智能校对-人工智能写作技术的发展与挑战
编辑：果妹 日期：2020-08-24
有朝一日，或许比我们想象的更早，基于 AI的创作系统将使业余作家能以专业的方式表达自己，从而使几乎所有人都能成为作家。
也许我们不知道，但 AI已经在写我们可能读过的故事了。
这些年来，计算机一直在编写清单摘要。近来也这样。下面有没有长篇小说呢？人工智能研究人员 Snigdha Chaturvedi (Snigda Chaturvedi)和她的小组正在加利福尼亚大学圣克鲁斯分校设计自然语言处理构建模块，有朝一日，这台机器将能讲述更长的故事。虽然这项技术目前令人印象深刻，但离实现这一目标还很遥远。从这些研究中，我们可以更好地理解自然语言生成技术在我们生活中的作用。
图片02：人工智能已经在写一些我们可能会读到的故事，比如小型联盟运动比赛。
言语如镜
假如我们试图给 AI作品打上标签，我们会发现我们正处在一个难以置信的低谷：至少在涉及比股票宣传和棒球统计更复杂的故事方面。与接近人类的机器人一样，人工智能的怪异美学也令人不齿，它同样可以用非人类的、粗糙的，有时甚至是奇怪的，虚假的主题来表达。在 AI研究中，语言问题是一个很大的挑战。
Chaturvidi说：“语言反映了我们所生活的社会.”所以问题是，当计算机科学家设计算法去理解语言时，他们通常不会考虑语言理解的社会性。人说的或做的大部分事情都是以两种标准来定义的：个人和与他人的关系。
Chaturvedi解释说：“人与人之间的关系在解释他们的言行方面起着很大的作用。”“如果你理解人际关系，你可以更好地解释人类行为。”这一切都和环境有关，人工智能也一直在努力解决这一问题，至少在目前的情况下是如此。AI可以无情地在专业领域发挥作用，比如象棋、围棋和扑克等游戏。这种情况下，背景问题几乎不重要。抑制这些竞争策略游戏的 AI通常甚至不考虑对手。只要看一看当前快照，然后用数学上最好的方法进行操作。
这一点，从计算和策略的角度来看，是很难做到的，而且是在人类大脑无法达到的水平上。但人类善于理解语境。AI必须在这个领域取得进展，才能实现它的冠军所能想象的潜力。
Chatuelvedi说：“在建立关系模型或者对关系进行理性分析方面做了一些工作，但是这是有局限性的。”这项工作面临着两大挑战。第一个主要概念是超越以前在自然语言处理中的大部分科学工作中所使用的二元关系。在这个二元关系范式中，假设关系只有两种类型。举例来说，使用 Facebook等社交媒体数据的人会假设用户是一个朋友，或者他们不是朋友。所以只有两种可能。这些关系具有二元性质。人们并不认为关系的概念更微妙。原因在于，从计算的角度，从自然语言处理的角度来看，开发这种细微差别的概念更加具有挑战性。但如果考虑现实世界中的关系，则它们并非二元关系。真正的社会关系是多方面的。举例来说，两个人可能是朋友或者家人，或者恋爱关系。他们有正式的和非正式的关系。查图尔韦迪说：“人们可能处于一种上级和上级之间的关系。
二分制对于工程师如何发展计算机技术具有重要的意义。在某种程度上，从头开始是所有想法的起点。二元模式继续渗透着软件的行为，比如， Chatulwaydi在 Facebook中粗略地定义了关系。真实关系更微妙，这又回到了问题的难度：我们不同的关系不仅不同于微妙和非二元的关系，而且每一种关系及其独特的星系关系也可能与另一种截然不同。
万变不离其宗，谁也无法满足。要真正理解这个世界，至少要有更大的背景和细微的差别，还有更小更独特的世界。
另外，还有其他问题："这项工作的另一项主要挑战是关系的不断发展和改变。人与人的关系并非一成不变，而是随着时间的推移而改变。
举例来说，一个7岁时和你做朋友的人，可能和你现在和他做朋友的人有很大不同。这在分析故事的时候尤其重要，因为不同角色之间关系的改变使得故事变得有趣，" Chaturvedi说。
背景挑战：故事的结尾是什么？
因此，如何在 AI故事叙述中解决背景问题？Chaturvedi和她的小组所从事的一个研究领域就是帮助机器来决定故事的圆满结局。"在技术上，我们正试图解决一个问题，即给你一个故事和两个结尾的选择，但只有一个选择是正确或者更符合逻辑的，而另外一个只是一个糟糕的结局。Chaturvedi说：“对人类来说，这个问题很容易解决。”
”“人类确实善于辨别两种结局中哪个更明智，因为在大多数情况下，选择不同的结局简直是荒唐可笑。本项目中，我们想要了解计算机系统或 AI算法确定明智选择的困难程度。假如电脑能够解决这个问题，那就意味着电脑能够理解文本的一致性和常识性以及为什么要让技术变得聪明，等等。结果，设计这样一个 AI系统并不容易。"
这个很明显的构造块使得机器能够理解并以某种有意义的方式理解故事，然后潜在地开发自己的故事。毫无疑问，这对于写作专家来说是非常重要的。查图尔维迪说：“因此，这是一个很有挑战性的研究问题，因为确定一个好的或明智的结局需要理解为什么像故事这样的文字要连贯一致或明智。”“如果仔细考虑的话，这是一个很开放的领域。
