मानिस v मिसिन: गर्न सक्छन् कम्प्युटर कुक, लेख्न र राम्रो पेंट हाम्रो भन्दा?

Man v Machine: Can Computers Cook, Write and Paint Better Than Us?

कृत्रिम बुद्धि अब एक खेल जित्न सक्छौं, आफ्नो अनुहार पहिचान, आफ्नो पार्किङ टिकट विरुद्ध पनि अपील. तर यो सामान के गर्न सक्नुहुन्छ पनि मानिसहरूलाई मुश्किल फेला?


Guardian.co.uk द्वारा संचालितशीर्षक यो लेख “मानिस V मिसिन: कम्प्युटर पकाउन सक्छ, लेख्न र हामीलाई भन्दा राम्रो रंग?” लियो Benedictus द्वारा लेखिएको थियो, गार्जियन शनिबार 4th जून 2016 08.00 UTC

एउटा भिडियो, मेरो लागि, परिवर्तित सबै. यो पुरानो एटारी खेल बाट दृश्य हो ब्रेकआउटको, तपाईं धकेल्न जहाँ एक प्याडल बायाँ र दायाँ स्क्रिनको तल साथ एक, तिनीहरूलाई मा एक बल शेखी द्वारा इँटा नष्ट गर्ने प्रयास. तपाईं खेलको प्लेयर पढ्न हुन सक्छ: विकास एक अल्गोरिदम DeepMind, ब्रिटिश कृत्रिम बुद्धि जसको AlphaGo कार्यक्रम कम्पनी पनि सबैभन्दा ठूलो को एक कहिल्यै खेलाडीहरू जानुहोस् हरायो, ली Sedol, यस वर्ष पहिले.

सायद तपाईं एक कम्प्यूटर कम्प्युटर खेल मा राम्रो हुन आशा? तिनीहरूले के थाहा भएपछि, तिनीहरूले पक्कै पनि यो लगातार कुनै पनि मानव भन्दा छिटो र अधिक गर्न. DeepMind गरेको ब्रेकआउटको खेलाडी केही थाह, तथापि. यसलाई कसरी खेल काम निर्देशनहरू प्रोग्राम थिएन; यो पनि नियन्त्रण कसरी प्रयोग गर्ने भन्नुभयो थिएन. यो सबै थियो सकेसम्म धेरै अंक प्राप्त गर्न प्रयास गर्न स्क्रिन र आदेश मा छवि थियो.

हेर्ने भिडियो. सुरुमा, को प्याडल OBLIVION मा बल ड्रप गर्न अनुमति दिन्छ, कुनै राम्रो थाह. अन्ततः, बस बारेमा mucking, यसलाई फिर्ता बल घचघच्याउनुहुन्छ, एक ईटा नष्ट र एक बिन्दु हुन्छ, त्यसैले यो पहिचान र प्राय यसलाई गर्छ. दुई घण्टा 'अभ्यास पछि, वा बारेमा 300 खेल, यो गम्भीर राम्रो भएको छ, तपाईं वा म कहिल्यै हुनेछ भन्दा राम्रो. त्यसपछि, पछि बारेमा 600 खेल, कुरा डरलाग्दो प्राप्त. यस तर्कको एउटै स्थान मा खेलकुद सुरु, माथि र अधिक, पछि स्पेस मा इट्टाबाट वासस्थानमा गर्न. त्यहाँ एक पटक, कुनै पनि ब्रेकआउटको खेलाडी थाह रूपमा, बल एक जबकि लागि वरिपरि बाउन्स हुनेछ, मुक्त अंक भेला. यो कम्प्युटरको आएको छ यसको आफ्नै एउटा राम्रो रणनीति हो.

"जब हाम्रो अनुसन्धानकर्ताहरूले देखे यो, कि वास्तवमा तिनीहरूलाई स्तब्ध,"DeepMind गरेको सीईओ, Demis Hassabis, पेरिस एक प्रविधि सम्मेलन मा एक दर्शक भन्नुभयो. तिमी सक्छौ आफ्नो प्रदर्शन हेर्न, धेरै, मेशिन यसको burrowing रणनीति बाहिर चित्रा गर्दा र हास्य र ताली सुन्न. कम्प्युटर बौद्धिक भएको छ, हामीलाई जस्तै बिट.

"कृत्रिम बुद्धि" बस पुरानो र सबै गणनाको गरेको बज वाक्यांश को सबै भन्दा hyped बारेमा छ. विचार पहिलो द्वारा गम्भीर mooted थियो एलन Turing मा गणनाको मशीनरी अनि खुफिया, को 1950 कागज जसमा उहाँले रूपमा चिनिन थाले के प्रस्तावित को Turing परीक्षण: एक मिसिन यसलाई मानव थियो कुराकानी मार्फत विश्वस्त सक्छ भने, यो साँच्चै सोच कुनै पनि मानव सकिनँ रूपमा प्रमाणित गर्न धेरै गरिरहेको थियो. तर शब्द ऐ साधारण सम्म प्रयोग भएको थिएन 1955, जब अमेरिकी गणितज्ञ यूहन्ना मैकार्थी विशेषज्ञहरु लागि सम्मेलन प्रस्तावित. यो निम्न वर्ष भयो, र तब देखि क्षेत्र उन्माद र निराशाको एक लगभग दुई-दशक चक्र मा चलान गरेको छ. (फैशन बाहिर यसको spells वर्णन गर्न - "ऐ जाडो" - अनुसन्धानकर्ताहरूले पनि नयाँ शब्द छ. 1970 र 1990 को दशक विशेष कठोर थिए।)

