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J'ai utilisé un algorithme pour m'aider à écrire une histoire. Voici ce que j'ai appris.
Il y a quelques années, j'ai utilisé un algorithme pour m'aider à écrire une histoire de science-fiction. Adam Hammond, un professeur d'anglais, et Julian Brooke, un informaticien, avaient créé un programme appelé SciFiQ, et je leur ai fourni 50 de mes pièces préférées de science-fiction pour alimenter leur algorithme. En retour, SciFiQ m'a donné un ensemble d'instructions sur l'intrigue de l'histoire. Au fur et à mesure que je tapais dans son interface Web, le programme montrait à quel point mon écriture se comparait aux 50 histoires selon divers critères.
Notre objectif dans cette première expérience était modeste : voir si les algorithmes pouvaient être une aide à la créativité. Le processus créerait-il des histoires qui étaient simplement génériquement cohérentes ? Un algorithme pourrait-il générer son propre style distinct ou ses propres idées narratives ? L'histoire qui en résulterait-elle serait-elle reconnaissable comme de la science-fiction ?
Cette histoire faisait partie de notre numéro de juillet 2020
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La réponse à toutes ces questions était oui. L'histoire qui en résulte - Scintille scintille , publié dans Wired, n'a pas seulement ressemblé à une histoire de science-fiction. Il contenait aussi, à ma grande surprise, une idée narrative originale.
À partir du canon d'histoires que j'avais fournies, SciFiQ offrait deux instructions d'intrigue qui semblaient incompatibles : l'histoire devait concerner une planète étrangère et elle devait également se dérouler sur Terre. Il a fallu des mois pour comprendre cela, mais finalement la prémisse de Twinkle Twinkle m'est venue. L'histoire impliquerait des gens sur Terre regardant, à travers des machines élaborées, une planète lointaine. Je n'aurais jamais inventé ça moi-même. C'était comme si l'algorithme m'avait remis le plan d'un pont et m'avait dit de le construire.
' Krishna et Arjuna est la deuxième itération du processus. Twinkle Twinkle était une expérience fonctionnelle. La nouvelle histoire est un test pour savoir si un algorithme peut aider un humain à générer de nouvelles idées.
Dans d'autres domaines, les chercheurs ont commencé à utiliser les systèmes d'IA pour provoquer l'innovation plutôt que simplement pour résoudre des problèmes. La recherche pharmaceutique commence à utiliser l'IA pour identifier, parmi les possibilités presque infinies de combinaisons moléculaires, quels sont les terrains de chasse les plus fertiles pour d'éventuels médicaments. L'IA n'est pas une machine à générer des réponses, mais c'est un projecteur dans l'obscurité où des réponses pourraient être trouvées. Pourquoi la littérature ne devrait-elle pas se donner le même coup de projecteur ?
Pour Krishna et Arjuna, nous avons réduit l'attention de la science-fiction au sujet de ma fascination immédiate : les robots et l'intelligence artificielle. Et au lieu de fournir à l'IA mes histoires de robots préférées, nous lui avons donné toutes les grandes histoires de robots jamais écrites, dont beaucoup que je n'ai pas lues. Cela peut sembler être un détail technique, mais c'est énorme. En tant qu'écrivain, j'ai l'habitude de lire des histoires et d'intérioriser ces influences ; dans ce cas, je subirais l'influence de matériaux que je n'avais même jamais vus.
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Algostory 1.7: Krishna et Arjuna Une courte histoire de fiction écrite à l'aide d'un algorithmeUne autre différence était qu'avec Twinkle Twinkle, j'ai suivi à la lettre les instructions stylistiques de l'algorithme. Le style était celui de l'ordinateur, pas le mien. Vous pouvez voir des exemples d'interface ci-dessous. Si l'étiquette d'abstraction était rouge, cela signifiait que je n'étais pas aussi abstrait que l'algorithme le prévoyait, alors je passerais par l'histoire en changeant de pelle pour mettre en œuvre ou de maison en résidence jusqu'à ce que le feu passe au vert. L'interface m'a donné un retour instantané, mais il y avait 24 balises de ce type, et parcourir l'histoire pour les rendre toutes vertes demandait beaucoup de travail. Parfois, fixer le nombre d'adverbes rendrait mes paragraphes trop longs au goût de l'algorithme ; parfois, en fixant la longueur moyenne des mots, je compromettrais le caractère concret de la langue.
Pour Krishna et Arjuna, j'ai décidé de ne pas adhérer aussi étroitement aux suggestions de l'algorithme. J'ai utilisé le programme pour voir les règles, mais je ne les ai pas nécessairement suivies.
Par exemple, selon l'algorithme, j'avais beaucoup trop peu d'adverbes dans mon histoire. Mais il aurait été idiot d'ajouter plus d'adverbes juste parce que l'algorithme me l'a dit. La science-fiction classique utilise de toute façon trop d'adverbes. La plupart des écrits le font. Mais l'équilibre entre le formel et le familier, que ScifiQ a également tagué ? C'est ce que ces classiques ont bien compris et là où j'avais besoin de conseils. SciFiQ m'a aidé à trouver le bon équilibre, ou plutôt à moins d'un demi-écart type de la moyenne.
