AI จะได้รับการฝึกฝนเพื่อสร้างโครงร่างของเรื่องราวได้หรือไม่?

ฉันรู้ว่าหนึ่งในแฟชั่นล่าสุดเมื่อเร็ว ๆ นี้คือการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างบทภาพยนตร์และตอนใหม่ ๆ เช่น Friends หรือ The Simpsons และมันก็ดี: มันน่าสนใจและอาจเป็นขั้นตอนแรกที่จำเป็นในการสร้างโปรแกรมที่สามารถสร้าง เรื่องที่สมเหตุสมผล / เข้าใจได้

ในบริบทนี้สามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยเฉพาะเพื่อศึกษาโครงสร้างของเรื่องราวหรือบทภาพยนตร์และอาจสร้างจุดพล็อตหรือขั้นตอนในการเดินทางของฮีโร่ ฯลฯ การเขียนโครงร่างเรื่องราวอย่างมีประสิทธิภาพ?

สำหรับฉันสิ่งนี้แตกต่างจากเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบพล็อตจุดจำนวนมากทางออนไลน์แม้ว่าฉันต้องยอมรับความคล้ายคลึงกัน ฉันแค่อยากรู้ว่าเทคโนโลยีหรือการนำไปใช้ยังมีอยู่หรือไม่และถ้าเป็นเช่นนั้นจะมีใครทำได้บ้าง

เท่าที่ฉันทราบนี้ยังไม่ได้ทำ

ฉันเห็นปัญหาหลายอย่างกับสิ่งนี้ เครือข่ายประสาทเทียมนั้นเป็นลักษณนามซึ่งจับคู่อินพุตกับเอาต์พุต ทั้งอินพุทและเอาท์พุทมักจะเป็นค่าตัวเลขแม้ว่าพวกเขาจะสามารถจับคู่กับแนวคิดหรือคำ

ในการฝึกอบรม NN คุณต้องป้อนข้อมูลที่เข้ารหัสอย่างเหมาะสมและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน NN เรียนรู้การเชื่อมโยงระหว่างทั้งสองและจากนั้นสามารถจำแนกอินพุตที่มองไม่เห็นให้สอดคล้องกัน สิ่งนี้เพิ่งถูกใช้เพื่อแปลงรูปภาพในลักษณะเฉพาะเป็นต้น

อินพุตและเอาต์พุตสำหรับการสร้างบทภาพยนตร์จะเป็นอย่างไร คุณสามารถใช้สคริปต์ก่อนหน้าเป็นอินพุต แต่เอาต์พุตจะเป็นอย่างไร มันอาจเป็น 'การเคลื่อนไหว' ของการเรียงลำดับบางอย่างอาจจะ ดังนั้นคุณสามารถฝึกฝน NN ให้รู้จักองค์ประกอบบรรยายจากบทภาพยนตร์

อย่างไรก็ตามคุณยังไม่ได้สร้างอะไรเลย แต่แค่จำสิ่งต่าง ๆ คุณจะต้องป้อนข้อมูลอื่น ๆ ฉันคิดว่าคุณสามารถฝึกฝน NN ใน "The Simpsons" ได้รับโครงสร้างการเล่าเรื่องแล้วนำเสนอด้วยตอน "Friends" และดูว่าเกิดอะไรขึ้น แม้ว่ามันจะไม่ใช่ตอนใหม่ของบทภาพยนตร์

อีกวิธีหนึ่งอาจใช้งานได้: คุณป้อนการบรรยาย (โครงกระดูกเรื่อง) และออกสคริปต์ แต่มันจะต้องมีการแก้ไขโพสต์ (คน) จำนวนมากเพื่อเป็นประโยชน์