आज नयाँ उन्माद त्यहाँ, जो अरूलाई फरक देखिन्छ: यसलाई आफ्नो खल्ती मा फिट. एउटा फोन संसारको चेस च्याम्पियन पिटे गर्न सक्नुहुन्छ, आफ्नो छोराछोरीको रेडियो गीतहरू र तस्वीर पहिचान, र अर्को भाषामा आफ्नो आवाज अनुवाद. को नाउ रोबोट संग यहाँ तस्विरमा Yotam Ottolenghi दुई खुट्टा मा हिंड्न सक्छौं, बोल्न, एक बल र पनि नृत्य फेला. (यो एक रोबोट हो, हुनत, ऐ नोट: यो मेनु डिजाइन गर्न सक्दैन।)

ऐ मा अग्रिम बारे सुनवाई, तपाईं उत्साहित हुन तपाईं बताउन एक विशेषज्ञ आवश्यक छैन, वा डराएका. तपाईं बस भावना प्राप्त गर्न सुरु: बुद्धि यहाँ छ. स्पष्ट गुगल भावना मिल्यो, धेरै, किनभने यो rumored $ 650m लागि DeepMind किनेको. मा 2013, फेसबुक यसको आफ्नै परियोजना शुरू, साइट लागि अनुहार र प्राकृतिक भाषा पहिचान को विकास को योजना. विकासकर्ता पहिले नै बौद्धिक chatbots मा काम थालेका छौं, जो फेसबुक प्रयोगकर्ता आफ्नो दूत सेवा प्रयोग बोलाउन सक्नेछन्.

त्यसैले सम्म, कम्प्युटर सबै "बुद्धिमान" भएको छैन, वा संकुचित मात्र त. तिनीहरूले हामीलाई मद्यपानोत्सव कि सजिलो कार्यहरू राम्रो भएको छु, यस्तो गणित रूपमा, तर हामी प्रदान लागि लिन ती मा खराब, जो गम्भीर गाह्रो हुन बाहिर बारी. पैदल को कार्य हो केहि आधुनिक रोबोट सङ्घर्ष बच्चाहरु जस्तै सिक्न र अझै पनि; आधारभूत pottering कार्यहरू टाढा सपना रहने. "एक उदाहरण तपाईं वा म अरू कसैको भान्सा मा एक कप चिया बनाउन सक्छ जो संग सजिलो छ,"भन्छन् प्रोफेसर एलन Winfield, विश्वविद्यालय इङ्गल्याण्ड को पश्चिम मा एक roboticist. "त्यहाँ यो गर्न सक्ने ग्रह मा एक रोबोट छ।"

बुझ्न हुनुको मानव किन यति गाह्रो छ, बारेमा फोटो मानिसहरूलाई चिन्न कम्प्युटरमा प्राप्त हुन सक्छ कसरी लाग्छ. बिना ऐ, के तपाईं यो आफैलाई पहिलो के कसरी थाहा छ, कम्प्युटर प्रोग्राम गर्न. तपाईं सङ्कलन र सबै सम्भव ढाँचाको सोच्न छ, रंग र अनुहार को आकार, र कसरी तिनीहरूले प्रकाश र विभिन्न कोण मा परिवर्तन - तपाईं के महत्वपूर्ण छ र के थाहा छ बस लेन्स मा माटोको छ. ऐ संग, के तपाईं बुझाउन छैन: तपाईं केवल कम्प्युटरमा वास्तविक डेटा को पहाड दिन र यो जान्न दिनु. तपाईं कसरी सिक्ने सफ्टवेयर डिजाइन एक esoteric कुरा रहिरहन्छ, केही खोजे-पछि कम्प्युटर वैज्ञानिकहरूको प्रान्तीय, तर यो तिनीहरूले मस्तिष्क मा संरचना मा शिथिल आधारित डेटा-प्रक्रिया को संरचना devising द्वारा एक विजेता गर्ने भयो स्पष्ट छ. (यो "गहिरो सिक्ने" भनिन्छ।) वास्तविक डेटा को पहाड लागि जाँदा, राम्रो, कि के गुगलको, फेसबुक, अमेजन, Uber र सबै बाँकी वरिपरि झूट गरेका हुन.

यो समय मा, हामी अझै जो ऐ प्रयोग बाहिर सबै भन्दा राम्रो हुनेछ थाहा छैन. जोश Newlan, एक क्यालिफोर्निया बदलनेवाला संघाई काम, अनन्त सम्मेलन कल सुनेर संग नरमाइलो भयो, यति उहाँलाई सुन्न केही सफ्टवेयर निर्माण. अब, जब Newlan नाम उल्लेख गरिएको छ, आफ्नो कम्प्युटर तत्काल उहाँलाई अन्तिम आधा मिनेट को ट्रान्सक्रिप्ट पठाउँछ, पर्खन्छ 15 सेकेन्ड, त्यसपछि भन्दै उहाँलाई एक रेकर्डिङ खेल्छ, "माफ गर्नुहोस्, म गत वर्ष मेरो माइक्रोफोन म्युट थियो महसुस गरेनन्। ", जोश Browder, एक ब्रिटिश किशोरी, निर्मित पार्किङ टिकट विरुद्ध अपील कि मुक्त कृत्रिम वकील; उहाँले विदेशी कानुनी प्रणाली मार्फत शरणार्थी मार्गदर्शन गर्न अर्को निर्माण गर्न योजना. संभावनाहरु छन् ... खैर, शायद एक अल्गोरिदम संभावनाहरु गणना गर्न सक्नुहुन्छ.

