Нейросеть дописала «Песнь Льда и Пламени» за Джорджа Мартина

Программист Зак Тутт (Zack Thoutt) создал нейросеть, которая предсказывает события шестой книги Джорджа Р. Р. Мартина «Ветра зимы». Программа самостоятельно написала пять глав — они опубликованы на сайте GitHub. Подробнее об этом рассказывает Motherboard.

Нейросеть дописала «Песнь Льда и Пламени» за Джорджа Мартина

Серия эпических фэнтези-романов «Песнь льда и пламени», начатая американским писателем Джорджем Мартином еще в 1991 году, легла в основу сценария популярнейшего в наши дни телесериала «Игра престолов». За судьбами главных героев с замиранием сердца следят миллионы зрителей из десятков стран. Но даже те, кто перед просмотром читал первоисточник, не знает, что будет с персонажами дальше.

Ведь последняя книга серии вышла аж в 2011 году, а шестой том под названием «Ветра зимы» выйдет не ранее 2018-го. Программист Зак Тутт, большой фанат саги и созданного по ней сериала, устал ждать неторопливого писателя, поэтому создал нейросеть, которая самостоятельно написала пять глав нового тома «Песни льда и пламени» за Джорджа Мартина.

Тутт использовал рекуррентную нейронную сеть (RNN), обученную на пяти частях «Песни Льда и Пламени», состоящих из 5376 страниц текста и с 30 тысячами уникальных слов. Для того, чтобы создать альтернативное продолжение серии, Зак использовал LSTM-нейросеть. Она представляет собой подвид реккурентных нейросетей, которые идеально подходят для работы с текстом.

Благодаря наличию обратной связи и способности обучаться долговременным зависимостям LSTM-нейросеть может работать с контекстом в длинных предложениях. Кроме того, она хранит информацию в течение продолжительного периода времени — это помогает ей создавать связное повествование и не повторяться.

Каждая глава новой книги начинается с имени персонажа, которое задал программист, а в остальном нейросеть ни в чем себя не ограничивала. Как поясняет программист, он хотел сохранить стиль повествования Джорджа Мартина — от третьего лица с точки зрения одного из персонажей.

Если верить Мартину, шестая книга должна рассказать читателям о событиях с точки зрения таких персонажей, как Санса и Арья Старк, Арианна Мортелл, Эйерон Грейджой, Теон Грейджой, Виктарион Грейджой, Тирион Ланнистер и Барристан Селми.

Из-за того, что обучающего материала было немного — около 30 тысяч уникальных слов — программа допускает грамматические ошибки и подбирает странные сочетания слов. Тем не менее, некоторые предположения нейросети оказались весьма точными: например, что Джейме Ланнистер убьет свою сестру и одновременно любовницу Серсею, Джон Сноу оседлает дракона, а советник Варис убьет Дейнерис Таргариен.

«Джейме убил Серсею и был холоден и полон слов, и Джон подумал, что он теперь волк, и белая гавань…»

Подобные варианты развития сюжета даже обсуждаются на форумах фанатов «Игры престолов», однако Тутт утверждает, что нейросеть не изучала их — только опубликованные книги «Песни Льда и Пламени».

Однако память нейросети не всегда срабатывала: в новых главах, написанных ИИ, появляются герои, которые по сюжету Мартина уже мертвы.

«Программа пытается написать новую книгу, но она делает много ошибок, потому что технологии создания идеального текстового генератора, который может запомнить сложные сюжеты из более чем миллиона слов, пока не существует», — объясняет автор алгоритма.

По словам Тутта, нейросеть писала бы лучше, если бы для ее тренировки использовалась книга в сто раз превосходящая объем всей серии. Особенно программист отмечает стиль Мартина — описательный, со множеством прилагательных, что осложняет работу системы искусственного интеллекта.

Изначально Тутт хотел использовать для обучения и другие источники, например телевизионные сценарии, однако в итоге он отказался от этой идеи. Включение стилей сценариев сериала испортило бы исходный материал и лишь усложнило бы работу программы.

На сегодняшний день нейронная сеть достаточно молода и неопытна, поэтому иногда допускает орфографические ошибки и порой выбирает не самые удачные словосочетания. Но посмотрим, удалось ли машине предсказать дальнейшее развитие событий в этой истории.

Подписывайтесь на Квибл в Viber и Telegram,
чтобы быть в курсе самых интересных событий.

Источник

error: Копирование контента запрещено.