Cheesy Pickup Lines sind wie Wortspiele: Sie lösen normalerweise ein Stöhnen oder ein Augenzwinkern aus, aber die Leute können immer noch nicht widerstehen, neue zu erfinden. So mag es unvermeidlich erscheinen, dass in den vielen laufenden Experimenten mit künstlicher Intelligenz jemand ein Computerprogramm erstellt hat, das Pickup-Leitungen fertigt.
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Die Ergebnisse, berichtet Rob LeFebvre für Engadget, sind bezaubernd.
Die Forschungswissenschaftlerin Janelle Shane brachte ihr neuronales Netzwerk mit Hilfe von Tonabnehmern bei, die sie aus dem Internet geholt hatte. "Das Sammeln des Datensatzes war viel schmerzhafter als ich erwartet hatte", schreibt sie in ihrem Blog. "Ich hatte vorher nicht wirklich viele davon gelesen und die meisten waren obszön oder aggressiv oder beleidigend."
Glücklicherweise blieb das Netzwerk recht höflich. Sie schreibt:
[A] Obwohl das neuronale Netzwerk die Grundformen „Du musst ein… weil…“ oder „Hey Baby, willst du…“ herausgefunden hat, hat es nie gelernt, die schlimmsten Linien zu erzeugen - die meisten davon basierten auf dem Wortspiel, das es nicht tat. Ich habe keine Chance zu reproduzieren.
Das Pickup-Line-Slinging-Netzwerk von Shane basiert auf einem Open-Source-Programm auf GitHub namens char-rnn. Ihr Netzwerk und andere, die es mögen, sind Computermodelle, die die Funktionsweise des Gehirns nachahmen. Dadurch verhält sich das Netzwerk ganz anders als ein herkömmlicher Computer.
Von Laptops bis hin zu Smartphones empfängt der Zentralprozessor des Computers Befehle von einem Benutzer, findet die erforderlichen Anweisungen im Speicher, decodiert die Anweisungen, führt eine Aktion aus und speichert die Ergebnisse im Speicher. Alle diese Schritte werden in der richtigen Reihenfolge ausgeführt, und jede Stufe hängt davon ab, was vor Ihnen liegt.
Nicht so in einem neuronalen Netzwerk (oder genauer gesagt in einem künstlichen neuronalen Netzwerk). Diese Systeme bestehen aus einer Reihe miteinander verbundener "Knoten", von denen jeder einen einfachen Verarbeitungsschritt ausführen kann. Durch die vielen Verbindungen kann jeder Knoten auf eine Kombination von Eingaben von anderen Knoten reagieren. Es gibt keinen separaten Speicher. Wissen wird im Gesamtzustand des Netzwerks selbst gespeichert. Das Ergebnis ist ein Netzwerk, in dem die Summe mehr als die Teile ist.
Menschen, die neuronale Netze verwenden, können das System trainieren, indem sie ihm viele Daten zuführen. Das Netzwerk "lernt" dann die Muster und kann schließlich seine eigene Ausgabe erzeugen.
Nachdem Shane ihrem Netzwerk den ganzen Charme des Internets verpasst hatte, ließ sie es sein Ding tun. Die Ergebnisse "variierten von unverständlich über surreal bis hin zu bezaubernd", schreibt sie.
Da ist das Motiv: "Ich habe einen Zenver? Weil ich nur deine Würmer verstauen muss." (Hey, Englisch ist hart.) Es gibt den Versuch, Käse zu kaufen: "Bist du eine Kerze? Weil du so scharf auf die Blicke bei dir bist." Das unkomplizierte: "Wenn ich dich ausfragen würde?" Und der Süße: "Du bist so schön, dass ich mich besser fühle, dich zu sehen."
Man könnte sich einen peinlich süßen Roboter vorstellen, der diese Zeilen einem verwirrten Barpatron vorstellt. Die Künstlerin Shobana "Bob" Appavu hat mit ein paar Illustrationen gearbeitet.
Shane hat dasselbe Netzwerk-Framework trainiert, um Rezepte, Pokemon (die von einem anderen Künstler illustriert wurden), Superhelden-Namen und irische Titel vorzuschlagen.
In jedem Fall sind die frühen Iterationen in der Regel Fehler. "Was ich an diesen Fehlern mag, ist, dass sie ein Fenster in die innere Struktur der Dinge sind, so wie optische Täuschungen uns Hinweise auf die Funktionsweise unserer visuellen Systeme geben", sagt Shane gegenüber David Covucci im The Daily Dot über ihr Rezept-Schreiben neuronalen Netzes.
Künstliche neuronale Netze können uns mehr als nur mit Absurdität erfreuen oder gruselige Weihnachtslieder schreiben. Anspruchsvolle Versionen haben gelähmten Affen geholfen, zu laufen, und konnten Träger von Gliedmaßen fühlen lassen.
Einige der Tonabnehmerleitungen sind im wirklichen Leben vielleicht sogar einen Versuch wert. Versuchen Sie "Du siehst aus wie ein Ding und ich liebe dich" oder das fast ausfallsichere "Hallo".