ฉันคิดว่า NN เป็นเครื่องมือที่ผิดที่จะใช้ที่นี่ มีการทำงานเกี่ยวกับการสร้างเรื่องราวและบทภาพยนตร์แม้กระทั่งย้อนกลับไปในสมัยแรก ๆ ของ AI แต่นั่นก็เป็นทั้งหมดขึ้นอยู่กับสัญลักษณ์ AI ที่ไม่เกี่ยวกับชนิดของ ML ซึ่งดูเหมือนว่าขณะนี้เป็นสมัย en ดูเว็บไซต์ของ James Ryan ; เขาเพิ่งเขียนภาพรวมเกี่ยวกับแนวทางประวัติศาสตร์ในการสร้างเรื่องราว (และบทภาพยนตร์)

การสร้างเรื่องราวเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อมีเงื่อนไขบางอย่างครบถ้วน นั่นหมายความว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะฝึกโครงข่ายประสาทโดยตรงเพราะมันจะสร้างพล็อต ขั้นตอนที่ง่ายขึ้นก่อนคือการแยกวิเคราะห์เรื่องราวที่มีอยู่เท่านั้น สำหรับการทำเช่นนั้นใช้ semantic model เพื่อเก็บความรู้เกี่ยวกับเรื่องราว แบบจำลองดังกล่าวจะถูกเข้ารหัสด้วยจีส์ข้อมูลที่เชื่อมโยงและในภาษาการกระทำเช่น GOLOG

ด้านบนของรูปแบบความหมายมีเรื่องราวที่เป็นรูปธรรม นั่นหมายถึงในการกำหนดภววิทยานั้นมีสองคนที่อยู่ในพล็อตและเรื่องราวที่เป็นรูปธรรมเติมช่องว่างด้วยชื่อและคุณลักษณะ สิ่งที่เครือข่ายประสาทสามารถทำได้คือการแยกการแข่งขันเหล่านี้ นั่นหมายความว่าเรื่องราวตัวอย่างถูกแมปกับตัวอย่างจีส์และเครือข่ายประสาทสามารถทำนายการตัดสินใจนี้โดยการเรียนรู้จากข้อมูลตัวอย่าง

ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงสำหรับการสร้างเรื่องราวอัตโนมัติในเกมคือFacadeมันไม่ได้ให้บริการโครงข่ายประสาทเทียม แต่เป็นรูปแบบความหมาย เครือข่ายประสาทสามารถฝึกอบรมการโต้ตอบกับผู้ใช้กับ Facade และสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ใช้และพล็อตจะทำอะไรต่อไป

การแยกวิเคราะห์คำถามทางเศรษฐศาสตร์ที่มีผลบังคับใช้

ง่ายต่อการเข้าใจผิดคำถามเป็นคำถามฝึกแทนที่จะเป็นคำถามความเป็นไปได้

เป็นไปได้หรือไม่ที่ AI จะได้รับการฝึกฝนเรื่องวรรณกรรม / โครงสร้างเพื่อสร้างมันขึ้นมา?

$\Large\ne$

มีคนฝึกระบบ AI เกี่ยวกับเรื่องราว / โครงสร้างเพื่อสร้างมันหรือไม่?

คำถามเชิงเศรษฐศาสตร์ที่มีผลต่อวลี

นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องง่ายที่จะสร้างความสับสนให้กับการวิจัย AI ในวงกว้างด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่แคบกว่าเพราะในเวลาต่อมาเป็นกิจกรรมทางเศรษฐกิจในปัจจุบัน คำถามใช้คำว่าแฟชั่นแต่การเรียนรู้ของเครื่องน่าจะคงอยู่ได้นานกว่าเทคโนโลยีแฟชั่น

เป็นไปได้หรือไม่ที่ AI จะได้รับการฝึกฝนเรื่องวรรณกรรม / โครงสร้างเพื่อสร้างมันขึ้นมา?

$\Large\ne$

เป็นไปได้ไหมที่งานวิจัยของ AI จะนำไปสู่การสร้างโครงสร้างเรื่องวรรณกรรมอัตโนมัติ?

