Le linee di pickup di formaggio sono come giochi di parole: di solito suscitano gemiti o rotoli di occhi, ma le persone non riescono ancora a resistere a inventarne di nuove. Quindi può sembrare inevitabile che nei numerosi esperimenti in corso sull'intelligenza artificiale qualcuno abbia creato un programma per computer che crea linee di raccolta.
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I risultati, riferisce Rob LeFebvre per Engadget, sono adorabili.
La ricercatrice Janelle Shane ha insegnato alla sua rete neurale usando le linee di raccolta che ha raschiato da Internet. "La raccolta del set di dati è stata molto più dolorosa di quanto mi aspettassi", scrive sul suo blog. "Non avevo mai letto molti di questi prima, e la maggior parte erano osceni o aggressivi o insulti."
Fortunatamente, la rete è rimasta abbastanza educata. Lei scrive:
[A] anche se la rete neurale ha capito le forme base "Devi essere un ... perché ..." o "Ehi piccola, voglio ..." non ha mai imparato a generare le linee peggiori - la maggior parte di queste erano basate su giochi di parole che non ho una possibilità di riproduzione.
La rete di imbragatura pick-line di Shane si basa su un programma open source su GitHub chiamato char-rnn. La sua rete, e altre simili, sono modelli di calcolo che imitano il modo in cui funziona il cervello. Ciò fa sì che la rete si comporti in modo molto diverso rispetto a un computer convenzionale.
In tutto, dai laptop agli smartphone, il processore centrale del computer riceve i comandi da un utente, trova le istruzioni necessarie in memoria, decodifica le istruzioni, esegue un'azione e memorizza i risultati in memoria. Tutti questi passaggi avvengono in ordine e ogni fase dipende da ciò che viene prima.
Non così in una rete neurale (o più precisamente, una rete neurale artificiale). Questi sistemi sono costituiti da una serie di "nodi" interconnessi, ognuno dei quali può eseguire una semplice fase di elaborazione. Le numerose connessioni consentono a ciascun nodo di reagire a una combinazione di input da altri nodi. Non esiste memoria separata. Le conoscenze sono archiviate nello stato generale della rete stessa. Il risultato è una rete in cui la somma è superiore alle parti.
Le persone che usano le reti neurali possono addestrare il sistema fornendo molti dati. La rete quindi "apprende" i modelli e alla fine può generare il proprio output.
Dopo aver alimentato la sua rete con tutto il fascino che Internet poteva offrire, Shane ha lasciato che facesse le sue cose. I risultati "variavano da incomprensibili a surreali a adorabili", scrive.
C'è la creatività: "Ho un cenver? Perché devo solo riporre i tuoi vermi." (Ehi, l'inglese è difficile.) C'è il tentativo di formaggio: "Sei una candela? Perché sei così caldo degli sguardi con te." Il semplice: "Se dovessi chiederti di uscire?" E il dolce: "Sei così bello che mi fai sentire meglio nel vederti."
Si potrebbe immaginare un robot goffamente carino che pronuncia queste linee a un confuso bar patron. L'artista Shobana "Bob" Appavu ha realizzato alcune illustrazioni.
Shane ha addestrato la stessa struttura di rete per suggerire ricette, Pokemon (che sono stati illustrati da un altro artista), nomi di supereroi e titoli di melodie irlandesi.
In ogni caso, le prime iterazioni sono generalmente fallimenti. "Quello che mi piace di questi fallimenti è che sono una finestra sulla struttura interna delle cose, nello stesso modo in cui le illusioni ottiche ci danno indizi sul funzionamento dei nostri sistemi visivi", dice Shane a David Covucci al The Daily Dot, parlando sulla sua rete neurale di scrittura di ricette.
Le reti neurali artificiali possono fare di più che deliziarci con l'assurdità o scrivere raccapriccianti canzoni di Natale. Versioni sofisticate hanno aiutato le scimmie paralizzate a camminare e potevano far sentire chi portava gli arti protesici.
Alcune delle linee di pickup potrebbero anche valere la pena di essere provate nella vita reale. Prova "Sembri una cosa e ti amo" o il quasi "a prova di errore" Ciao.
