Człowiek przeciwko Maszyna: Can Komputery Cooka, Pisać i malować lepiej niż my?

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

Sztuczna inteligencja mogą teraz wygrać mecz, rozpoznaje twarz, nawet odwołać biletu parkingowego. Ale może to zrobić rzeczy nawet ludzie uważają tricky?


Powered by guardian.co.ukTen artykuł zatytułowany “Człowiek przeciwko maszyna: Można gotować komputery, pisać i malować lepiej niż my?” został napisany przez Leo Benedictus, The Guardian w sobotę 4 czerwca 2016 08.00 UTC

Jeden film, dla mnie, zmienił wszystko. To materiał filmowy ze starego Atari gry Breakout, ten, w którym przesunięciu wiosła w lewo i w prawo wzdłuż dolnej części ekranu, próbuje zniszczyć cegły odbijając piłkę do nich. Można przeczytać o odtwarzaczu gry: algorytm opracowany przez DeepMind, Brytyjczycy sztuczna inteligencja, której firma AlphaGo Program pokazał również jednym z największych graczy w historii Idź, Lee SEDOL, wcześniej w tym roku.

Być może można się spodziewać, że komputer będzie dobry w grach komputerowych? Kiedy już wiedzą, co robić, na pewno to zrobić szybciej i bardziej konsekwentnie niż jakiekolwiek ludzkie. Breakout graczem DeepMind wiedzieli nic, jednak. To nie był zaprogramowany z instrukcjami, jak działa gra; nie było nawet powiedział, jak używać formantów. Wszystko to miało się obraz na ekranie i polecenia, aby spróbować zdobyć jak najwięcej punktów jak to możliwe.

Zegarek wideo. Najpierw, łopatka umożliwia spadek piłkę w zapomnienie, wiedząc ma lepszego. Ostatecznie, tylko mucking, to puka piłkę, niszczy cegły i dostaje punkt, więc rozpoznaje to i robi to coraz częściej. Po dwóch godzinach praktyce, lub o 300 Gry, stało się naprawdę dobra, lepiej, niż ty czy ja kiedykolwiek. Następnie, po około 600 Gry, robi się straszny. Algorytm rozpoczyna zmierzające w tym samym miejscu, raz po raz, w celu nory przez cegły w przestrzeń z tyłu. Raz tam, jak każdy wie graczem łamiąca, piłka odbije się za chwilę, zbieranie darmowych punktów. Jest to dobra strategia, że ​​komputer wpadł na własną rękę.

"Kiedy nasi naukowcy widział w tym, które rzeczywiście je szoku,"CEO DeepMind za, Demis Hassabis, powiedział publiczności na konferencji technologicznej w Paryżu. Możesz oglądać jego demonstrację, zbyt, i usłyszeć śmiech i oklaski, kiedy maszyna wymyśli strategię zagnieżdżenie. Komputer stał się inteligentny, nieco podobny do nas.

"Sztuczna inteligencja" jest właśnie o najstarszym i najbardziej hiper fraz buzza wszystkie Computing. Pomysł po raz pierwszy poruszył poważnie Alan Turing w Maszyny obliczeniowe i inteligencja, the 1950 papieru, w którym zaproponował, co stało się znane jako test Turinga: jeśli maszyna mogła przekonać się poprzez rozmowy, że był człowiekiem, to robił tak samo jak każdy człowiek mógłby udowodnić, że jest naprawdę myśli. Ale termin AI nie była powszechnie używana do 1955, gdy Amerykański matematyk John McCarthy Proponuje się konferencja dla specjalistów. Miało to miejsce w roku następnym, i od tego czasu pole zostało uruchomione na około cyklu dwie dekady manii i rozpaczy. (Naukowcy mają nawet nowy termin - "AI zimę" - by opisać swoje czary z mody. 1970 i 1990 były szczególnie surowe.)

