Научная фантастика, рэп и журналистика. Что умеют нейросети

Нейросеть SciFiQ и канадский журналист Стивен Марч вместе написали научно-фантастический рассказ «Twinkle, Twinkle» - правда, литературным критикам этот рассказ не понравился. Это далеко не первая попытка научить программу писать тексты и музыку. Любопытные примеры творческого сотрудничества людей и ботов - в материале «Футуриста».

Научная фантастика

Канадский журналист и писатель Стивен Марч написал научно-фантастический рассказ под редакцией компьютерного алгоритма для анализа текстов SciFiQ. Эта программа была создана сотрудниками университета Торонто. Она умеет находить общие места в заданном наборе текстов, сравнивать количество прилагательных на каждые сто слов и выдает рекомендации, как написать нечто похожее на исходные тексты - причем алгоритм даже способен подсказывать сюжетные повороты. В открытом доступе SciFiQ нет.

Автор отобрал 50 любимых научно-фантастических рассказов - в их числе были произведения Рэя Брэдбери, Филипа Дика и Урсулы Ле Гуин - и добавил их в базу данных. Согласно рекомендациям программы, в рассказе должно быть четыре героя, а его действие должно происходить в городе на другой планете - но необходимо включить в повествование сцену на земной ферме с яблоневым садом и кукурузными полями, а также эпизод, где герои видят инопланетный город впервые и восхищаются его размерами. Определенную долю повествования должны составлять диалоги - причем женские персонажи должны быть менее разговорчивыми, чем мужчины.

Вот, как завершается этот рассказ:

«Родители еще не спали, когда Энн, неважно чувствующая себя после поезда и наполненная неопределенным и всепоглощающим разочарованием, прошла сквозь портик семейной усадьбы. Она нашла их в смотровой комнате: они наблюдали за очередной грозой, свирепствующей над кукурузными полями и яблоневым садом. Мама спала, опустив голову на колени отца. Молния была достаточно непрерывной, чтобы в комнате не было никакого другого освещения, и кожу Энн иногда легко било электричество. Она сидела рядом с отцом в шуме дождя, который наполнял ее уши, как причудливый сироп.

"Как прошел первый день в ISEL?" - шепнул он.

"Почти так, как я думала".

"А как ты думала?"

Это был первый раз за день, когда кто-то заботился о том, что думала Энн. И в этот момент она не хотела смотреть или записывать. Она просто хотела послушать дождь.

"О, там много всего, - сказала она. "Это другой мир".

"И что мы делаем, глядя на него?"

"Следим, не так ли?"

"Следим за чем?"

Отец Анны несколько минут гладил рукой волосы матери.

"Сегодня утром я вспомнил, что первую книгу о Других растениях и животных мы купили тебе. Помнишь?"

"Конечно."

"И те простыни, которые ты так хотела, ну, те, с Другими, похожими на кенгуру. Как они называются?"

"Калотрики".

"А теперь ты взрослая женщина, и тебе позволяют смотреть в небо с больших машин в ISEL".

Молния разорвал небо, резко, как ресница, попавшая в глаз. Отец гордился ей, но она понимала, что он гораздо меньше заботился о другом мире - о далеком чуде, о знаке, что мы не одиноки во вселенной, - чем о том, есть ли у нее работа. Она собиралась рассказать ему о кошмаре с погоней за горящей женщиной, умирающем человеке и ребенке, которого они взяли с собой - но в этот момент проснулась мама, и отец вздрогнул и начал петь:

Twinkle, twinkle, little star
How I wonder what you are.
Up above the world so high
Like a diamond in the sky
Twinkle, twinkle little star
How I wonder what you are.

Он поднял жену и отвел ее в спальню. Энн стало еще более одиноко, чем раньше.

За день внутри накопилась усталость, поэтому Энн была рада полутемной комнате и буре. В детстве ей было достаточно быть винтиком в небесном механизме. Она любила мир, чудесным образом отраженный в ее глазах, пронизывающих небо. Теперь она была среднего возраста: и был свет, пробиравшийся сквозь пустоту в ловушке механизмов."

Литературные критики, которые не знали, кто и при каких обстоятельствах писал рассказ, заявили, что произведение получилось неудачным. Редактор издательства Random House Энд Уорд сказал, что в рассказе множество бессмысленных деталей и "деревянных" диалогов.

"Это как будто написано не человеком — или, точнее сказать, не писателем", — говорит критик.

