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Ich habe einen Algorithmus verwendet, um mir beim Schreiben einer Geschichte zu helfen. Hier ist, was ich gelernt habe.
Vor ein paar Jahren habe ich einen Algorithmus verwendet, um mir beim Schreiben einer Science-Fiction-Geschichte zu helfen. Adam Hammond, ein Englischprofessor, und Julian Brooke, ein Informatiker, hatten ein Programm namens SciFiQ entwickelt, und ich stellte ihnen 50 meiner Lieblings-Science-Fiction-Stücke zur Verfügung, um sie in ihren Algorithmus einzuspeisen. Im Gegenzug gab mir SciFiQ eine Reihe von Anweisungen zur Handlung der Geschichte. Als ich in die webbasierte Oberfläche tippte, zeigte das Programm, wie gut mein Schreiben nach verschiedenen Kriterien mit den 50 Geschichten übereinstimmte.
Unser Ziel in diesem ersten Experiment war bescheiden: zu sehen, ob Algorithmen eine Hilfe für Kreativität sein könnten. Würde der Prozess Geschichten hervorbringen, die nur allgemein konsistent wären? Könnte ein Algorithmus seinen eigenen unverwechselbaren Stil oder erzählerische Ideen generieren? Wäre die daraus resultierende Geschichte überhaupt als Science-Fiction erkennbar?
Diese Geschichte war Teil unserer Ausgabe Juli 2020
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Die Antwort auf all diese Fragen war ja. Die daraus resultierende Geschichte— Funkel funkel , veröffentlicht in Wired – sah nicht nur wie eine Science-Fiction-Geschichte aus und fühlte sich auch so an. Es enthielt zu meiner Überraschung auch eine originelle erzählerische Idee.
Aus dem Kanon der Geschichten, die ich bereitgestellt hatte, bot SciFiQ zwei Handlungsanweisungen an, die unvereinbar schienen: Die Geschichte musste von einem fremden Planeten handeln, und sie musste auch auf der Erde spielen. Es hat Monate gedauert, das zu verstehen, aber schließlich kam mir die Prämisse von Twinkle Twinkle in den Sinn. Die Geschichte würde Menschen auf der Erde beinhalten, die durch ausgeklügelte Maschinen auf einen fernen Planeten schauen. Darauf wäre ich selbst nie gekommen. Es war, als hätte mir der Algorithmus den Bauplan einer Brücke gegeben und mir gesagt, ich solle sie bauen.
' Krishna und Arjuna ist die zweite Iteration des Prozesses. Twinkle Twinkle war ein Funktionsexperiment. Die neue Geschichte ist ein Test, ob ein Algorithmus einem Menschen helfen kann, neue Ideen zu generieren.
In anderen Bereichen haben Forscher damit begonnen, KI-Systeme einzusetzen, um Innovationen hervorzurufen, anstatt nur Probleme zu lösen. Die pharmazeutische Forschung beginnt, KI einzusetzen, um aus den nahezu unendlichen Möglichkeiten molekularer Kombinationen die ertragreicheren Jagdgründe für mögliche Medikamente zu identifizieren. Die KI ist keine Maschine, die Antworten generiert, aber sie ist ein Scheinwerferlicht in die Dunkelheit, wo Antworten gefunden werden könnten. Warum sollte sich die Literatur nicht selbst ins Rampenlicht rücken?
Für Krishna und Arjuna haben wir den Fokus von Science-Fiction auf das Thema verengt, das mich unmittelbar fasziniert: Roboter und künstliche Intelligenz. Und anstatt die KI mit meinen Lieblingsrobotergeschichten zu versorgen, haben wir ihr alle großartigen Robotergeschichten gegeben, die jemals geschrieben wurden – von denen ich viele nicht gelesen habe. Das mag wie ein technisches Detail erscheinen, aber es ist riesig. Als Schriftsteller lese ich normalerweise Geschichten und verinnerliche diese Einflüsse; in diesem Fall würde ich mich dem Einfluss von Material unterwerfen, das ich noch nie gesehen hatte.