Dziś nowe mania, która wygląda inaczej od pozostałych: że mieści się w kieszeni. Telefon może pokonać mistrza świata w szachach, rozpoznawać utwory w radiu i zdjęcia swoich dzieci, i tłumaczyć swój głos w innym języku. NAO robota na zdjęciu z Yotam Ottolenghi Można chodzić na dwóch nogach, mówić, znaleźć piłkę, a nawet taniec. (To robot, chociaż, nie AI: nie mogą tworzyć menu.)

Słysząc o postępach w AI, nie trzeba eksperta powiedzieć do zadowolenia, lub przestraszony. Po prostu zaczynam mieć wrażenie: inteligencja jest tutaj. Najwyraźniej Google mieliśmy uczucie, zbyt, ponieważ kupiłem DeepMind na podobno $ 650. W 2013, Facebook uruchomił swój własny projekt, z planami rozwoju twarzy i rozpoznawanie języka naturalnego dla witryny. Deweloperzy już zaczęli prace nad inteligentnymi chatbotów, której użytkownicy Facebooka będą mogli przywołać za pomocą swoje usługi Messenger.

Dotychczas, komputery nie były "inteligentne" w ogóle, czy tylko tak wąsko. Byli dobrzy w łatwych zadań, które olśniewają nas, takich jak matematyka, ale źle ci bierzemy za pewnik, które okazują się być poważnie twarde. Akt chodzenia jest coś nowoczesne roboty nauczyć się jak dzieci i nadal walczyć z; Podstawowe zadania Pöttering pozostają odległe marzenia. "Jednym z przykładów jest łatwość, z jaką ty albo ja mogłem zrobić herbatę w kuchni cudzego,"mówi Profesor Alan Winfield, robocista na Uniwersytecie Zachodniej Anglii. "Nie jest to robota na planecie, która mogłaby to zrobić."

Aby zrozumieć, dlaczego człowiek jest tak trudne, zastanowić się, jak można dostać komputer rozpoznawać ludzi ze zdjęciami. bez AI, trzeba wiedzieć, jak to zrobić to sam pierwszy, W celu zaprogramowania komputer. Musisz zebrać i myśleć o wszystkich możliwych wzorów, kolory i kształty twarzy, i jak zmienić w świetle i pod różnymi kątami - i trzeba wiedzieć, co jest znaczące, a co jest tylko błoto na obiektywie. Dzięki AI, nie trzeba wyjaśniać: po prostu dać góra rzeczywistych danych do komputera i niech się nauczyć. Jak zaprojektować program nauczania pozostaje kwestią ezoteryczne, prowincja kilku rozchwytywanych informatyków, ale jest jasne, że mamy do zwycięzcy poprzez opracowanie struktury przetwarzania danych oparte luźno na struktur w mózgu. (To się nazywa "głębokie uczenie się".) Jeśli chodzi o górach danych rzeczywistych, dobrze, że to, co Google, Facebook, Amazonka, Uber i cała reszta zdarzy się, że leżące wokół.

Na tym etapie, Nie wiem jeszcze, który korzysta z AI okaże się najlepszy. Josh Newlan, koder California pracuje w Szanghaju, znudziło słuchanie niekończących się rozmów konferencyjnych, tak zbudował jakiś program do słuchania dla niego. Teraz, gdy nazwa Newlan jest wymieniony, jego komputer natychmiast wysyła mu zapis ostatniej pół minuty, czeka 15 sekund, następnie odtwarza nagranie niego mówiąc, "Przepraszam, Nie wiedziałem, że mój mikrofon był na wyciszenie. "W ubiegłym roku, Josh Browder, Brytyjski nastolatek, zbudowany bezpłatne sztuczne prawnika, który przemawia przeciwko biletów parkingowych; planuje zbudować kolejny kierować uchodźców przez obcych systemów prawnych. Możliwości są ... No, Może algorytm może liczyć możliwości.

