naturalnej inteligencji, a drugi bada język, kulturę i historię Niemiec, wyobraź sobie dyskusje przy naszym stole. Często doświadczamy stereotypowego zderzenia poglądów między kwantyfikowalnym, opartym na pomiarach podejściem nauk przyrodniczych a bardziej jakościowym podejściem nauk humanistycznych, gdzie najważniejsze jest to, jak ludzie coś odczuwają, jak doświadczają lub interpretują.

Zdecydowaliśmy się oderwać od tego wzorca, aby zobaczyć, jak bardzo każde podejście może pomóc drugiemu. W szczególności chcieliśmy zobaczyć, czy aspekty sztucznej inteligencji mogą wytworzyć nowe sposoby interpretacji powieści graficznej o Holokauście. Okazało się, że niektórzy A.I. technologie nie są jeszcze zaawansowane i wystarczająco solidne, aby dostarczać użytecznych informacji - ale prostsze metody zaowocowały wymiernymi pomiarami, które wykazały nową możliwość interpretacji.

Wybór tekstu

Dostępnych jest wiele badań, które analizują duże fragmenty tekstu, dlatego wybraliśmy coś bardziej złożonego dla naszego A.I. analiza: Reinhard Kleist's Bokser, powieść graficzna oparta na prawdziwej historii o tym, jak Hertzko „Harry” Haft przeżył nazistowskie obozy śmierci. Chcieliśmy zidentyfikować emocje w wyrazie twarzy głównego bohatera wyświetlanego na ilustracjach książki, aby dowiedzieć się, czy dałoby nam to nowy obiektyw do zrozumienia historii.

W tej czarno-białej kreskówce Haft opowiada o swojej przerażającej historii, w której on i inni więźniowie obozu koncentracyjnego zostali zmuszeni do skazania się na śmierć. Historia jest napisana z perspektywy Haft'a; W całej narracji przeplatane są panele retrospekcji, które przedstawiają wspomnienia Hafta o ważnych osobistych wydarzeniach.

Podejście humanistyczne polegałoby na analizie i kontekstualizacji elementów opowieści lub całej opowieści. Powieść Kleista jest reinterpretacją powieści biograficznej syna Allena Hafta z 2009 roku, opartej na tym, co Allan wiedział o doświadczeniach ojca. Analiza tego złożonego zestawu interpretacji i zrozumienia autorów może służyć jedynie dodaniu kolejnej warstwy subiektywnej do istniejących.

Z punktu widzenia filozofii nauki ten poziom analizy tylko skomplikowałby sprawy. Uczeni mogą mieć różne interpretacje, ale nawet gdyby wszyscy się zgodzili, nadal nie wiedzieliby, czy ich wgląd był obiektywnie prawdziwy, czy wszyscy cierpieli z powodu tej samej iluzji. Rozwiązanie dylematu wymagałoby eksperymentu mającego na celu wygenerowanie pomiaru, który inni mogliby odtworzyć niezależnie.

Powtarzalna interpretacja obrazów?

Zamiast interpretować same obrazy, poddając je naszym własnym uprzedzeniom i uprzedzeniom, mieliśmy nadzieję, że A.I. może przynieść bardziej obiektywny obraz. Zaczęliśmy od zeskanowania wszystkich paneli w książce. Następnie uruchomiliśmy wizję Google A.I. a także rozpoznawanie twarzy i emocjonalna adnotacja postaci w Microsoft AZURE.

Algorytmy, których używaliśmy do analizy Bokser byli wcześniej szkoleni przez Google lub Microsoft na setkach tysięcy zdjęć już oznaczonych opisami tego, co przedstawiają. W tej fazie treningowej A.I. systemy zostały poproszone o określenie, co pokazały obrazy, i te odpowiedzi zostały porównane z istniejącymi opisami, aby sprawdzić, czy szkolony system był słuszny czy nie. System szkoleniowy wzmocnił elementy głębokich sieci neuronowych, które wytwarzały poprawne odpowiedzi, i osłabił części, które przyczyniły się do błędnych odpowiedzi. Zarówno metoda, jak i materiały szkoleniowe - obrazy i adnotacje - są kluczowe dla wydajności systemu.

Następnie zwróciliśmy A.I. luźno na zdjęciach książki. Tak jak na Family Feud, gdzie producenci serialu pytają 100 nieznajomych o pytanie i policzą, ilu wybiera każdą potencjalną odpowiedź, nasza metoda prosi o A.I. określić, jakie emocje pokazuje twarz. Podejście to dodaje jeden kluczowy element często brakujący przy subiektywnej interpretacji treści: odtwarzalność. Każdy badacz, który chce sprawdzić, może uruchomić algorytm ponownie i uzyskać takie same wyniki, jak my.