แนวโน้มทางเศรษฐกิจและสังคมในการประพันธ์

การสร้างภาพยนตร์รวมถึงการเขียนบทเป็นศิลปะ เรารู้ว่างานศิลปะที่เป็นที่นิยมนั้นเกิดขึ้นจากวิธีการใหม่และไม่ธรรมดา

• Pollock โยนสีจากด้านบนลงบนผืนผ้าใบแนวนอน
• WaveNet กำลังได้รับการฝึกฝนให้สร้างดนตรีซิมโฟนี
• ธีมภาพยนตร์ที่มีโครงสร้างสุ่มและความหมายจะพัฒนาไปตามลัทธิ

การพัฒนาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของตัวละครความรู้สึกการเปลี่ยนผ่านของพวกเขาในความเชื่อคำถามออนโทโลยีเกี่ยวกับวัตถุประสงค์เฉพาะบุคคลและความสัมพันธ์กับบุคคลครอบครัวครอบครัวประเทศหรือโลกหลักการขี่เหนือมนุษย์ไม่ใช่เครื่องจักรการเรียนรู้ ปัญหา.

เบื้องหลังคำถามที่ถามที่นี่คำถามความเป็นไปได้ไม่ใช่อัลกอริทึมหรือคำถามการบรรจบกันเป็นความท้าทายหลักของ AI ต่อธรรมชาติ

คอมพิวเตอร์สามารถสร้างสิ่งที่จิตใจมนุษย์สามารถผลิตได้?

ในการคิดเกี่ยวกับคำถามนี้เป็นที่ชัดเจนว่าการฝึกอบรมของนักเล่าเรื่องไม่ใช่การดำเนินการที่ใช้เมตริกซ์ที่อินพุตและเมตริกซ์ที่คาดหวังไว้ที่เอาต์พุต กระแสการเรียนรู้ของเครื่องจักรในปัจจุบันไม่ได้พัฒนาระบบของตัวแทนอัจฉริยะที่สามารถสร้างสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านวรรณกรรมจะพิจารณาเรื่องราวที่ลึกซึ้งอย่างน่าทึ่ง แน่นอนมาก

แนวโน้มในสิ่งพิมพ์ทางวิชาการดูเหมือนจะเป็นการยืนยันที่แข็งแกร่งของการเรียกร้องของห้องทดลอง MIT AI ภายใต้ Minsky ว่าปัญหาความเป็นไปได้ใด ๆ ที่จะทำให้วิธีการใหม่หรือวิธีการปฏิรูปจนกระทั่งทุกคนได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นไปได้ หรือ Java wrap C และควบคุมคลัสเตอร์การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์บางตัว) ไม่ว่าแนวโน้มนี้จะมากเกินไปมากซึ่งเราเคยเห็นมาก่อนใน AI หรือเพียงไม่กี่เวลาเราจะเห็น

นอกจากนี้เรายังจะเห็นเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบพล็อตจุดแทนนักเขียนบทภาพยนตร์และในที่สุดทั้งระบบสตูดิโอรวมถึงการสร้างดวงดาวและงานปาร์ตี้ที่พวกเขาไปและนิตยสารที่หลอกหลอกชีวิตของพวกเขาเพื่อสร้างสถานะดาวสามารถจำลองได้อย่างง่ายดาย มันจะไม่เป็นสาขาแรกที่จัดตั้งขึ้นอย่างดีและมีกำไรที่จะถูกกำจัดอย่างสมบูรณ์โดยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

มันก็เกิดขึ้นกับหลายคนที่อาจมี blowback ทั้งทางวัฒนธรรมเช่นการกลับไปที่ถังและเสียงเดียวหลังจากการเพิ่มขึ้นของความซับซ้อนทางดนตรีที่เป็นที่นิยมในปี 1970 หรือสิ่งที่รุนแรงมากขึ้นเช่นการเกิดขึ้นจำนวนมากของ Uni-bombers เราจะต้องรอดูด้วยเช่นกัน

สิ่งที่ดูเหมือนแน่นอนคือการวิจัยจะยังคงผลักดันซองจดหมายและเทคโนโลยีจะยังคงเปลี่ยนแปลงแม้กระทั่งโลกแห่งวรรณกรรมและการเล่าเรื่อง ส่วนขยายใหม่ของเกมเลียนแบบของ Alan Turing จะปรากฏขึ้น: "ผู้เข้าร่วมสามารถบอกได้ว่าภาพยนตร์เรื่องใดที่มีการเขียนบทภาพยนตร์ของมนุษย์

"พวกมนุษย์ดาวจริงหรือว่าพวกเขาสร้างดาวเล่นตัวละครที่สร้างขึ้นในเรื่องราวที่สร้างขึ้นเหล่านั้น?"