त्यसैले मिसिन मन एक दिन हाम्रो आफ्नै outstrip हुनेछ? म कुरा शोधकर्ताओं सावधान छन्, र आफ्नो मिसिन के गर्न सक्दैन जोड गर्न दुखाइ लिन. तर म परीक्षण गर्न ऐ राख्न निर्णय: यसलाई साथै खानाको Ottolenghi योजना गर्न सक्छ? यो मेरो पोर्ट्रेट रंग गर्न सक्नुहुन्छ? प्रविधि अझै पनि artificially बौद्धिक छ - वा बौद्धिक हुन सुरु हुन्छ, वास्तविक लागि?

पकाने परीक्षण

खैर, म भन्न हुनेछ यो भयानक छैन. मानिसहरूलाई मलाई बुरा सेवा गरेको. सत्य मा नाम आईबीएम गरेको सेफ वटसन यो पकवान दिन्छ कि हुनत ("चिकन लिवर स्वादयुक्त सस") बारेमा रूपमा योग्य रूपमा appetizing छ.

वटसन सेफ गर्न उचित हुन, र अभिभावक सप्ताहन्त आफ्नै महाराज-स्तंभकार Yotam Ottolenghi गर्न, म तिनीहरूलाई एकदम कार्य सेट थियो. म प्रत्येक अन्य नजिकै कतै आबद्ध देखिन्थे कि चार सामाग्री आधारित पकवान लागि आग्रह: चिकन livers, ग्रीक दही, वसाबी र tequila. तिनीहरूले मनपराएका जो अरू थप्न सक्छ, तर ती चार समाप्त पकवान हुनुपर्ने थियो, जो म खाना पकाउन र खान हुनेछ. सेफ वटसन आनाकानी गरेनन्, तत्काल मलाई दुई पास्ता सस दिने. Ottolenghi थप circumspect थियो. "म चुनौती पायो जब मलाई लाग्यो, 'यो काम गर्न जाँदै छ,' "उहाँले मलाई यसो भन्छ.

म एउटै लाग्यो. वा कम से कम मैले आफ्नो सामाग्री बावजुद ठीक हुन व्यवस्थित दुईवटा व्यञ्जन खाने अन्त हुनेछ लाग्यो, बरु किनभने तिनीहरू भन्दा. वास्तवमा - र तपाईंले मलाई छिर्न लाग्छ छौँ, तर यति के - Ottolenghi गरेको नुस्खा एक प्रकाश थियो: कलेजो र प्याज र tequila कमी, एक स्याउ संग सेवा, मुला, सकरखण्ड र chicory slaw, एक वसाबी र दही लाउने संग. पकवान कागज मा सानो अर्थमा बनाउन सक्छ, तर म हरेक तत्व belonged एक plateful भावना devoured. (र vinaigrette दही र वसाबी सट्टा तोरी संग thickened: गम्भीर, एक पटक कोशिस गर्नुहोला।) Ottolenghi मलाई भन्छ यो नुस्खा publishable को बस एक दाही जुंगा छोटो छ.

यो कुरा हो, कि पकवान र उहाँका टोली तीन दिन परिपूर्ण लगे. तिनीहरूले स्वाद र स्वाद छलफल गर्न सक्षम थिए, बनावट, रंग, तापमान, तरिकामा वटसन सक्दैन - हुनत त्यहाँ भविष्यमा प्रतिक्रिया संयन्त्र थप्दा बारेमा "छलफलहरू" छन्, वटसन गरेको नेतृत्व इन्जिनियर सेफ, Florian Pinel, मलाई भन्छ. "एक नुस्खा यस्तो जटिल कुरा हो,"Ottolenghi भन्छन्. "मलाई पनि एक कम्प्युटर यो दृष्टिकोण थियो कसरी बुझ्न को लागि यो कठिन छ।"

Yotam Ottolenghi र सेफ वटसन गरेको व्यञ्जन
Yotam Ottolenghi र सेफ वटसन गरेको व्यञ्जन तस्वीर: गार्जियन लागि जे ब्रूक्स

वटसन पहिलो आईबीएम बनाइएको थियो टेलिभिजन खेलकैसे Jeopardy जीत! मा 2011. केही तरिकामा यो भ्रामक चुनौती थियो, कम्प्युटरमा लागि क्विज को कठिन भाग प्रश्नहरूको बुझ्न किनभने, जवाफ थाह छैन; मानिसहरूलाई, यसलाई वरिपरि अन्य तरिका हो. तर वटसन जित्यो, र यसको प्रविधि अन्यत्र लागू गर्न थाले, एक महाराज रूपमा सहित, नयाँ विधि उत्पन्न आधारित 10,000 बाट लिएको वास्तविक उदाहरण खानपान पत्रिका.