Więc umysły maszynowe jeden dzień przewyższy nasze własne? Naukowcy mówię do są ostrożne, i dołożyć wszelkich starań, aby podkreślić to, co ich maszyny nie może zrobić. Ale postanowiłem umieścić AI do testu: może zaplanować posiłek jak również Ottolenghi? Może namalować mój portret? Czy technologia wciąż sztucznie inteligentny - czy jest to zaczyna być inteligentny, na serio?

Test gotowania

Dobrze, Powiem, że nie jest straszna. Ludzie służyły mi gorzej. Chociaż prawdą, że nazwa IBM Watson Chef daje to danie ("Chicken Liver Ostry sos") jest tak apetyczny jak na to zasługuje.

Aby być uczciwym wobec Chef Watson, i Weekend Guardian własnym Chef-felietonista Yotam Ottolenghi, I postawił je dość zadanie. Poprosiłem o danie oparte na czterech składników, które zdawały się należeć nigdzie blisko siebie: wątróbka drobiowa, jogurt grecki, wasabi i tequili. Mogliby dodać cokolwiek zechcą, ale te cztery musiała być w gotowym naczyniu, które chciałbym gotować i jeść. Chef Watson nie wahał, natychmiast dając mi dwa sosy do makaronu. Ottolenghi był bardziej ostrożny. "Kiedy dostałem wyzwanie myślałem, "To nie będzie działać,' "Mówi mi.

myślałem tak samo. Albo przynajmniej myślałem, że skończę jeść dwa dania, które udało mu się być OK, pomimo ich składników, a nie ze względu na ich. W rzeczywistości - i pomyślisz mi pełzanie, ale co z tego - przepis Ottolenghi był objawieniem: wątroba i cebula i zmniejszenie tequili, podawane z jabłkiem, rzodkiewka, buraki i cykorii slaw, z wasabi i sos jogurtowo. Danie może nie mają sensu na papierze, ale pożarł się talerz wrażenie, że każdy element należał. (I vinaigrette zagęszczony jogurt i wasabi zamiast musztardy: poważnie, Spróbuj.) Ottolenghi mówi mi, że przepis jest tylko krótki włos opublikowania.

Rzecz w tym, to danie wziął go i jego zespół trzy dni, aby doskonalić. Byli w stanie smak i dyskutować smaki, tekstury, zabarwienie, temperatury, w taki sposób, że Watson nie może - choć nie było "dyskusji" na temat dodawania mechanizm sprzężenia zwrotnego w przyszłości, Chef główny inżynier Watsona, Florian Pinel, mówi mi. "Przepis jest tak skomplikowana sprawa,"Ottolenghi mówi. "Trudno mi nawet zrozumieć, w jaki komputer będzie go zbliżyć."

Potrawy Chef Watsona i Yotam Ottolenghi
Potrawy Chef Watsona i Yotam Ottolenghi Fotografia: Jay Brooks dla Guardiana

Watson został zbudowany przez IBM wygrać Jeopardy Gameshow telewizji! w 2011. W pewnym sensie było to mylące wyzwaniem, bo dla komputera twardy część quizu jest zrozumienie pytania, Nie znając odpowiedzi; dla ludzi, to jest na odwrót. Ale Watson wygrał, i jego technologii zaczęły być stosowane w innych miejscach, w tym jako kucharz, generowania nowych receptur w oparciu o 10,000 rzeczywiste przykłady zaczerpnięte z Magazyn Bon Appetit.

Pierwszy program musiał "łykać" Te recepty, jako zespół Watson umieścić go. Wiele obliczeń poszedł do zrozumienia tego, co składniki były, w jaki sposób zostały one przygotowane, jak długo były gotowane, aby być w stanie wyjaśnić, w jaki sposób je wykorzystać w nowych potraw. (Proces ten może jeszcze nie udać. Nawet teraz Chef Watson zaleca składnik o nazwie "Mięczak", które usłużnie wyjaśnia to "szósty pełnometrażowy album Ween".)

