Will A.I. Hamarosan képesek lesznek helyettesíteni az irodalmi tudósokat?

Az egyik házastárs, aki a mesterséges és természetes intelligencia fejlődését tanulmányozza, a másik pedig a német nyelvet, kultúrát és történelmet vizsgálja, képzelje el a vacsorázási megbeszéléseket. Gyakran tapasztaljuk a sztereotípiás összecsapást a természettudomány számszerűsíthető, mérésen alapuló megközelítése és a humanitáriusok kvalitatívabb megközelítése között, ahol a legfontosabb, hogy az emberek hogyan éreznek valamit, vagy hogyan tapasztalják vagy értelmezik azt.

Úgy döntöttünk, hogy megtörjük ezt a mintát, hogy lássuk, mennyire segíthet a megközelítés a másiknak. Konkrétan azt akartuk látni, hogy a mesterséges intelligencia szempontjai új módszereket teremthetnek-e a holokausztról szóló nonfiction grafikus regény értelmezésére. Végül megállapítottuk, hogy néhány A.I. a technológiák még nem eléggé fejlettek és robusztusak ahhoz, hogy hasznos betekintést nyújtsanak - de az egyszerűbb módszerek számszerűsíthető méréseket eredményeztek, amelyek új lehetőséget mutattak az értelmezésre.

Szöveg kiválasztása

Rengeteg olyan kutatás áll rendelkezésre, amely nagy szövegrészeket elemez, így az A.I. elemzés: Reinhard Kleist's A Boxer, egy grafikus regény, amely a valódi történeten alapul, hogy Hertzko „Harry” Haft túlélte a náci halál táborokat. Szeretnénk azonosítani az érzelmeket a könyv illusztrációiban megjelenő főszereplő arckifejezéseiben, hogy megtudja, hogy ez egy új lencsét adna-e a történet megértéséhez.

Ebben a fekete-fehér képregényben Haft elmondja a szörnyű történetét, amelyben ő és más koncentrációs táborok fogvatartottai a halálra helyezték egymást. A történetet Haft szemszögéből írták; az elbeszélés egészében elterjedt panelek alkotják a Haft fontos személyes események emlékeit.

A humanitárius megközelítés a történet elemei, illetve a történet egészének elemzése és kontextusba helyezése lenne. A Kleist grafikus regénye a Haft fiának, Allannak egy 2009-es életrajzi regényének újragondolása, amit Allan az apja tapasztalatairól tudott. Az összetett szerzők értelmezésének és értelmezésének elemzése csak egy további szubjektív réteg hozzáadását szolgálhatja a meglévők tetején.

A tudományos filozófia szempontjából az elemzés szintje csak bonyolultabbá teszi a dolgokat. A tudósok eltérő értelmezéssel rendelkezhetnek, de még ha mindannyian egyetértenek volna, még mindig nem tudnák, hogy betekintésük objektívan igaz-e, vagy ha mindenki ugyanolyan illúzióban szenvedne. A dilemma megoldása olyan mérést igényelne, amelynek célja egy mérés generálása, mások önállóan reprodukálhatók.

Képek reprodukálható értelmezése?

Ahelyett, hogy a képeket magunk is értelmeznénk, saját magunk és előítéletekre vetítve őket, reméltük, hogy A.I. objektívebb képet hozhat. Elkezdtük a könyv összes paneljének szkennelését. Ezután a Google elképzeléseit A.I. valamint a Microsoft AZURE arcfelismerése és az érzelmi karakterek megjegyzései is.

Az általunk elemzett algoritmusok A Boxer a Google vagy a Microsoft korábban már több százezer képpel képezte a képeket, amelyeket már megjelöltek a leírásokkal. Ebben a képzési szakaszban az A.I. a rendszereket arra kérték fel, hogy azonosítsák, mit mutatnak a képek, és ezeket a válaszokat hasonlították össze a meglévő leírásokkal, hogy lássák, hogy a képzett rendszer helyes vagy rossz volt. A képzési rendszer megerősítette az alapul szolgáló mély neurális hálózatok azon elemeit, amelyek helyes választ adtak, és gyengítették a hibás válaszokhoz hozzájáruló részeket. Mind a módszer, mind a képzési anyagok - a képek és a feljegyzések - elengedhetetlenek a rendszer teljesítményéhez.

Aztán megfordítottuk az A.I.-t. laza a könyv képein. Csak úgy Családi viszály, ahol a show gyártói megkérdeznek 100 idegent egy kérdést, és számolják fel, hogy hányan válaszolnak minden lehetséges válaszra, módszerünk egy A.I. hogy meghatározzuk, milyen érzelmeket mutat az arc. Ez a megközelítés egy lényeges elemet tartalmaz, amely gyakran hiányzik a tartalom szubjektív értelmezése során: reprodukálhatóság. Bármely kutató, aki ellenőrizni akarja, újra futtathatja az algoritmust, és ugyanazokat az eredményeket érheti el.