पहिलो सफ्टवेयर यी व्यञ्जनहरु "इन्जेस्ट" थियो, को वटसन टोलीले राख्नु रूपमा. गणन एक धेरै सामाग्री थिए के बुझ्न गए, तिनीहरूले तयार थिए कसरी, तिनीहरूले लागि पकाएको थिए कहिलेसम्म, क्रममा कसरी नयाँ व्यञ्जन तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न व्याख्या गर्न सक्षम हुन. (प्रक्रिया अझै पनि गडबडा सक्छ. पनि अब सेफ वटसन "Mollusk" भनिन्छ एक संघटक सुझाव, जो यो helpfully बताउँछन् "छैटौं पूर्ण-लम्बाइको छ Ween द्वारा एल्बम"।)

एक बडा समस्या मिसिन स्वाद को एक अर्थमा दिन खोजिरहेका थिए. कम्प्युटरमा एक उपन्यास संयोजन सिर्जना गर्न को लागि "यो सजिलो पर्याप्त छ,"Pinel भन्छन्, "तर कसरी यसलाई एक मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ?जो त्यहाँ हजारौं छन् - - "वटसन विशिष्ट स्वाद यौगिकों संयोजन रूपमा प्रत्येक घटक विचार गर्न सिकाइएको थियो र त्यसपछि साधारण यौगिकों थियो कि सामाग्री संयोजन गर्न. (यो सिद्धान्त, खाना जोडी, राम्रो मानिसहरूलाई बीचमा स्थापित छ।) अन्तमा, सफ्टवेयर एक मानव कुक गर्न अर्थमा बनाउन चरण-चरण निर्देशनहरूको उत्पन्न. को जोर व्यावहारिक भोजन योजना भन्दा आश्चर्य छ. "सेफ वटसन तपाईं प्रेरित गर्न साँच्चै छ,"Pinel बताउँछन्. प्रत्येक नुस्खा "तपाईंको आफ्नै रचनात्मकता र न्याय प्रयोग" गर्न सम्झाउने आउँछ.

र म गर्न आवश्यक. पहिलो चरण "टोष्ट समतल-पात साग" छ, जो सिर्फ एक राम्रो विचार छैन. म बनाउन छु, प्रभावकारी, एक ढिलो-पकाएको spiced पोर्क र बीफ ragu, मेरा सबै चार सामाग्री सहित, अझै वटसन oddly पनि ककडी समावेश र "allspice संग सिजन" मलाई बताउन राख्छ, म सिद्धान्त मा गर्न इन्कार जो. अन्त मा, म farmyard गर्न बरु नजिक एक स्वाद संग एक धनी सस छ, तर uneatable छैन. म वसाबी वा tequila स्वाद सक्दैन, जो म बारेमा खुशी छु.

नाउ रोबोट संग Yotam Ottolenghi
नाउ रोबोट संग Yotam Ottolenghi Heber प्राथमिक विद्यालय को शिष्टाचार loaned, लन्डन. तस्वीर: जे ब्रूक्स. स्टाइल: ली Flude

वटसन चतुर छ र कार्य कठिन छ, तर म यो खाना पढन्तेहरूका लागि आनन्द को एक बिट भन्दा कुनै थप छ भन्न तयार छु, सम्म Ottolenghi मलाई रोक्छ. "म मासु एक बिट संग livers ढिलो-खाना पकाउने को विचार ठूलो हो लाग्छ," उस्ले भन्यो. "यो स्वाद intensifies. सबै सँगै आउनेछ. म यो नुस्खा संग afresh सुरु थियो भने, स्पष्ट दही फिट गर्दैन - तर म त्यहाँ सुन्तला छाला छोड्न हुनेछ, अत्तरहरु केही. म यो एक धेरै खराब नुस्खा छ लाग्छ छैन. यो काम गर्न सक्छ। "

फैसला वटसन सामाग्री को weirdness लुकाउँछ, तर Ottolenghi तिनीहरूलाई गाउन बनाउँछ.

लेखन परीक्षण

सानो राख्न शब्द खेलाडी आईबीएम र Google को डरलाग्दो मिसिन अर्को, र यो रूपमा computationally एक खल्ती कैलकुलेटर रूपमा विकसित देखिन्छ. अझै वटसन यसको तालिम अवधिको काम मार्फत fumbles गर्दा, शब्द खेलाडी काम पहिले देखि नै छ. यदि तपाईं एसोसिएटेड प्रेस शेयर बजार रिपोर्ट पढ्न, वा याहू गरेको खेल पत्रकारितामा, त्यहाँ तपाईंलाई लाग्छ कि उनीहरूले एउटा व्यक्ति द्वारा लिखित थिए छौँ राम्रो मौका छ.

शब्द खेलाडी एक कृत्रिम लेखक. उत्तर कैरोलिना मा एक कम्पनी स्वचालित जाँचहरू भनिन्छ द्वारा विकसित, यो डेटासेटको देखि सबै भन्दा रोचक डली plucks र एउटा लेख संरचना तिनीहरूलाई प्रयोग (वा इमेल, वा उत्पादन लिस्टिङ). जब यो साँच्चै ठूलो समाचार मार्फत आउँछ, यसलाई थप emotive भाषा प्रयोग. यसलाई आफ्नो काम थप पठनीय बनाउन diction र विन्यास भिन्न. पनि एक भद्दा रोबोट महाराज यसको प्रयोगका हुन सक्छ, तर मानव पाठकहरूलाई लागि लेखन सहज हुनुपर्छ. जस्तै आवाज-मान्यता उपकरण सम्म मुग्ध अमेजन गरेको इको, शब्द खेलाडी पनि एक बोली मानव प्रश्नको जवाफ दिन सक्नुहुन्छ - कसैको निवेश को प्रदर्शन बारेमा, भन्न - एक thoughtfully बोली जवाफ, रोचक पहिलो के घोषणा, र रोचक सबै छैन के बाहिर छोडेर. यदि तपाईं चाल थाहा थिएन, तपाईंलाई लाग्छ कि चाहन्छु मामला 9000 आइपुगेका थिए.