Większy problem próbuje nadać maszynie poczucie smaku. "Jest to dość łatwe do komputera, aby utworzyć nową kombinację,"Pinel mówi, ", Ale w jaki sposób może ocenić jednego?"Watson uczono rozważyć każdy składnik jako połączenie poszczególnych związków smakowych - z których są tysiące - a następnie połączyć składniki, które miały związki wspólnego. (Ta zasada, Dobór potraw, jest dobrze znana wśród ludzi.) W końcu, oprogramowanie generuje instrukcje krok po kroku, które mają sens dla człowieka kucharza. Nacisk kładzie się na niespodzianki, a nie praktycznego planowania posiłku. "Chef Watson jest naprawdę tam, aby inspirować,"Pinel wyjaśnia. Każda receptura pochodzi z przypomnieniem, aby "wykorzystać swoją kreatywność i osąd".

I muszę. Pierwszym krokiem jest "tost Pietruszka ryczałtowej liści", która po prostu nie jest dobrym pomysłem. robię, faktycznie, powolny gotowane przyprawione mięso wieprzowe i wołowe ragu, z uwzględnieniem wszystkich moich czterech składników, Jeszcze Watson dziwnie także ogórka i trzyma mówi mi "sezonu z ziela angielskiego", które odmawiają zrobić na zasadzie. Na końcu, Mam bogate sosem o smaku raczej blisko obejściu, ale nie było niejadalne. Nie mogę smaku wasabi lub tequilę, które cieszę się.

Yotam Ottolenghi z robota Nao
Yotam Ottolenghi z robota Nao wypożyczony uprzejmości Heber szkole podstawowej, Londyn. Fotografia: Jay Brooks. Stylizacja: Lee Flude

Watson jest mądry i zadanie jest trudne, ale jestem gotowy, aby powiedzieć, że to jest nie więcej niż odrobiny zabawy dla frajerów spożywczych, dopóki Ottolenghi zatrzymuje mnie. "Myślę, że idea powolne gotowanie wątróbki z odrobiną mięsa jest wielki,"Mówi. "To intensyfikuje smak. Wszystko przyjdzie razem. Gdybym miał się rozpocząć na nowo z tym przepisem, oczywiście jogurt nie pasuje - ale chciałbym zostawić pomarańczową skórę, kilka przypraw. Nie sądzę, że jest to bardzo zły przepis. To może działać. "

Werdykt Watson ukrywa weirdness składników, ale Ottolenghi czyni je śpiewać.

Test pisania

Włóż trochę wordsmith obok przerażającymi maszynami IBM i Google, i wygląda to tak zaawansowane jak obliczeniowo kalkulatora. Jednak gdy Watson fumbles poprzez praktyki, Wordsmith już działa. Jeśli czytasz raporty giełdowe z Associated Press, lub Yahoo dziennikarstwo sportowe, istnieje duża szansa, że ​​będziesz myśleć, że zostały napisane przez osobę.

Wordsmith jest sztucznym pisarzem. Opracowany przez spółkę w Północnej Karolinie nazwie Automated Insights, to wyrywa najciekawsze bryłki z zestawu danych i wykorzystuje je do struktury artykuł (lub e-mail, lub informacje o produkcie). Kiedy spotyka naprawdę wielki news, używa języka więcej emocji. To zależy dykcji i składni, aby jego prace były bardziej czytelne. Nawet niezdarny robota kucharz może mieć swoje zastosowanie, ale pisanie dla czytelników człowieka musi być gładka. Podłączona do urządzenia do rozpoznawania głosu, takich jak Amazon Echo, Wordsmith nawet może odpowiedzieć na pytanie, wypowiedziane przez człowieka - o wydajności swoich inwestycji, powiedzieć - z namysłem mówionego odpowiedź, ogłaszając co ciekawe pierwsza, i pomijając to, co nie jest w ogóle interesująca. Jeśli nie zna sztuczki, można by pomyśleć, sprawa 9000 przybył.