Niestety okazało się, że te A.I. narzędzia są zoptymalizowane pod kątem zdjęć cyfrowych, a nie skanów czarno-białych rysunków. Oznaczało to, że nie uzyskaliśmy wiarygodnych danych na temat emocji na zdjęciach. Niepokoiło nas również stwierdzenie, że żaden z algorytmów nie zidentyfikował żadnego z obrazów odnoszących się do Holokaustu lub obozów koncentracyjnych - choć ludzcy widzowie chętnie zidentyfikowaliby te tematy. Mam nadzieję, że to dlatego, że A.I.s mieli problemy z czarno-białymi obrazami, a nie z powodu zaniedbań lub stronniczości w swoich zestawach treningowych lub adnotacjach.

Odchylenie jest dobrze znanym zjawiskiem w uczeniu maszynowym, które może mieć naprawdę obraźliwe wyniki. Analiza tych obrazów oparta wyłącznie na danych, które otrzymaliśmy, nie omówiłaby ani nie uznała Holokaustu, zaniechania, które jest sprzeczne z prawem w Niemczech, między innymi. Wady te podkreślają znaczenie krytycznej oceny nowych technologii przed ich szerszym wykorzystaniem.

Znajdowanie innych powtarzalnych wyników

Zdeterminowani, aby znaleźć alternatywny sposób na ilościowe podejście do pomocy naukom humanistycznym, skończyliśmy analizując jasność obrazów, porównując sceny retrospekcji z innymi momentami w życiu Haft. W tym celu określiliśmy jasność skanowanych obrazów za pomocą oprogramowania do analizy obrazu.

Odkryliśmy, że w całej książce emocjonalnie szczęśliwe i lekkie fazy, takie jak ucieczka z więzienia lub powojenne życie Haft w Stanach Zjednoczonych, są pokazywane za pomocą jasnych obrazów. Traumatyczne i smutne fazy, takie jak doświadczenia z obozu koncentracyjnego, są pokazywane jako ciemne obrazy. Jest to zbieżne z identyfikacją bieli psychologii koloru jako czystego i szczęśliwego tonu, a czarną jako symbol smutku i smutku.

Po ustaleniu ogólnego zrozumienia, w jaki sposób jasność jest używana w obrazach książki, przyjrzeliśmy się bliżej scenom retrospekcji. Wszystkie przedstawiały intensywne emocjonalnie wydarzenia, a niektóre z nich były mroczne, takie jak wspomnienia o skremowaniu innych więźniów obozu koncentracyjnego i pozostawieniu miłości jego życia.

Zaskoczyło nas jednak, że retrospekcje pokazujące Hafta o uderzeniu przeciwników w śmierć były jasne i jasne - sugerując, że ma pozytywne emocje na temat zbliżającego się fatalnego spotkania. Dokładnie odwrotnie niż to, co prawdopodobnie odczuwają nasi czytelnicy, śledząc historię, być może widząc przeciwnika Haft'a jako słabego i zdającego sobie sprawę, że wkrótce zostanie zabity. Kiedy czytelnik czuje litość i empatię, dlaczego Haft czuje się pozytywnie?

Ta sprzeczność, stwierdzona przez pomiar jasności obrazów, może ujawnić głębszy wgląd w to, jak nazistowskie obozy śmierci wpłynęły emocjonalnie na Haft. Dla nas, w tej chwili, nie można sobie wyobrazić, w jaki sposób perspektywa pobicia kogoś na śmierć w meczu bokserskim byłaby pozytywna. Ale być może Haft był w tak rozpaczliwej sytuacji, że widział nadzieję na przetrwanie, gdy zmierzył się z przeciwnikiem, który był jeszcze bardziej głodny niż był.

Korzystanie z A.I. narzędzia do analizy tej literatury rzuciły nowe światło na kluczowe elementy emocji i pamięci w książce - ale nie zastąpiły umiejętności eksperta lub uczonego w interpretowaniu tekstów lub zdjęć. W wyniku naszego eksperymentu uważamy, że A.I. a inne metody obliczeniowe stanowią interesującą okazję z możliwością bardziej wymiernych, powtarzalnych i być może obiektywnych badań w naukach humanistycznych.

Trudno będzie znaleźć sposoby korzystania z A.I. odpowiednio w naukach humanistycznych - a tym bardziej, że obecny A.I. systemy nie są jeszcze wystarczająco zaawansowane, aby działać niezawodnie we wszystkich kontekstach. Uczeni powinni również zwracać uwagę na potencjalne uprzedzenia w tych narzędziach. Jeśli ostateczny cel A.I. badania mają na celu opracowanie maszyn, które rywalizują z ludzkim poznaniem, systemy sztucznej inteligencji mogą nie tylko zachowywać się jak ludzie, ale także rozumieć i interpretować uczucia jak ludzie.

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany w The Conversation przez Leonie Hintze i Arend Hintze http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. Przeczytaj oryginalny artykuł tutaj.