Новостные заметки

В некоторых иностранных медиа наравне с обычными сотрудниками работают журналисты-боты. Они избавляют людей от рутинных заданий, таких как публикация спортивных результатов, написание коротких постов для соцсетей и новостных текстов для локальной и нишевой аудитории - теперь корреспонденты могут сосредоточиться на более сложных и интересных задачах, требующих творческих подходов. В августе 2016 года The Washington Post внедрило бота Heliograf для написания коротких заметок и новостей об Олимпийских играх в Рио-де-Жанейро в 2016 году – сейчас бот освещает школьные футбольные матчи и результаты американского дня выборов. Heliograf создал за 2016 год более 500 качественных текстов, практически неотличимых от тех, что создают люди – при этом помощь сотрудников The Washington Post была минимальна.

Искусственный интеллект также помогает редакции The Associated Press: по ее подсчетам, это снизило количество опечаток и фактических ошибок и сэкономило до 20% времени корреспондентов бизнес-тематики.

Рок и поп-музыка

Излюбленным развлечением программистов стало создание нейросетей, генерирующих музыку в определенной стилистике. Например, ИИ-алгоритм Aiva обучили создавать классические мелодии, алгоритм DeepBach пишет музыку, "вдохновляясь" немецким классиком Иоганном Себастьяном Бахом, а в корпорации Sony создали алгоритм FlowMachines, который пишет песни в различных музыкальных стилях (композиция Mr Shadow аранжирована в стиле Коула Портера и Джорджа Гершвина, а Daddy's Car имитирует манеру поздних Beatles).

А в июне 2016 года сотрудники "Яндекса" Алексей Тихонов и Иван Ямщиков выпустили альбом "Нейронная оборона", состоящий из песен и стихотворений, написанных нейросетью. Алгоритм генерировал тексты в стиле Егора Летова, основателя группы "Гражданская оборона", а Тихонов и Ямщиков сочиняли музыку и исполняли песни. Изначально программа была обучена писать стихи на массиве русской поэзии. Затем ей показали тексты Егора Летова, задали ритм, и нейросеть создала тексты, похожие по стилистике. Музыканты постарались сымитировать звучание "Гражданской обороны": для этого они отстроили инструменты "под восьмидесятые", записали звук на кассету и затем оцифровали.

Во многих случаях работа нейросети ограничивается гармонизацией. Но нейросеть Amper способна полностью написать композицию - так, по крайней мере утверждают разработчики. Эта программа была создана для работы в команде профессиональных музыкантов. В августе 2017 года певица Тэрин Саузерн (Taryn Southern) в сотрудничестве с Amper выпустила альбом с символичным названием "I AM AI". Песня "Break Free" стала первой композицией Ампер, увидевшей свет. В команде разработчиков нейросети отмечают, что, в отличие от многих песен, созданных ИИ-алгоритами, все аккорды и инструментал композиции "Break Free" были написаны исключительно силами Ампер. Человек-композитор лишь подгоняет все к общему стилю и ритму. Также нейросеть отвечала за создание видеоряда к песне.

И, наконец, в начале декабря вышел black-metal альбом Coditany of Timeness, полностью, от первого до последнего аккорда созданный модифицированным алгоритмом SampleRNN. Альбом был записан в рамках проекта Dadabots, которым руководят музыканты и исследователи ИИ CJ Carr и Зак Зуковски. Они "накормили" нейронную сеть треками с альбома "Diotima" нью-йоркской black metal-группы Krallice, разбитыми на мельчайшие кусочки. Поначалу нейросеть генерировала слишком абстрактные композиции, которые с трудом воспринимались на слух, но в конце концов, она научилась создавать довольно приятные на слух музыкальные фрагменты.

Рэп-баттлы

Да, нейросети охватывают разные музыкальные направления. Молодые финские ученые с кафедры Computer Science университетов Аалто, Хельсинки и Хельсинского технологического создали генератор текстов для рэп-композиций DeepBeat на основе алгоритма машинного обучения. Они загрузили в базу данных 641 тыс. стихотворных строк из 12,5 тысяч рэп-композиций на английском и финском языках - таким образом, учителями программы стали такие короли рэпа, как Lil Wayne и Jay-Z. Тексты получаются не только рифмованными и ритмичными, но и осмысленными.

А 17-летний американец Робби Баррат научил искусственный интеллект не только писать рэп-тексты, но и выразительно зачитывать их. Для этого юноша загрузил в базу данных 6 тыс. строчек Канье Уэста: сначала программа просто переставляла в них слова, а затем начала составлять собственные предложения. Искусственно синтезированный голос зачитывает получившийся текст, расставляя в нужных местах паузы - так, чтобы появилась ритмика. Даже бит алгоритм пишет сам.

И, наконец, в Казани недавно прошел первый рэп-баттл нейросетей. Два программиста обучили нейросети Net Hope и Java Scrrr писать лирику в стиле "Оксимирона" и "Грибов". Программы выводили тексты на экран, а зачитывали их сами создатели нейросетей. В жюри находились рэпер, программист и учительница русского языка. Конечно, тексты получились не слишком похожими на творчество музыкантов - но если постараться, скрытый смысл найти можно.