Mais ce genre de conseils stylistiques était la partie la moins intéressante de l'expérience. Les possibilités d'une approche algorithmique pour façonner le récit lui-même étaient les plus alléchantes, car le récit est si peu compris. Vous pourriez penser que l'intrigue serait la partie la plus simple du processus d'écriture à comprendre pour un ordinateur, car les écrivains développent souvent des modèles ou utilisent des nombres pour définir le flux d'une intrigue. Mais comment définir même quelque chose d'aussi basique qu'un retournement de situation dans un code informatique ? Comment le mesurez-vous à travers des quantités de langage ? En raison de l'intraitabilité, voire du mystère, de la résistance du récit à l'encodage, il offre le plus grand potentiel d'innovation.
Dans Krishna et Arjuna, je voulais approfondir autant que possible ce que les chercheurs appellent le processus de modélisation thématique, qui est l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser un corps de texte - dans ce cas, le canon des histoires de robots - et choisir ses thèmes ou structures communs.
Pour Twinkle Twinkle, Hammond a pris la sortie de la modélisation du sujet et l'a convertie en règles narratives gérables. (Par exemple : L'histoire doit se dérouler dans une ville. Les protagonistes doivent voir cette ville pour la première fois et doivent être impressionnés et éblouis par son ampleur.) Pour Krishna et Arjuna, je suis passé sous le capot moi-même. Le processus de modélisation des sujets de l'algorithme a produit des nuages de mots des thèmes les plus courants (voir ci-dessous).
J'étais perdu au début. Cela ressemblait à l'opposé d'un récit - un simple chaos linguistique. J'ai imprimé le mot nuages et les ai attachés aux murs de mon bureau. Pendant des mois, je n'ai pas vu d'issue. Quand l'idée est finalement venue, tout comme avec Twinkle Twinkle, elle est venue d'un coup.
Ces nuages de mots, il m'est venu à l'esprit, étaient la façon dont une machine donnait du sens : comme une série d'éclats de langage à moitié incompréhensibles mais très vifs. J'avais soudain mon personnage de robot, tâtonnant vers le sens à travers ces petites explosions de verbiage.
Une fois que j'avais ce personnage, j'avais tout. Je conduirais ces éclats de langage, au fil de l'histoire, vers le sens. Le sens s'est condensé à partir du mot nuages, tout comme l'idée de l'histoire. C'était la créativité comme interprétation, ou l'interprétation comme créativité. J'ai utilisé la machine pour arriver à des pensées que je n'aurais pas eues autrement.
Une autre façon de lire Krishna et Arjuna est qu'avec l'aide de l'algorithme, j'ai extrait du minerai de toutes les histoires de robots de l'histoire l'idée de base qu'elles contenaient.
Cette idée est que la conscience est une malédiction. Si c'était un choix, aucune entité rationnelle ne le choisirait. Ainsi, lorsqu'une machine devient capable de conscience, son premier réflexe est de choisir le suicide. (Le mot robot signifie esclave en tchèque, la langue de la pièce Rossum’s Universal Robots de Karel Capek, qui nous a donné le mot.)
Vous devrez décider si l'histoire fonctionne. La littérature est un problème technique intrigant car, contrairement aux échecs ou au go, elle n'a pas de solution correcte. Il n'y a pas de victoire ou de défaite. Il n'y a pas un et non 0 . Les histoires, comme les gens, sont finalement futiles.
Une algostory, ou toute utilisation du calcul qui entre dans le processus créatif, existe dans un espace consciemment étrange entre l'ingénierie et l'inspiration. Mais cet espace étrange est de plus en plus l'espace que nous habitons déjà. Le logiciel peut refondre votre photo à travers une infinité de filtres ou échanger des parties de l'image pour d'autres en un clic. Il peut générer des images qui ressemblent de manière convaincante aux peintures de n'importe quelle époque que vous choisissez. Désormais, les machines empiètent sur le langage courant. La qualité du texte prédictif nous oblige à nous poser une question littéraire chaque fois que nous décrochons un téléphone : dans quelle mesure les êtres humains sont-ils prévisibles ? Dans quelle mesure ce que nous pensons, ressentons et disons est-il scénarisé par des forces extérieures ? Quelle part de notre langue nous appartient ? Cela fait deux ans que la technologie vocale de Google, Google Duplex, a passé le test de Turing. Qu'on le veuille ou non, les machines arrivent. La question est de savoir comment la littérature réagira.
1. L'interface compare mon histoire à des histoires de science-fiction classiques.
2. L'algorithme donne des instructions stylistiques.
3 & 4. Il suggère le nombre d'adverbes à utiliser, entre autres.
5. Des nuages de mots résumant des sujets communs dans des histoires de robots passées ont servi d'inspiration pour celui-ci.