चाल यो छ: शब्द खेलाडी भनेर मान्छे महसुस छैन लेखन को भाग सजिलो छ गर्छ. Locky स्टीवर्ट स्वचालित जाँचहरू मलाई एक ट्युटोरियल दिन्छ. तपाईं शब्द खेलाडी मा जस्तै वाक्य लेख्न, "नयाँ एबीसी आंकडे न्यूयोर्क इन्क्वायरर गरेको परिसंचरण गुलाब देखाउन 3% अप्रिल मा। "त्यसपछि तपाईं वरिपरि प्ले. यो 3% तपाईंको डाटा आउनुभएको छ, त्यसैले तपाईं "गुलाब" शब्द चयन र नियम लेख्न, एक "शाखा" को रूपमा जानिन्छ, जो प्रतिशत भन्दा बढी छ भने "गोली अप" वाक्यांश गर्न "गुलाब" शब्द परिवर्तन हुनेछ 5%. त्यसपछि तपाईं "गुलाब" शाखा बन्ने प्रतिशत नकारात्मक छ भने "गिर". यदि प्रतिशत छ -5% कम वा, "गुलाब" हुन्छ "खस्छन्".

त तपाईं यसलाई पर्यायवाची खुवाउन. त्यसैले "खस्छन्" गर्न सक्छन् पनि "द्वारा जोडले गिर" हुन. "द इन्क्वायरर गरेको परिसंचरण" "परिसंचरण को इन्क्वायरर मा" हुन सक्छ. "बढ गई" "शूटिंग अप" हुन सक्छ र यति मा. त्यसपछि तपाईं थप वाक्य थप्न, अनलाइन यातायात बारेमा सायद, वा जो बारे दिन 'मुद्रण प्रतिहरू सर्वश्रेष्ठ बेच, वा तुलना बारेमा वर्ष मा वर्ष. त्यसपछि तपाईं चतुर प्राप्त. तपाईं पहिलो सबैभन्दा newsworthy जानकारी वाक्य राख्न शब्द खेलाडी बताउन, सबैभन्दा ठूलो प्रतिशत परिवर्तनहरू सुविधा ती रूपमा सायद परिभाषित. शायद तिमी एक परिणाम "गुणस्तर शीर्षक बीच सबै भन्दा राम्रो / खराब प्रदर्शन" छ भन्न शाखा थप्न. नरक, तपाईं पनि यसलाई केही पुराना बेडा सडक चाल सिकाउन सक्छन्, त्यसैले परिसंचरण टुकडा सुरु plummets भने "सम्पादक चार्ल्स केन रूपमा भीषण आलोचना सामना छ" भनेर, तर "माथि गोली" परिसंचरण छ भने यो हुन्छ "चार्ल्स केन समाचार संग आलोचकहरु मौन छ". "थप" वा सम्मिलित "फेरि" वा तपाईं नै कुरा एक पंक्ति मा दुई महिना भने "जारी".

"कृत्रिम बुद्धि वास्तवमा तर्क को नेटवर्क निर्माण गरिएको छ कि मानव बुद्धि छ,"स्टीवर्ट भन्छन्, "एउटै नेटवर्क कथा लेख्दा तपाईंले प्रयोग हुनेछ. यसलाई विकास सकिन्थ्यो 10 वा 15 धेरै अगाडी, कोड, तर यो मात्रा मात्र हाल सम्भव भएको छ मा यो काम गर्न। "पारंपरिक एक लेख्न भन्दा स्पष्ट छ यो अब शब्द खेलाडी मा एउटा लेख तयार लिन्छ, तर तपाईं त गरेका एकपटक, कम्प्युटर हरेक महिना एक ताजा समाचार पत्र परिसंचरण कथा प्रकाशित, हरेक अखबार मा, जानकारी प्राप्त सेकेन्ड भित्र. यसलाई मिनेटमा कथाहरू लाखौं प्रकाशित - वा तिनीहरूलाई केही मात्र प्रकाशित, यदि डाटा newsworthiness को दिइएको सीमा पुग्न गर्छ. यसरी यो एउटा स्वचालित सम्पादक हुन्छ, धेरै, thoroughness मा समायोज्य स्वाद संग, आवृत्ति र अनियन्त्रित उतेजना.

शब्द खेलाडी गरेको कार्य को लागि, म फुटबल सुझाव: यो डाटा को धेरै उत्पादन र व्यक्तिगत लेख चाहन्छ कि एक readership छ कि एक क्षेत्र हो. संरक्षकको फुटबल लेखक याकूबले स्टेइन्बर्ग कम्प्युटर मा लिन स्वयंसेवकहरु, र म हाल प्रिमियर लिग देखि तथ्य को तालिका प्रदान: पछिल्लो मौसम लिग स्थिति र क्रिसमस मा र अन्त मा यो मौसम स्थिति, गोल र स्वीकारिएको, शीर्ष गणक नाम र कुल, गर्मी स्थानान्तरण को मूल्य र व्यवस्थापक देखि एक उद्धरण.

यो डाटा देखि केवल काम, कम्प्युटर र मानव प्रत्येक दिइएको क्लब लागि मौसम को एक समीक्षा लेख्न पर्छ. स्टेइन्बर्ग कि यसको संख्या जो कोहीले हेर्न भनेर कथा समावेश गर्नुपर्छ आधारमा लेस्टर शहर छनोट. शब्द खेलाडी चयन गर्न आवश्यक छैन. यो सबै के हुनेछ 20.