Sztuczka polega na tym: Wordsmith robi część piśmie, że ludzie nie zdają sobie sprawy jest łatwe. Locky Stewart od zautomatyzowanych Insights daje mi tutorial. Piszesz do wordsmith zdanie takie jak, "Nowe dane wskazują, że cyrkulacja ABC New York Inquirer wzrosła 3% w kwietniu. "W takim razie bawić. The 3% ma pochodzić z danymi, więc wybrać słowo "róża" i napisać regułę, znany jako "oddział", która zmienia słowo "róża" do wyrażenia "strzał", gdy odsetek ten jest ponad 5%. Następnie oddział "róża", aby stać się "padł", jeśli zawartość procentowa jest ujemna. Jeżeli procent jest -5% lub niższe, "Rose" staje się "spadł".

Wtedy paszy synonimy. Więc "spadł" może być również "spadł gwałtownie o". "Cyrkulacja pytający użytkownika" może być "Cyrkulacja w Inquirer". "Strzał" może być "poszybował" i tak dalej. Następnie dodać więcej zdań, może o ruchu internetowym, lub o których kopie druku dni "sprzedawane najlepiej, czy o porównaniach z roku na rok. Następnie pojawi się mądry. Powiesz wordsmith postawić pierwsze zdania z najbardziej wartych opublikowania informacji, zdefiniowane chyba jak te, które posiadają największe zmiany w procentach. Może dodasz oddział powiedzieć, że wynik jest "najlepsze / najgorsze wyniki wśród tytułów jakości". Piekło, można nawet nauczyć go kilku starych sztuczek Fleet Street, tak, że jeśli spada cyrkulacja rozpoczyna utwór "Edytor Charles Kane stoi ostrą krytykę jako", ale jeśli obieg jest "strzał" staje się "Charles Kane uciszył krytyków z wiadomością, że". Włóż "więcej" lub "jeszcze raz" lub "kontynuuje", jeśli masz to samo dwa miesiące z rzędu.

"Sztuczna inteligencja jest rzeczywiście ludzka inteligencja, która buduje sieć logiki,"Mówi Stewart, "Ta sama sieć należałoby użyć pisząc historię. Może zostały opracowane 10 lub 15 lat temu, w kodzie, ale aby to działało w tej skali nie było możliwe dopiero w ostatnim czasie. "Oczywiście trwa to dłużej, aby przygotować artykuł o wordsmith niż napisać konwencjonalnie, ale kiedy już zrobione, komputer może opublikować nową obiegową gazety historię każdego miesiąca, na każdej gazecie, w ciągu kilku sekund od otrzymania informacji. Może ona opublikować miliony historie w ciągu kilku minut - lub opublikować tylko niektóre z nich, jeśli dane te nie osiągają danego progu wartości informacyjnej. W ten sposób łatwo zautomatyzowany edytor, zbyt, z regulowanymi gustach dokładności, Częstotliwość i histeria.

Dla zadania wordsmith za, Proponuję w piłkę nożną: jest to pole, które produkuje duże ilości danych i ma czytelników, że chce spersonalizowane artykuły. Strażnik pisarzem nożnej Jakub Steinberg chętnych do podjęcia na komputerze, i sporządzenie tabeli faktów z najnowszej Premier League: Pozycja w lidze w ubiegłym sezonie i pozycja w tym sezonie na Boże Narodzenie i na koniec, goli i stracili, Nazwa góry i całkowite strzelenie, wartość transferów letnich i cytat z menedżerem.

Pracy wyłącznie z tymi danymi, Komputer i ludzka musi każdego napisać recenzję sezonu dla danego klubu. Steinberg wybiera Leicester City na podstawie, że jego liczba powinna zawierać historię, że ktoś chciałby zobaczyć. Wordsmith nie musi wybierać. Będzie to zrobić wszystko 20.

