Вилл А.И. Ускоро можете заменити књижевне научнике?

Са једним супружником који проучава еволуцију вештачке и природне интелигенције, а други истражује језик, културу и историју Немачке, замислите дискусије на нашем столу. Често доживљавамо стереотипни сукоб у погледима између квантитативног, мјерног приступа природне науке и квалитативнијег приступа хуманистичких знаности, гдје је најважније како људи нешто осјећају, или како то доживљавају или интерпретирају.

Одлучили смо да направимо паузу од тог обрасца, да видимо колико сваки приступ може помоћи другом. Конкретно, желели смо да видимо да ли аспекти вештачке интелигенције могу да пронађу нове начине за тумачење графичког романа о холокаусту. На крају смо открили да неки А.И. технологије још нису довољно напредне и довољно робусне да пруже корисне увиде - али једноставнији методи резултирали су мјерљивим мјерењима која су показала нову могућност за интерпретацију.

Избор текста

Доступна су бројна истраживања која анализирају велика тијела текста, тако да смо изабрали нешто сложеније за наш А.И. анализа: Реинхард Клеист'с Тхе Бокер, графички роман заснован на истинитој причи о томе како је Хертзко “Харри” Хафт преживио нацистичке логоре смрти. Жељели смо идентифицирати емоције у изразима лица главног лика приказаног у илустрацијама књиге, како бисмо сазнали да ли би нам то дало нови објектив за разумијевање приче.

У овом црно-белом цртаном филму, Хафт је испричао своју страшну причу, у којој су он и остали логораши били затворени како би убили један другог до смрти. Прича је написана из Хафтове перспективе; испреплетене кроз причу су панели флешбекова који приказују Хафтове успомене на важне личне догађаје.

Хуманистички приступ би био да се анализирају и контекстуализирају елементи приче или прича као цјелине. Клеистов графички роман је реинтерпретација 2009 биографског романа Хафтовог сина Аллана, на основу онога што је Аллан знао о искуствима свог оца. Анализа овог сложеног скупа ауторских интерпретација и разумијевања може послужити само за додавање још једног субјективног слоја на постојеће.

Из перспективе филозофије науке, тај ниво анализе би само компликовао ствари. Научници могу имати различита тумачења, али чак и да су се сви сложили, они још увијек не би знали да ли је њихов увид објективно истинит или да су сви патили од исте илузије. Рјешавање дилеме захтијевало би експеримент усмјерен на генерирање мјерења које би други могли самостално репродуцирати.

Репродуцибилна интерпретација слика?

Умјесто да сами себе тумачимо, подвргавајући их властитим предрасудама и предрасудама, надали смо се да ће А.И. могао да донесе објективнији поглед. Почели смо скенирањем свих панела у књизи. Затим смо покренули Гооглеову визију А.И. и препознавање лица компаније Мицрософт АЗУРЕ и напомена о емоционалном карактеру.

Алгоритми које смо користили за анализу Тхе Бокер претходно су обучавали Гоогле или Мицрософт на стотинама хиљада слика које су већ обележене описима онога што приказују. У овој фази обуке, А.И. Од система се тражило да идентификују шта су слике приказивале, и ти одговори су упоређени са постојећим описима да би се видело да ли је систем који се обучава био исправан или погрешан. Систем обуке је ојачао елементе дубинских неуронских мрежа које су произвеле тачне одговоре и ослабиле делове који су допринели погрешним одговорима. И метод и материјали за обуку - слике и напомене - су кључни за перформансе система.

Онда смо окренули А.И. на сликама књиге. Баш као и на Фамили Феуд, где произвођачи емисије питају 100 непознатих људи и преброје колико њих бирају сваки потенцијални одговор, наша метода тражи А.И. да одреди какве емоције показује лице. Овај приступ додаје један кључни елемент који често недостаје када се субјективно интерпретира садржај: репродуцибилност. Сваки истраживач који жели да провери може поново покренути алгоритам и добити исте резултате као и ми.