2018 เป็นที่โดดเด่นในการสร้างนวนิยาย AI แรกโดยรอสส์กูดวินที่เรียกว่า1 ถนน วัตถุดิบทั้งหมดถูกสร้างขึ้นโดยโปรแกรมของเขา

เป็นการดีใช่ เป็นการดีเพราะเครือข่ายควรเลี้ยงด้วยคำของหนังสือทั้งเล่ม (ซึ่งแตกต่างกันประมาณ 100k คำ) ด้วยพลังการประมวลผลที่เกินจริงคุณควรจะสามารถฝึกฝน NN ด้วยหนังสือหลายพันเล่ม อาจเป็นไปได้ที่จะได้รับการฝึกฝนกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม .... ใครจะรู้ ...

สำหรับเรื่องราวเล็ก ๆ ฉันคิดว่าปัญหาสำคัญคือการรู้ว่า "รูปร่าง" ควรสร้างเรื่องราวอะไร เพราะถ้ามันเพียงแค่ส่งออกคำบางคำสิ่งแรกที่เครือข่ายควรจะพูดคือนั่นหมายความว่าแบบจำลองควรพัฒนาจากแบบจำลอง NLP ที่ได้รับการฝึกฝนและ (จากสิ่งที่ฉันรู้) เรายังคงมีปัญหาบางอย่างอยู่

ดังนั้น .... ฉันคิดว่าการทำสิ่งนั้นจริง ๆ วิธีที่เราใช้เพื่อทำให้ NNs เรียนรู้ควรเปลี่ยนไป ความจริงที่ว่ามนุษย์มีอยู่พิสูจน์ว่าอัลกอริทึมทางพันธุกรรมจะทำงานได้ 100% แต่เห็นได้ชัดว่าเราไม่มีเวลา 3 พันล้านปีในการพัฒนา "สมอง" ตั้งแต่ต้นนั่นคือเหตุผลที่เราใช้อัลกอริทึมการฝึกอบรม: เราบังคับพวกเขาเรียนรู้จากบางสิ่ง

แต่กลับไปที่คำถาม: มนุษย์ทำงานหนักมากโดยคิดถึงผลลัพธ์ที่จะเลือก ในการสร้าง netork ให้ได้ผลลัพธ์โดยไม่ต้องเลียนแบบมนุษย์มันง่ายที่จะเลือกสุ่มบางแง่มุมของผลลัพธ์นี้ ตัวอย่างเช่นผลลัพธ์แบบสุ่มที่เลือกอาจเป็น "ผลลัพธ์: เดนนิสตาย Morty ฆ่า Eminem, sciene เศร้า, sciene ความสุขท้าย" นั่นหมายความว่า NN หรือโมเดล ML ใด ๆ ไม่ได้สร้างผลลัพธ์ให้กับเรื่องราว ในความเป็นจริงสิ่งที่ต้องทำคือการเชื่อมต่อ "จุดตรวจสอบ" ที่สร้างขึ้นบางอย่างเกี่ยวกับเรื่องนั้น ที่จริงแล้วคุณอาจฝึกฝนแบบจำลองเพื่อสร้างจุดตรวจสอบ แต่นี่เป็นเพียงความคิดแบบสุ่มจากมือใหม่ดังนั้นฉันจึงไม่มีข้อสงสัยเกี่ยวกับวิธีนำไปใช้จริง