举例来说，要雇佣一个能写出所有规则的人来告诉我们如何使文本片段保持一致是非常困难的。也许这是因为，作为人类，我们甚至不知道在判断一段文字是否连贯时，要考虑哪些因素。
为评价一致性， Chaturvedi和她的团队考虑了三个因素。第一，故事的结尾必须符合事件的逻辑顺序。其次，一个完整的故事必须有合理的情感轨迹：主角所发生的事必须合理。最终的结局必须与故事的主题相一致。查图尔维迪说：“我们提供了一种系统，可以把这三种因素结合起来…，并判断结局是否与故事相符。”这个项目让我很兴奋，因为它给了我一个机会去思考文本的整体一致性和故事结构。它激励着我去解决一个更有挑战性的问题，也就是设计出一套完整的 AI系统。
查图尔维迪在小组研究中描述了接下来的步骤：“我们试图让机器和人一起工作，从而产生简短的故事。所以本质上说，故事是由机器产生的，但人类却在与之合作，或者引导它产生特定类型的故事。从研究的角度来看，自动讲述故事通常是一项极具挑战性的工作。这就要求 AI系统不仅要能说出正确的英语句子和语法，还要能把它们联系起来，形成一个连贯的故事。所产生的故事需要在主题上保持一致。其中应该有一个有趣的情节，包含目标、规则、关系等等。这故事一定要打动人。这需要有特定的道德价值、特定的结局等等。换句话说，这个故事的产生需要很多计划和思考。很久以来，这些挑战一直吸引着 AI专家的注意力。
近来，随着某种类型的学习算法(称为深度学习算法)的出现，对讲故事的兴趣又开始恢复，特别是在自然语言处理领域。这类更新、更高级算法的问题是，它们的可控性比传统的自然语言处理生成系统差。通过我们的工作，我们希望通过使人类用户进入一个循环，从而获得对商店更新过程的更多控制。具体地说，用户会告诉系统他们想要看到发生在故事旁边的特定事件，而且系统必须每次生成一个故事句子。这个想法与在 Netflix上播放的“黑镜”节目中非常成功的交互式讲故事的想法很相似。
AI与计算机小说
2016年，函馆未来大学的松原仁志带领团队参加了首届日新新闻奖的评选。法官哈斯认为这部小说结构合理，但是缺少人物描写等其他方面的描写。根据史密森杂志的 DanieLewis的报道，这部小说被称为“用电脑写小说的日子”，它是通过以下步骤写成的：
第一，人类设计者们编写了他们自己的中篇小说，并将它们提炼为基本成分：文字、句子和基本结构。基于这些参数，计算机使用一种算法将新小说与原作重新混合。这和我们推荐的短信自动完成技术相重叠。很明显，从这一基本方法出发，我们离争夺主要文学奖的机器还差得很远。
一般情况下， AI系统不擅长生成长文本。最好的情况是，他们可以创建少量的内容，这些内容与故事中已有的内容一致。但 AI次序生成的文本越多，其原始文本与它自己生成的内容所处的位置之间的距离越大，其一致性越差。比起作家，这更像是一个智慧的句子生成器。
”“我们使用的是基于深度学习的系统，它臭名远扬，令人费。从更高的层面上讲，深度学习模型是一组复杂的数学表示，比如矩阵和矢量，它们互相作用以提供期望的输出。Chaturvedi说：“尽管这种复杂性使得它的功能极其强大，但是数学符号甚至人类专家和科学家们也很难理解这个系统的工作原理。”如今，因为我们不理解这些模型是如何工作的，所以越来越难命令他们做特定的事情，比如指示他们生成特定的情节。在我们的工作中，通过对这些信息进行专门的、重要的组件，我们可以指导模型合并人为的监督。所以本质上，最大的技术挑战就是如何教会这些系统注意用户所说的话，以及他们想知道的事情。当他们写故事的时候，如何把信息结合起来？
另外，深度学习模型也有一个更广泛的局限性，甚至是风险。人们不能理解他们，也不能逆向工程他们。在创建自己的模型时释放出大量的数据，从而释放他们的力量和潜力。但是这样会使引擎成为一个黑箱，我们只有有限的代理才能理解，而且在某些方面，调整会更少。不像过去的物理或机械系统，甚至不像人们传统上写的软件，我们并不能完全理解发生了什么。
人工智能写作应用
目前，用于撰写财务或体育新闻的 AI系统，至少在本质上是有限的。查图尔维迪说：“一些公司会自动识别新闻报道、新闻发布等中的重要事件，并将它们转化成新闻报道，这样人们或算法读者就能利用它。”“在这一过程中，主要分为两步。首先，对 AI模型进行训练，以便从新闻稿和这样的文档中自动提取相关事件。遗憾的是，这些 AI系统的输出并不一定是完美和自然的格式。一般情况下，它的形式是表，可以轻松地存储在数据库中，但并不一定要以一种易读的方式来表达全部。因此，第二步是把这些类似表格的事件数据转换成英语句子或看起来自然的故事。
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