र वास्तवमा कम्प्युटर र मानव दुवै चाँडै एकदम समान काम उत्पादन:

Leicester शहर फुटबल खेलाडी जेमी Vardy

दुवै स्टेइन्बर्ग र शब्द खेलाडी नाटकीय पहिलो वाक्य छुटकारा. सायद प्रामाणिक ध्वनि keen, स्वचालित जाँचहरू बाद लेख मा महसुस राख्न केही चतुर चाल प्रयोग, astutely लेस्टर "शीर्ष मा समाप्त आशा थियो कि अनुमान 10 एक 14 औं स्थानमा समाप्त अन्तिम सिजन "पछि. म शब्द खेलाडी अन्य लेख र साउथेम्प्टन मार्फत हेर्न, समाप्त सातौं अन्तिम सिजन भएको, "आँखा एक युरोपेली स्थान मा" छ, जबकि म्यान्चेस्टर सिटी "सुरु भयो सिजन एक लिग शीर्षक को दोस्रो खत्म पछि सपना".

Conversely, स्टेइन्बर्ग नम्बर मा थप meaningfully digs, देखाउन कि जेमी Vardy मात्र गोल गरेका थिए छैन 24 लक्ष्य, तर यो उनको टोलीका लक्ष्य को एक उच्च प्रतिशत थियो त्यो भन्दा अन्य दुई खेलाडी तर सबै व्यवस्थित थियो. शब्द खेलाडी कसरी काम गर्छ थाह, पाठ्यक्रम, एक सजिलै त्यसै गर्न यसलाई सेट सक्छ. वास्तवमा यो माध्यम देख, स्टेइन्बर्ग सम्पूर्ण लेख एक कुशल शब्द खेलाडी प्रोग्रामर द्वारा सिर्जना सक्थे गरिएको - एक लाइन को अपवाद संग. "यो एक जादुई मौसम,"उहाँले यसो रूपमा लेस्टर प्रबन्धक उद्धरण, थप्नु अघि, "Justifiably त, स्थानान्तरण मा £ 26.7m को एक गर्मी खर्च तिनीहरूलाई आठौं सबै भन्दा कम खर्च गर्नेहरू "गरे भनेर दिइएको. कि "justifiably त" वास्तवमा उहाँले लेख्दै के बुझ्नुहुन्छ गर्ने एक लेखक देखाउँछ.

फैसला स्टेइन्बर्ग एक धेरै राम्रो लेखक, तपाईं चाहनुहुन्छ नभएसम्म 20 मा डाटा-भारी लेख 10 मिनेट.

यस चित्रकला परीक्षण

एक ल्यापटप मुस्कान मलाई चाहन्छ. "यो एक राम्रो मूड मा छ," सिमोन कोल्टनसित भन्छन्. उहाँले यो प्रोग्राम गर्ने वैज्ञानिक कारण उहाँले थाह. हामी लण्डन विज्ञान संग्रहालय छन्, जहाँ चित्रकारी मूर्ख, रूपमा भनिन्छ, सार्वजनिक प्रदर्शन दिने छ. यसलाई म मेरो दाँत देखाउन छैन भनेर महत्त्वपूर्ण, कोल्टनसित भन्छन्, किनभने प्रकाश बारे केही बनाउँछ तिनीहरूलाई चित्रकारी मूर्ख बनाउन हरियो हेर्न.

मेरो toothless मुस्कान बाट ल्यापटप एक यो रंग गर्न चाहनुहुन्छ के को "अवधारणा" सिर्जना, यसको मूड मा आधारित. माहौल हाल अभिभावक लेख को एक "विचार विश्लेषण" बाट आउँछ, यो हुन्छ रूपमा (औसत पढाइ मा अभिभावक एक downer छ, स्पष्ट, अलग बागवानी बारेमा सामान देखि). हिजो मूर्ख यस्तो खराब मुडमा थियो यो unpainted टाढा कसैले पठाएको; आज यो महसुस गरिएको छ "सकारात्मक".

अर्को मूर्ख एक नक्कली ब्रश र नक्कली हातले रंग गर्ने प्रयासहरू (वास्तवमा, कोल्टनसित हात छवि) मलाई पछि स्क्रिनमा. यो काम देखि यसको मुड प्रतिबिम्बित गर्न सिकेका र Ventura, अर्को कम्प्युटर वैज्ञानिक, यूटा मा Brigham युवा विश्वविद्यालय मा, जो चित्रहरु दसौं हजार अगाडि हजारौं बसिरहेका र जो विशेषण संग हरेक एक ट्याग गर्न तिनीहरूलाई सोधेर द्वारा तस्बिरहरू को भावनात्मक विशेषताहरु पहिचान गर्न तन्त्रिका सञ्जाल प्रशिक्षित मनमा आए. मूर्ख अब उज्ज्वल रंग राम्रो मुड प्रतिबिम्बित थाह, र "तंग कोरलिँदै संग Pencils" "चिसो" छ कि एक तस्वीर सिर्जना. जब यो गरेको छ, यो एक टाइप आत्म-critique एक पृष्ठ बाहिर मुद्रित गर्दछ. "कुल मिलाएर, यो एकदम उज्ज्वल पोर्ट्रेट छ,"यो भन्छन्. "ठिकै छ, तर मेरो शैली यहाँ उज्ज्वल को स्तर कम छ. त्यसैले म बारेमा बिट नाराज छु। "

यहाँ हामीलाई साथ, चासो तर हेर्न उनको Easel मा पनि व्यस्त, छ सारा जेन चन्द्रमा, को संग प्रदर्शन गर्ने एक कलाकार पोर्ट्रेट चित्रकार को शाही समाज. त्यो मेरो दाँत हेर्न चाहनुहुन्छ छैन, या त. "हामी जीवन देखि रंग,"त्यो भन्छन्, "र तपाईं बसिरहेका मा बसिरहेका लागि एक मुस्कान धान्न सक्दैन. किन सबै परम्परागत पोट्रेट एकदम तनावमुक्त सुविधाहरू देखाउँछ कि छ। "