A w rzeczywistości zarówno komputer i ludzka szybko wyprodukować dość podobną pracę:

Leicester City piłkarz Jamie Vardy

Zarówno Steinberg i Wordsmith dostarczać dramatyczne pierwsze zdania. Być może pragnie brzmi autentyczne, Automatyczne Insights użyć kilka sprytnych sztuczek, aby umieścić uczucie do tego ostatniego artykułu, Domyślam się, że wnikliwie Leicester byli "nadzieją do końca w górę 10 Po 14 miejsce koniec ostatniego sezonu ". Patrzę przez innych artykułach wordsmith i Southampton, Po zakończeniu ostatniego sezonu siódmy, mieć "oczy na europejskim miejscu", natomiast Manchester City "rozpoczął sezon marzy o tytule ligi po zakończeniu drugiego".

Odwrotnie, Steinberg wykopuje bardziej sensownie pod numerami, pokazując, że Jamie Vardy nie tylko zdobył 24 cele, ale że był to wyższy odsetek bramek swojej drużyny niż był zarządzany przez wszystkich, ale dwóch innych graczy. Wiedząc, jak działa Wordsmith, oczywiście, z łatwością można go skonfigurować, aby zrobić to samo. W rzeczywistości, patrząc przez niego, Cały artykuł Steinberga mógł zostać stworzony przez wykwalifikowanych wordsmith programatora - z wyjątkiem jednej linii. "To magiczny sezon,"Cytuje wypowiedź menedżera Leicester, przed dodaniem, "Słusznie więc, biorąc pod uwagę, że wydatki na lato £ 26,7 transferów uczynił ich ósmy najniższych spenders ". Że "słusznie więc" przedstawia pisarza, który naprawdę rozumie, co on pisze.

Werdykt Steinberg jest dużo lepszym pisarzem, chyba że chcesz 20 Dane ciężki artykuły w 10 protokół.

Test malowanie

Laptop chce mi się uśmiechać. "Jest w dobrym nastroju," Simon Colton mówi. Wie, bo jest naukowcem, który go zaprogramować. Jesteśmy w Muzeum Nauki w Londynie, gdzie Fool Malowanie, jak nazywa, daje publiczną demonstrację. Ważne jest to, że nie pokazują zęby, Colton mówi, bo coś o światło sprawia, że ​​wyglądają na zielono Błazna Malarstwa.

Z mojego bezzębny uśmiech laptop tworzy "poczęcie", co chciałoby się malować, oparciu o nastroju. Nastrój pochodzi z "analizy nastrojów" niedawnych artykułów Stróżów, Zdarza się (średnio czytania Guardian jest minus, widocznie, oprócz rzeczy o ogrodnictwie). Wczoraj Głupiec był w tak złym nastroju, że wysłał kogoś dala niepomalowane; dziś czuje się "pozytywne".

Następny Głupiec próbuje malować pędzlem i symulowanym symulowanym strony (faktycznie, to obraz strony w Colton) na ekranie za mną. To dowiedziałem się, aby odzwierciedlić swój nastrój z pracą i Ventura, inny informatyk, na Brigham Young University w Utah, który wyszkolił sieci neuronowych do rozpoznawania atrybutów emocjonalnych obrazów siedząc tysiące ludzi przed dziesiątki tysięcy obrazów i prosząc ich, aby oznaczyć każdy z każdym przymiotników przyszedł do głowy. Głupiec teraz wie, że jasne kolory odzwierciedlają dobre samopoczucie, i "ołówki z ciasnym wylęgu" stworzyć obraz, który jest "na zimno". Po skończeniu, wypisze stronę z wpisanym samokrytyka. "Ogólnie, jest to dość jasny portret," to mówi. "W porządku, ale mój styl obniżył poziom jasne tutaj. Więc jestem trochę zły z tego powodu. "

Tutaj razem z nami, intryguje, ale zbyt zajęty, aby obejrzeć jej sztalugach, jest Sarah Jane Księżyc, artystą, który wykazuje z Royal Society of portrecistów. Ona nie chce zobaczyć moje zęby, zarówno. "Malujemy z życia," ona mówi, "I nie można trzymać uśmiech do siedzenia na posiedzeniu. Dlatego wszystkie tradycyjne portrety pokazują dość zrelaksowany możliwości. "