Sajnos azt találtuk, hogy ezek az A.I. az eszközöket a digitális fényképekre optimalizálták, nem pedig fekete-fehér rajzokat. Ez azt jelenti, hogy nem kaptunk sok megbízható adatot az érzelmekről a képeken. Megzavartuk azt is, hogy az algoritmusok egyike sem azonosította a holokausztra vagy koncentrációs táborokra vonatkozó képeket - bár az emberi nézők könnyen azonosíthatják ezeket a témákat. Remélhetőleg ez az, hogy az A.I.-knek problémái voltak maguknak a fekete-fehér képeknek, és nem a gondatlanság vagy az edzéskészletek vagy a feljegyzések figyelmen kívül hagyása miatt.

Az elfogultság jól ismert jelenség a gépi tanulásban, amely valóban támadó eredményekkel járhat. Ezeknek a képeknek az elemzése kizárólag az általunk kapott adatok alapján nem vitatta volna meg és nem ismerte el a holokausztot, a németországi törvényt sértő mulasztást, többek között. Ezek a hibák rávilágítanak az új technológiák kritikus értékelésének fontosságára, mielőtt szélesebb körben használnák őket.

Más reprodukálható eredmények keresése

Úgy döntött, hogy alternatív módot talál a kvantitatív megközelítésekhez, hogy segítsen a humán tudományokban, végül elemeztük a képek fényerejét, összehasonlítva a visszaverődő jeleneteket a Haft életének más pillanataival. Ennek érdekében számszerűsítettük a beolvasott képek fényerejét a képelemző szoftver segítségével.

Megállapítottuk, hogy az egész könyvben az érzelmileg boldog és világos fázisok, mint a börtön menekülése vagy a Haft háború utáni élete az Egyesült Államokban, világos képeket mutatnak. A traumatizáló és szomorú fázisok, mint a koncentrációs tábor tapasztalatai, sötét képként jelennek meg. Ez illeszkedik a fehér színpszichológia azonosításához, mint a tiszta és boldog hang, és a fekete, mint a szomorúság és a bánat szimbolizálása.

Miután megállapítottuk, hogy a könyv képei mennyire használják a fényerőt, közelebbről megnézzük a flashback jeleneteket. Mindannyian érzelmileg intenzív eseményeket ábrázoltak, néhányuk pedig sötét volt, mint például más koncentrációs táborok fogolyainak hamvasztása és életének szeretete.

Meglepődve azonban azt tapasztaltuk, hogy a Haft-et bemutató visszajelzések világosak és világosak voltak, ami azt sugallja, hogy pozitív érzelmekkel rendelkezik a közelgő végzetes találkozásról. Ez pontosan ellentétes azzal, amit az olvasók, mint mi, úgy éreznek, mintha a történetet követnék, talán Haft ellenfelét gyengének látva, és rájönve, hogy meg akar ölni. Amikor az olvasó sajnálatosnak és empátikusnak érzi magát, miért érzi pozitívnak a Haft?

Ez a ellentmondás, amelyet a képek fényerejének mérésével találtunk, mélyebb betekintést mutathat arra, hogy a náci halál táborok érzelmileg érintették a Haftot. Számunkra most elképzelhetetlen, hogy a boksz mérkőzésen valaki más halálra való legyőzése pozitív legyen. De talán Haft olyan kétségbeesett helyzetben volt, hogy reményt látott a túlélésre, amikor egy ellenfél ellen szembesült, aki még éhebb volt.

A.I. a szakirodalom elemzésére szolgáló eszközök új fényt adtak a könyvben az érzelmek és a memória legfontosabb elemeire - de nem helyettesítették egy szakértő vagy tudós készségeit a szövegek vagy képek értelmezésében. Kísérletünk eredményeként úgy gondoljuk, hogy A.I. és más számítási módszerek érdekes lehetőséget kínálnak a humán tudományok számszerűsíthetőbb, reprodukálhatóbb, és talán objektívebb kutatására.

Az A.I. a humán tudományokban - és annál is inkább, mert a jelenlegi A.I. rendszerek még nem eléggé kifinomultak ahhoz, hogy megbízhatóan működjenek minden kontextusban. A tudósoknak figyelemmel kell lenniük ezen eszközök esetleges torzítására. Ha a végső cél az A.I. A kutatás célja, hogy olyan gépeket alakítson ki, amelyek riválisan riválisak az emberi megismerésre, a mesterséges intelligencia rendszereknek nemcsak az embereknek kell viselkedniük, hanem meg kell érteniük és értelmezniük az érzéseket, mint az emberek.

Ezt a cikket eredetileg Leonie Hintze és Arend Hintze című közleményében tették közzé http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. Olvassa el az eredeti cikket itt.