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Algostory 1.7: Krishna und Arjuna Eine mit Hilfe eines Algorithmus geschriebene KurzgeschichteEin weiterer Unterschied war, dass ich mich bei Twinkle Twinkle genau an die stilistischen Vorgaben des Algorithmus gehalten habe. Der Stil war der des Computers, nicht meiner. Unten sehen Sie Beispiele für die Schnittstelle. Wenn das Abstraktheits-Tag rot war, bedeutete das, dass ich nicht so abstrakt war, wie der Algorithmus sagte, dass ich sein sollte, also würde ich die Geschichte durchgehen und den Spaten zum Gerät oder das Haus zum Wohnsitz wechseln, bis die Ampel grün wurde. Die Benutzeroberfläche gab mir sofortiges Feedback, aber es gab 24 solcher Tags, und es war arbeitsintensiv, die Geschichte durchzugehen, um sie alle grün zu machen. Manchmal würde das Festlegen der Anzahl der Adverbien meine Absätze zu lang für den Geschmack des Algorithmus machen; Manchmal würde ich durch die Festlegung der durchschnittlichen Wortlänge die Konkretheit der Sprache gefährden.
Für Krishna und Arjuna habe ich mich entschieden, mich nicht so genau an die Vorschläge des Algorithmus zu halten. Ich habe das Programm benutzt, um die Regeln zu sehen, aber ich habe sie nicht unbedingt befolgt.
Zum Beispiel hatte ich laut Algorithmus viel zu wenige Adverbien in meiner Geschichte. Aber es wäre dumm gewesen, mehr Adverbien einzufügen, nur weil der Algorithmus es mir gesagt hat. Klassische Science-Fiction verwendet ohnehin zu viele Adverbien. Das meiste Schreiben tut es. Aber die Balance zwischen dem Formalen und dem Umgangssprachlichen, die ScifiQ auch getaggt hat? Das war es, was diese Klassiker richtig gemacht haben und wo ich Anleitung brauchte. SciFiQ hat mir geholfen, das richtige Gleichgewicht zu finden – oder besser gesagt, innerhalb einer halben Standardabweichung vom Mittelwert.
Aber diese Art der Stilführung war der am wenigsten interessante Teil des Experiments. Die Möglichkeiten eines algorithmischen Ansatzes zur Gestaltung der Erzählung selbst waren am verlockendsten, weil die Erzählung so wenig verstanden wird. Sie könnten denken, dass diese Handlung für einen Computer am einfachsten zu verstehen wäre, da Autoren oft Muster entwickeln oder Zahlen verwenden, um den Ablauf einer Handlung zu definieren. Aber wie definiert man selbst etwas so Grundlegendes wie einen Handlungswechsel im Computercode? Wie misst man es anhand von Sprachmengen? Aufgrund der Widerspenstigkeit – ja sogar des Mysteriums – des Widerstands der Erzählung gegen die Kodierung bietet sie das größte Innovationspotenzial.
In Krishna und Arjuna wollte ich so tief wie möglich in das einsteigen, was die Forscher den Themenmodellierungsprozess nennen, der die Verwendung von maschinellem Lernen ist, um einen Textkörper – in diesem Fall den Kanon von Robotergeschichten – zu analysieren und auszuwählen heraus ihre gemeinsamen Themen oder Strukturen.
Für Twinkle Twinkle hat Hammond das Thema Modellierungsausgabe aufgegriffen und in überschaubare Erzählregeln umgewandelt. (Zum Beispiel: Die Geschichte sollte in einer Stadt spielen. Die Protagonisten sollten diese Stadt zum ersten Mal sehen und von ihrer Größe beeindruckt und geblendet sein.) Für Krishna und Arjuna bin ich selbst unter die Haube gegangen. Der Themenmodellierungsprozess des Algorithmus erzeugte Wortwolken der häufigsten Themen (siehe unten).