Malowanie Głupiec to specjalna maszyna, a nawet nieco sławy, ale nie mogę zaprzeczyć, że Księżyc jest prawie wszystko dlatego jestem podekscytowany, aby być tutaj. Poczucie malowane przez rzeczywistą osobę, mając je na ciebie patrzeć i myśleć o tobie, jest ekscytujące i pochlebne. Analiza nastrojów, a dane szkolenie, Z drugiej strony, nie sumują się do niczego, którego widok mnie obchodzi, i gotowe portrety nie zmienię zdanie. Księżyc jest piękny, prawdziwa rzecz, która czuje się od razu jak jedna osoba widziana przez inną. Głupiec za trzy wysiłki mają cechy lubię, ale przede wszystkim wyglądają jak fotografie, które przeszły pewnego rodzaju filtr oprogramowania. Colton nalega Głupiec jest tutaj ", aby dowiedzieć się lepiej", ale patrzę i myślę: Więc co?

Malowanie Leo Benedictus Sarah Jane Księżyca
Leo Benedictus widziany przez Sarah Jane Księżyc ...
Malowanie Leo Benedictus przez komputer malowanie Fool
... I jak wyobraża sobie laptopa Malowanie Fool. Fotografia: Murray Ballard

Wtedy myślę, że kilka. Dla jednej rzeczy, Okazuje się, że sztuka jest bardziej mechaniczne niż sobie sprawę. "Staram się patrzeć na Leo jako abstrakcyjny zbiór kształtów, formularze, zabarwienie, dźwięki,"Księżyc mówi Colton, "Uciec od faktu, że to nos. Bo kiedy zaczniesz robić, złapany w to, czego myśleć wygląda jak nos. "

"Jakie oprogramowanie robi jest rozbicie go na regiony kolorów,"Colton mówi.

"Tak, dokładnie,"Księżyc zgadza. "Myślę, że to co robią najlepsze malarze. To transkrypcji ". Potem mówi mi poczuła coś w rodzaju" pokrewieństwo "z oprogramowaniem, jak pracowali ramię w ramię.

Co ważniejsze, Zdaję sobie sprawę, że to, co się liczy, to a nie jak farby maszynowe; to widzę. Księżyc Rozumiem, Myślę, że. Ona jest osobą i wiem, jakie to uczucie, więc dbać o jej obrazie. Ale co to jest, jak to jest być Głupiec Malowanie? Czy to, co jej portrety próbują mi powiedzieć?

Werdykt malowanie Księżyca jest znacznie bogatsza; Głupiec jest nadal nauki i wielowiekowej praktyki iść.

Test tłumaczenia

Google Translate był pierwszy kawałek prawidłowego science fiction, aby się spełniło, i to już dziesięć lat. Pod wieloma względami jest charakterystyczny dla AI, gdzie ma się. Przydatny, pewnie; imponujący, bez pytania; ale wciąż niezgrabne jak diabli, pomimo wielkich usprawnień.

Jeśli nie zostały wykorzystane, tak ona działa: Wprowadź tekst lub łącza internetowe w każdym z 103 Obsługiwane języki i uzyskać przybliżone tłumaczenie sekund później w żadnej z pozostałych. Aplikacja w telefonie będzie rozpisać co mówisz, a potem mówić go z powrotem, przetłumaczony (32 obsługiwane języki); może zastąpić tekst znak języka obcego lub menu gdziekolwiek skieruj aparat. Nie potrzebne jest wyjaśnienie, w jaki sposób to jest fajne (i to za darmo).

globalnie, pół miliarda ludzi używa Google Translate każdego miesiąca, przede wszystkim tych, którzy nie mówią po angielsku (który jest 80% ludzi) ale kto chce zrozumieć internet (który jest 50% język angielski). "Większość naszego wzrostu, i faktycznie większość naszego ruchu, pochodzi z krajów rozwijających się i na rynkach wschodzących, takich jak Brazylia, Indonezja, Indie, Tajlandia,"Mówi Barak Turovsky, szef zarządzania produktem i doświadczenia użytkownika w Google Translate. To zaskakująco popularny randki, zbyt, dodaje. "Rzeczy takie jak" kocham cię "i" Masz piękne oczy ", To bardzo powszechne. "

