Garis pickup licin seperti puns: mereka biasanya menimbulkan groan atau gulung mata, tetapi orang masih tidak dapat menahan membuat yang baru. Oleh itu, seolah-olah tidak dapat dielakkan bahawa dalam banyak eksperimen yang berterusan dengan kecerdasan buatan, seseorang mencipta program komputer yang menggunakan garis pickup.
Kandungan Terkait
- Algoritma Komputer Ini Mengubah Filem Ke Artwork yang Menakjubkan
- Bagaimana Komputer Belajar Bermain Nintendo
- Kulit buatan boleh membantu pemakai Prosthesis Rasa, Untuk Real
Keputusan, laporan Rob LeFebvre untuk Engadget, sangat menggemari.
Saintis penyelidikan Janelle Shane mengajar rangkaian sarafnya menggunakan talian jejak yang dikikisnya dari Internet. "Mengumpulkan dataset jauh lebih menyakitkan daripada yang saya harapkan, " dia menulis di blognya. "Saya tidak pernah membaca banyak perkara sebelum ini, dan kebanyakannya adalah cabul atau agresif, atau jenis penghinaan."
Nasib baik, rangkaian itu tetap sopan. Dia menulis:
[A] walaupun rangkaian saraf menggambarkan bentuk asas "Anda mestilah ... kerana ...." Atau "Hey baby, wanna ..." ia tidak pernah belajar untuk menghasilkan garis yang paling teruk-kebanyakannya adalah berdasarkan pada wordplay bahawa ia tidak ' t mempunyai peluang untuk menghasilkan semula.
Rangkaian pickup-line-slinging Shane didasarkan pada program sumber terbuka pada GitHub yang disebut char-rnn. Rangkaiannya, dan yang lain seperti itu, adalah model pengkomputeran yang meniru cara kerja otak. Itu menjadikan rangkaian berfungsi dengan sangat berbeza daripada komputer konvensional.
Dalam segala-galanya dari komputer riba ke telefon pintar, pemproses pusat komputer menerima arahan dari pengguna, mencari arahan yang diperlukan dalam memori, menguraikan arahan, melakukan tindakan dan menyimpan hasil dalam ingatan. Semua langkah-langkah ini berlaku secara tertib dan setiap peringkat bergantung pada apa yang berlaku sebelum ini.
Tidak begitu dalam rangkaian saraf (atau lebih tepat, rangkaian saraf buatan). Sistem ini terdiri daripada sekumpulan "nod" yang saling berhubungan, yang masing-masing dapat melakukan langkah pemprosesan yang mudah. Sambungan banyak membolehkan setiap nod bertindak balas kepada gabungan input dari nod lain. Tiada ingatan yang berasingan. Pengetahuan disimpan dalam keadaan keseluruhan rangkaian itu sendiri. Hasilnya ialah rangkaian di mana jumlah lebih daripada bahagian.
Orang yang menggunakan rangkaian saraf dapat melatih sistem dengan memberi banyak data. Rangkaian kemudian "mempelajari" corak dan akhirnya dapat menghasilkan output sendiri.
Selepas memberi makan rangkaiannya semua daya tarikan yang boleh ditawarkan oleh Internet, Shane membiarkannya melakukan perkara itu. Keputusan "bervariasi dari yang tidak dapat difahami menjadi nyata untuk jenis comel, " dia menulis.
Terdapat kreatif: "Saya mempunyai peniaga? Kerana saya cuma perlu cacing anda." (Hei, bahasa Inggeris adalah sukar.) Terdapat percubaan keju: "Adakah anda seorang lilin? Kerana anda terlalu panas kelihatan dengan anda." Yang mudah: "Jika saya bertanya kepada anda?" Dan yang manis: "Kamu sangat cantik sehingga kamu membuat saya berasa lebih baik untuk berjumpa dengan kamu."
Kita boleh bayangkan robot yang cantik dengan cita-cita yang mengucapkan garis-garis ini kepada pelindung bar yang keliru. Artis Shobana "Bob" Appavu melakukan dengan beberapa ilustrasi.
Shane telah melatih rangka kerja rangkaian yang sama untuk mencadangkan resipi, Pokemon (yang digambarkan oleh artis lain), nama superhero dan tajuk lagu Ireland.
Dalam setiap contoh, lelaran awal biasanya gagal. "Apa yang saya suka tentang kegagalan ini ialah mereka adalah tingkap ke dalam struktur dalaman sesuatu, dengan cara yang sama yang ilusi optik memberi kita petunjuk mengenai cara kerja sistem visual kita, " Shane memberitahu David Covucci di The Daily Dot, bercakap mengenai rangkaian resipi resipi beliau.
Rangkaian neural tiruan boleh melakukan lebih daripada menggembirakan kita dengan tidak masuk akal atau menulis lagu Krismas yang menyeramkan. Versi canggih telah membantu monyet lumpuh berjalan dan boleh membiarkan pemakai anggota prostetik merasa.
Sesetengah garisan pikap mungkin bernilai ditembak dalam kehidupan sebenar. Cuba "Kamu kelihatan seperti satu perkara dan saya sayang kamu, " atau hampir gagal-bukti "Hello."