को चित्रकारी मूर्ख विशेष मिसिन छ, र अलिकति प्रसिद्ध पनि, तर म किन म यहाँ हुन उत्साहित छु चन्द्रमा लगभग सबै को हो भनेर अस्वीकार गर्न सक्दैन. एक वास्तविक व्यक्ति द्वारा चित्रित गरिँदै को भावना, तिनीहरूलाई तपाईंलाई हेर्न र तपाईं सोच्न, रोमाञ्चक र चापलूसी छ. विचार विश्लेषण र प्रशिक्षण डाटा, अर्कोतर्फ, केहि जसको दृश्य मेरो म ख्याल नपुगेको छैन, र समाप्त पोट्रेट मेरो मन परिवर्तन छैन. चन्द्र गरेको एक सुन्दर छ, वास्तविक कुरा, जो सीधा एक व्यक्ति अर्को देखेको जस्तै महसुस. मूर्ख तीन प्रयासमा म गुणहरू छन्, तर ज्यादातर तिनीहरूले सफ्टवेयर फिल्टर केही प्रकारको मार्फत गएका छन् कि फोटो जस्तो. कोल्टनसित मूर्ख "राम्रो हुन सिक्न" यहाँ छ तर म हेर्न र सोच्न जोर: कै त?

सारा जेन चन्द्रमा द्वारा लियो Benedictus को चित्रकारी
लियो Benedictus रूपमा सारा जेन चन्द्रमा देखेको ...
यस चित्रकला मूर्ख कम्प्युटर द्वारा लियो Benedictus को चित्रकारी
... र रूपमा चित्रकारी मूर्ख ल्यापटप द्वारा कल्पना. तस्वीर: मुरे बेलार्ड

त्यसपछि म केही बढी लाग्छ. एउटा कुराको लागि, यो कला म बुझे चाहन्छु भन्दा बढी यांत्रिक छ कि बाहिर जान्छ. "म आकारहरू एक अमूर्त सेट रूपमा लियो हेर्न प्रयास, फाराम, रंग, टन,"चन्द्रमा कोल्टनसित बताउँछ, "एक नाक भन्ने तथ्यलाई टाढा प्राप्त गर्न. त्यसो गर्न तपाईंलाई सुरु गर्दा किनभने, तपाईं के मा पुगियो प्राप्त लाग्छ एक नाक जस्तो देखिन्छ। "

"रंग क्षेत्रहरु मा यो बनाइदिन के सफ्टवेयर गर्छ छ,"कोल्टनसित भन्छन्.

"हो, ठ्याक्कै,"चन्द्रमा सहमत. "म सबै भन्दा राम्रो चित्रकारों के के लाग्छ. यो transcribing गर्नुपर्छ। "त्यस पछि उनले मलाई भन्छ त्यो एक प्रकारको महसुस" सफ्टवेयर संग kinship "तिनीहरूले छेउमा पक्ष काम रूपमा.

थप महत्वपूर्ण, म के मामलाहरु छैन कसरी मिसिन पेंट्स छ भन्ने महसुस; यसलाई म कसरी हेर्न हो. चन्द्र म बुझ्न, मलाई लाग्छ. त्यो एक व्यक्तिको र मलाई थाहा छ कि कसरी महसुस, त्यसैले म उनको तस्वीर ख्याल. तर यो के महसुस गर्दछ चित्रकारी मूर्ख हुन चाहनुहुन्छ? छ कि यसको पोट्रेट मलाई बताउन खोज्नुभएको के?

फैसला चन्द्र गरेको चित्रकला टाढा धनी छ; मूर्ख अझै पनि सिक्दै छ र अभ्यास को शताब्दीयौंदेखि जाने छ.

अनुवाद परीक्षण

गुगल अनुवाद उचित विज्ञान कल्पना को पहिलो टुक्रा साँचो आउन थियो, र यसलाई पहिले नै एक दशक पुरानो हो. थुप्रै तरिकामा यसलाई जहाँ AI मिल्यो छ चित्रण गर्छ. उपयोगी, निश्चित; प्रभावशाली, प्रश्न बिना; तर अझै पनि नरक रूपमा clunky, ठूलो सुधार बावजुद.

तपाईं यसलाई प्रयोग गरेका छन् भने, यो जस्तै काम गर्छ: कुनै पनि पाठ वा वेब लिंक प्रविष्ट 103 भाषा समर्थित र अरूलाई कुनै पनि कुनै न कुनै अनुवाद सेकेन्ड पछि प्राप्त. आफ्नो फोनमा अनुप्रयोग तपाईं के भन्न लेखन हुनेछ र त्यसपछि यसलाई बोल्न, अनुवाद (32 भाषा समर्थित); तपाईं क्यामेरा दर्शाउन जहाँ यो एक विदेशी भाषा साइन वा मेनु पाठ प्रतिस्थापन गर्न सक्छ. कुनै व्याख्या छ कसरी सुन्दर को आवश्यक छ (र यो निःशुल्क छ).