Oprogramowanie zawsze stosowane formy uczenia maszynowego statystycznej: szorowania w internecie już przetłumaczonego tekstu - deklaracji ONZ, Dokumenty UE - oraz mapowanie prawdopodobieństwo pewnych słów i zwrotów odpowiadający siebie. Im więcej danych Zbiera, tym lepiej robi, ale poprawa ustabilizowała się kilka lat temu. Wkrótce, Turovsky mówi, będą wdrażać nowe algorytmy uczenia głębokie, która będzie produkować znacznie bardziej płynny tłumaczenia.

Mimo tego, istnieją granice, a niektóre wydają się fundamentalne, gdy mówisz do człowieka tłumacza i uświadomić sobie, w jaki sposób ich praca jest subtelna. Ros Schwartz i Anne de Freyman ochotnika do tego zadania. Oba są profesjonalni tłumacze francuski / angielski, a ja potrzebuje dwóch, ponieważ, aby ocenić, jak dobre tłumaczenie jest bez biegle w obu językach, musimy tłumaczyć dwa razy - raz z języka angielskiego na język francuski, raz znowu. Google Translate wciąż nie pamięta oryginału i może zrobić to samo.

Wybieram krótki upływ charakterystyczny, ale nie szczególnie dzikich lub niejednoznacznej prozy od początku Saul Bellow Herzog przez. Tłumacze zwykle wymagają kontekstu, tak powiem Schwartz i De Freyman że pochodzi z połowy wieku słynna powieść amerykańskiej.

W ciągu kilku dni, Schwartz i De Freyman powrócić bardzo gładką faksymile oryginalnego tekstu. Tu i tam pewne niuanse nie przetrwały, ale przejście pozostaje przyjemność przeczytać, a główne znaczenie natknąć dokładnie.

Google Translate zajmuje tylko kilka sekund, a wynik jest zarówno imponujące i nieadekwatne, dobra dziwnie w miejscach, w innych dziwnie złe - włączanie "on" na "to" i snuł się pomysł, że Herzog jest zakochana. Cudownie, Utrzymuje "pęknięta" jako opis bohatera. Francuski nie ma słowa, które łączy w sobie poczucie "zepsuty" i "zły", że pęknięty coveys w języku angielskim, tak De Freyman sprawia, że ​​"Cingle", która wraca z Schwartz jako "szalony".

"Google Translate będą patrzeć na statystycznego prawdopodobieństwa i powiedzieć, Co oznacza "stłuczki" oznaczają?"Turovsky wyjaśnia. "A statystycznie, będzie starał się zdecydować, czy oznacza to, że "pęknięty" lub "szalony" czy cokolwiek. Że, do maszyny, jest organizacją non-trywialne zadanie. "Nie jest to proste dla człowieka, mimo że z łatwością. Trzeba by zapytać, czy Bellow mogło oznaczać, że Herzog został "pęknięte", jak w fizycznie spękane. Wtedy trzeba by nie zakładać, ponieważ ludzkie ciała na ogół nie robić. Więc chcesz się zastanawiać, co on miał na myśli i zakładamy, zamiast, jeśli nie byli już zaznajomieni z wykorzystaniem, że musi oznaczać "crazy", bo rozumiem resztę, co czytasz. Ale żeby to wszystko zrobić, Google Translate nie muszą być całkiem dużo świadomi, pytam? Turovsky śmieje. "Nie sądzę, że jestem przygotowany do odpowiedzi na to pytanie."

Werdykt Niektóre bullseyes i Wyjce z Google Translate, podczas Schwartz i De Freyman są płynnie i precyzyjnie.

guardian.co.uk © Strażnik Aktualności & Media Limited 2010

Powiązane artykuły