ฉันเป็นคนอิตาลี btw ขอโทษด้วยเกี่ยวกับภาษาอังกฤษของฉัน :)

คำตอบคือใช่ AI สามารถฝึกให้เขียนเรื่องราวทั้งหมดได้ ฉันแค่อยากจะบอกคุณทันทีว่าค้างคาวทำอะไรบางอย่างที่ยากกว่าการสร้างเรื่องราว ฉันกำลังพูดถึงสิ่งนั้นในตอนท้ายของคำอธิบายของฉัน

ลิงก์ทั้งหมดในคำอธิบายของฉันนำไปสู่แหล่งข้อมูลภายนอกที่ฉันพบคุณสามารถไปตรวจสอบได้ ต่อไปนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ฉันคิดว่า AIs สามารถสร้างโครงร่างของเรื่องราวได้:

1. AIs เก่งในการจดจำรูปแบบและสร้างสิ่งต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกับผู้อื่น น่าแปลกที่มีจำนวนมากของรูปแบบในเรื่องราว เรื่องราวต่าง ๆ มีโครงสร้างเสมอดังนั้นส่วนนี้ไม่ใช่ปัญหาจริง มี Wiki ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับเจ็ดแปลงพื้นฐานแปลงพื้นฐานเจ็ด
2. แต่ถึงแม้ว่า AI จะสามารถสร้างโครงสร้างเรื่องราวที่ดีได้ ขึ้นอยู่กับว่า "สมอง" ของ AI นั้นใหญ่แค่ไหน เนื่องจากปรากฎว่ายิ่งมีเซลล์ประสาทและประสาทใน AI มากเท่าไรยิ่งสามารถ "เข้าใจ" ภาษาหรืออารมณ์ของมนุษย์ได้มากเท่านั้น ดังนั้นถ้า AI มีสมองที่ใหญ่พอที่จะสามารถสร้างสิ่งที่เหมาะสม นี่คือตัวอย่างที่ดีที่สุดของ AI ความสามารถในการสร้างมนุษย์เหมือนสิ่ง: https://ai.googleblog.com/2020/01/towards-conversational-agent-that-can.html

สำหรับวิธีฉันคิดว่าข้อมูลการฝึกอบรมไม่สำคัญ ดังนั้นเพื่อให้สามารถฝึก AI ได้เราต้องการตัวอย่างมากมาย สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากภาพยนตร์บทภาพยนตร์เป็นสาธารณะและทุกคนสามารถดาวน์โหลดได้ ดังนั้น AI สามารถเรียนรู้จากบทภาพยนตร์จำนวนมากได้อย่างง่ายดาย นี่คือตัวอย่างของเว็บไซต์ที่เราสามารถรับบทภาพยนตร์ได้ที่: https://stephenfollows.com/resource/sites-to-find-movie-scripts/ , https://www.simplyscripts.com/movie-screenplays.html .

หลังจากนั้นเราต้องจัดรูปแบบข้อมูลเพื่อให้เราสามารถให้ AI ของเรา ในความคิดของฉันเป็นไปได้อย่างสมบูรณ์ที่จะสร้าง AI ที่ดีซึ่งเขียนเรื่องราวที่ดีเพราะ Google ได้ทำสิ่งที่คล้ายกันแล้ว ฉันคิดว่าchatbot Meenaสร้างขึ้นโดย Google เป็นข้อพิสูจน์ว่า AI สามารถเรียนรู้มากกว่าการจดจำรูปแบบ

เท่าที่ฉันรู้ไม่มีระบบอย่างที่คุณอธิบาย อย่างไรก็ตามมีวิธีการที่น่าสนใจเกี่ยวกับความฉลาดในการเล่าเรื่องที่สามารถพบได้ที่เว็บไซต์ University of New Orleans Narrative Intelligence Lab: https://nil.cs.uno.edu/

หวังว่าสิ่งเหล่านั้นจะเป็นประโยชน์ในการชี้แนะแนวทางการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งถึงปัญหาการเล่าเรื่อง