विश्वव्यापी, आधा अर्ब मान्छे गुगल अनुवाद प्रत्येक महिना प्रयोग, ज्यादातर ती अंग्रेजी बोल्न नगर्ने (जुन चाहिँ 80% मान्छेहरुका) तर इन्टरनेट बुझ्न जो चाहनुहुन्छ (जुन चाहिँ 50% अंग्रेजी). "हाम्रो विकास सबैभन्दा, र हाम्रो यातायात को वास्तवमा भन्दा, यस्तो ब्राजील रूपमा विकास वा उदीयमान बजार आउँछ, इन्डोनेशिया, भारत, थाईल्याण्ड,"बाराक Turovsky भन्छन्, Google मा उत्पादन व्यवस्थापन र प्रयोगकर्ता अनुभव को टाउको अनुवाद. यो डेटिंग लागि आश्चर्यजनक लोकप्रिय छ, धेरै, उहाँले अझै यसो भन्छन्. "जस्तै कुराहरू 'म तपाईंलाई प्रेम' र 'तपाईं सुन्दर आँखा छ', धेरै प्रचलित छ। "

सफ्टवेयर सधैं तथ्याङ्क मेशिन शिक्षाका एक रूप प्रयोग भएको छ: संयुक्त राष्ट्र घोषणाहरूमा - पहिले नै अनुवाद पाठ लागि इन्टरनेट scouring, यूएस कागजातहरू - र एक अर्को अनुरूप केही शब्द र वाक्यांश को likelihood म्यापिङ्. अधिक डाटा यो बटोरता, राम्रो यो हुन्छ, तर सुधार बन्द वर्ष को एक जोडी पहिले लगायो. चाँडै, Turovsky भन्छन्, तिनीहरूले नयाँ गहिरो सिक्ने एल्गोरिदम फैलिनु हुनेछ, जो धेरै पोख्त अनुवाद उत्पादन हुनेछ.

तथापि, त्यहाँ सीमा छन्, तपाईं एक मानव अनुवादक कुरा र आफ्नो काम कसरी सूक्ष्म महसुस गर्दा र केही मौलिक जस्तो. ros Schwartzएनी डे Frey वित्त यो कार्य को लागि स्वयंसेवक. दुवै व्यावसायिक फ्रान्सेली / अंग्रेजी अनुवादकहरू छन्, र म दुई किनभने आवश्यक, अनुवाद छ कसरी राम्रो दुवै भाषामा पोख्त नभइकन न्याय गर्न, फ्रान्सेली मा अंग्रेजी को बाहिर एक पटक - हामी दुई पटक अनुवाद गर्न आवश्यक, एक पटक फिर्ता फेरि. गुगल अनुवाद मूल को कुनै स्मृति राख्छ र त्यही कुरा गर्न सक्नुहुन्छ.

म को सुरुदेखि विशिष्ट तर विशेष गरी जंगली वा अस्पष्ट गद्य को छोटो खण्डमा छनौट शाऊल मुनि द्वारा Herzog. अनुवादक सामान्यतया सन्दर्भ आवश्यक, त्यसैले म Schwartz र डी Freyman बताउन यो एक प्रसिद्ध मध्य शताब्दीका अमेरिकी उपन्यास आउँछ कि.

केही दिन भित्र, Schwartz र डी Freyman मूल पाठ को एक धेरै चिल्लो FACSIMILE फिर्ता. यहाँ र त्यहाँ केही nuances बाँचे छैन, तर खण्डमा पढ्न प्रसन्न रहन्छ, र मुख्य अर्थ ठीक पार.

गुगल अनुवाद मात्र केही सेकेन्ड लाग्छ, र परिणाम प्रभावशाली र अयोग्य दुवै छ, ठाउँमा अजीब राम्रो, अरूलाई अजीब खराब मा - खोल्दै "उहाँले" मा "यो" र विचार concocting Herzog प्रेम छ कि. चमत्कारपूर्ण ढङ्गमा, यो नायक को विवरण रूपमा "टूट" रहन्छ. फ्रान्सेली अंग्रेजी मा coveys टूट कि "भाँचिएको" र "पागल" को अर्थमा जोडती कुनै शब्द छ, Freyman देखि N यो "crackpot" बनाउँछ, जो Schwartz फिर्ता रूपमा "पागल" आउँछ.

"गुगल अनुवाद तथ्याङ्क सम्भावना हेर्न थियो र भन्न, मतलब के टूट '?"Turovsky बताउँछन्. "अनि सांख्यिकीय, यो मतलब कि निर्णय गर्न प्रयास गर्नेछ 'टूट' वा 'पागल' वा जो. त्यो, एक मिसिन लागि, एक गैर-तुच्छ कार्य हो। "न त यो एक मानव को लागि सरल छ, हामी सजिलो फेला तापनि. तपाईं मुनि Herzog शारीरिक fractured जस्तै "टूट" थियो चाहनुभएको सक्थे कि सोध्नु चाहन्छु. त्यसपछि तपाईं मान छ चाहन्छु, किनभने मानव शरीर छैन साधारण भन्ने. त्यसैले ऊ अर्थ र सट्टा मान कस्तो आश्चर्य चाहन्छु, तपाईं उपयोग संग पहिले नै परिचित थिएनन् भने, उहाँले अर्थ गर्नुपर्छ भनेर "पागल", के तपाईं पढ्नुभयो के बाँकी बुझ्न किनभने. तर यो सबै गर्न, गुगल अनुवाद धेरै ज्यादा सजग हुन हुनेछ, म सोध्छु? Turovsky हाँस्नुहुन्छ. "म त्यस प्रश्नको जवाफ योग्य छु लाग्छ छैन।"

फैसला Google बाट केही bullseyes र howlers अनुवाद, जबकि Schwartz र डी Freyman पोख्त र सही छन्.

guardian.co.uk © संरक्षक समाचार & मीडिया लिमिटेड 2010

सम्बन्धित लेख