Нажалост, открили смо да ове А.И. алати су оптимизовани за дигиталне фотографије, а не за скенирање црно-белих цртежа. То је значило да нисмо добили много поузданих података о емоцијама на сликама. Такође смо били узнемирени тиме што смо открили да ниједан од алгоритама није идентификовао ниједну од слика које се односе на холокауст или концентрационе логоре - иако би људски гледаоци лако идентификовали те теме. Надам се да је то због тога што су А.И. имали проблема са самим црно-белим сликама, а не због немара или пристрасности у својим тренинг сетовима или коментарима.

Биас је добро познати феномен у машинском учењу, који може имати заиста увредљиве резултате. Анализа ових слика заснована искључиво на подацима које смо добили не би расправљала или признавала холокауст, пропуст који је против закона у Њемачкој, међу осталим земљама. Ови недостаци наглашавају важност критичке евалуације нових технологија прије њиховог ширег кориштења.

Проналажење других репродуктивних резултата

Одлучни у проналажењу алтернативног начина за квантитативне приступе у помагању хуманистичким наукама, завршили смо анализом осветљаја слика, упоређујући сцене са фласхбацк-ом са другим тренуцима у Хафт-овом животу. У том циљу, квантификовали смо осветљеност скенираних слика помоћу софтвера за анализу слике.

Открили смо да се кроз читаву књигу приказују емоционално сретне и лаке фазе као што је његов бијег из затвора или Хафтов послератни живот у САД-у користећи свијетле слике. Трауматизоване и тужне фазе, као што су искуства концентрационог логора, приказане су као тамне слике. Ово се повезује са идентификацијом боје бијеле боје као чистог и сретног тона, а црна као симбол туга и туге.

Након што смо успоставили опште разумевање о томе како се светлост користи у сликама књиге, поближе смо погледали сцене бљеска. Сви су они приказивали емоционално интензивне догађаје, а неки од њих су били мрачни, као што су сећања на кремирање других логораша и остављање љубави његовог живота.

Изненадили смо се, међутим, када смо открили да су флешбекови који показују Хафта да ће ударити противнике на смрт били јасни и јасни - што сугерише да има позитивне емоције у вези са надолазећим фаталним сусретом. То је управо супротно од онога што читаоци попут нас вероватно осећају док прате причу, можда виде да је Хафтов противник слаб и да схвата да ће он бити убијен. Када читалац осећа сажаљење и емпатију, зашто се Хафт осећа позитивно?

Ова контрадикција, откривена мерењем светлине слика, може открити дубљи увид у то како су нацистички логори смрти емотивно утицали на Хафт. За нас, сада, незамисливо је како би изгледи да се нетко побиједи у боксерском мечу позитиван. Али можда је Хафт био у тако очајној ситуацији да је видио наду за опстанак када се суочио са противником који је био још више гладан него што је био.

Усинг А.И. алати за анализу овог дела књижевности бацају ново светло на кључне елементе емоције и памћења у књизи - али они нису заменили вештине стручњака или научника у тумачењу текстова или слика. Као резултат нашег експеримента, мислимо да је А.И. и друге рачунске методе представљају интересантну могућност са потенцијалом за квантификовање, репродуцибилније и можда објективно истраживање у хуманистичким наукама.

Биће изазов пронаћи начине за коришћење А.И. на одговарајући начин у хуманистичким наукама - и још више зато што је садашњи А.И. системи још нису довољно софистицирани да би могли поуздано да раде у свим контекстима. Знанственици би такође требали бити спремни на потенцијалне предрасуде у овим алатима. Ако је крајњи циљ А.И. Истраживање је да се развију машине које се такмиче са људском спознајом, вештачки интелигентни системи ће можда морати не само да се понашају као људи већ и да разумеју и интерпретирају осећања као и људи.

Овај чланак је првобитно објављен на Тхе Цонверсатион би Леоние Хинтзе и Аренд Хинтзе хттп://тхецонверсатион.цом/профилес/аренд-хинтзе-225106. Прочитајте оригинални чланак овде.