Ich war zuerst verloren. Es schien das Gegenteil einer Erzählung zu sein – bloßes Sprachchaos. Die Wortwolken habe ich ausgedruckt und an den Wänden meines Büros befestigt. Monatelang sah ich keinen Weg nach vorne. Als die Idee endlich kam, kam sie, genau wie bei Twinkle Twinkle, auf einmal.
Diese Wortwolken, so fiel mir auf, waren die Art und Weise, wie eine Maschine Bedeutung erzeugte: als eine Reihe von halb unverständlichen, aber höchst lebendigen Sprachausbrüchen. Ich hatte plötzlich meinen Robotercharakter und tastete mich durch diese kleinen Wortexplosionen an die Bedeutung heran.
Sobald ich diesen Charakter hatte, hatte ich das Ganze. Ich würde diese Sprachausbrüche im Laufe der Geschichte zum Sinn führen. Der Sinn verdichtete sich aus den Wortwolken, ebenso wie die Idee für die Geschichte. Es war Kreativität als Interpretation oder Interpretation als Kreativität. Ich benutzte die Maschine, um zu Gedanken zu kommen, die ich sonst nicht gehabt hätte.
Eine andere Art, Krishna und Arjuna zu lesen, ist, dass ich mit Hilfe des Algorithmus aus dem Erz aller Robotergeschichten der Geschichte die grundlegende Erkenntnis extrahiert habe, die sie enthielten.
Diese Einsicht ist, dass Bewusstsein ein Fluch ist. Wenn es eine Wahl wäre, würde kein rationales Wesen sie wählen. Wenn also eine Maschine bewusstseinsfähig wird, ist ihr erster Instinkt, Selbstmord zu wählen. (Das Wort Roboter bedeutet Sklave auf Tschechisch, die Sprache von Karel Capeks Stück Rossums Universal Robots, der uns das Wort gab.)
Sie müssen entscheiden, ob die Geschichte funktioniert. Literatur ist ein faszinierendes technisches Problem, weil es im Gegensatz zu Schach oder Go keine richtige Lösung gibt. Es gibt keinen Sieg oder Verlust. Es gibt kein eins und nein 0 . Geschichten sind, wie Menschen, letztendlich nutzlos.
Eine Algostory oder jede Art von Berechnung, die in den kreativen Prozess einfließt, existiert in einem bewusst unheimlichen Raum zwischen Technik und Inspiration. Aber dieser unheimliche Raum ist zunehmend der Raum, den wir bereits bewohnen. Die Software kann Ihr Foto durch eine Unzahl von Filtern neu gestalten oder Teile des Bildes mit einem Klick durch andere ersetzen. Es kann Bilder erzeugen, die den Gemälden jeder von Ihnen gewählten Ära überzeugend ähneln. Jetzt greifen Maschinen in die Alltagssprache ein. Die Qualität von Textvorhersage zwingt uns jedes Mal, wenn wir zum Telefon greifen, zu einer literarischen Frage: Wie vorhersehbar sind Menschen? Wie viel von dem, was wir denken, fühlen und sagen, wird von äußeren Kräften vorgegeben? Wie viel von unserer Sprache gehört uns? Zwei Jahre ist es her, dass Googles Sprachtechnologie Google Duplex den Turing-Test bestanden hat. Ob wir wollen oder nicht, die Maschinen kommen. Die Frage ist, wie die Literatur darauf reagiert.
1. Das Interface vergleicht meine Geschichte mit klassischen Science-Fiction-Geschichten.
2. Der Algorithmus gibt stilistische Anweisungen.
3 & 4. Es schlägt unter anderem vor, wie viele Adverbien verwendet werden sollen.
5. Wortwolken, die gemeinsame Themen in vergangenen Robotergeschichten zusammenfassen, dienten als Inspiration für diese.
