Автор обещает, что благодаря его курсу можно удачно выйти замуж, получить в подарок украшение от магазина или поездку на море, увеличить доходы более чем в три раза и много чего еще. Всего за каких-то 4 990 рублей. Но вы же не попадетесь?
Если вы хотите получить базовые знания о «правильном» нейрокопирайтинге, рекомендую обратить внимание на тренинг Free Publicity School Екатерины Иноземцевой. Программа состоит из четырех блоков и основана на изучении аудитории и ее психотипировании по модели DISC, а также на применении теории поколений в текстах [13].
Искусственный интеллект и нейросеточки
Тексты для сетей не имеют смысла, для них это просто «векторы», над которыми можно производить разные математические операции, например: «Король минус человек плюс женщина равно королева». Но из-за того, что нейросети учатся на текстах, созданых людьми, возникают курьезы. Например: «Доктор минус мужчина плюс женщина равно медсестра». В представлении нейросети женщин-врачей не существует.
Искусственный интеллект, о котором впервые заговорили в середине прошлого века, уже стал частью нашей жизни. И это не какая-то фантастика вроде говорящих холодильников или летающих машин, а вполне привычные вещи – от диагностики заболеваний и телемедицины до умных домов и автоматических переводчиков. Помните тамагочи, над которыми зависали дети и подростки лет двадцать назад? Именно они стали одним из первых примеров экспансии искусственного интеллекта в мир детских игрушек.
Тамагочи – искусственный интеллект, с которым мы познакомились еще детьми
В контексте искусственного интеллекта все большее внимание привлекают нейросети как один из алгоритмов машинного обучения. Многие считают, что в такие нейросети можно накидать массивы любых данных, нажать волшебную кнопку и получить мгновенный результат и прогнозы всего на свете. Этот миф развенчивает дата-сайентист Анна Дубовик: на самом деле нейросеть будет работать, только если дать ей «чистые» исходные данные и очень конкретно сформулировать задачу [14].
От общего к частному: ИИ – машинное обучение – нейросети – глубокое обучение
Как нейросети работают с текстами?
Бросьте в меня камень те, кто ни разу не использовал Яндекс. Переводчик или Google Translate в условиях острой нехватки времени. Copy, paste, несколько минут на то, чтобы «причесать» результат, – и вот уже практически литературный перевод готов.
Те, кто не первый год в теме, наверняка успели заметить явный прогресс в работе этих переводчиков. Связан этот успех с тем, что и Google, и Яндекс внедрили в свои продукты искусственный интеллект и нейросети в дополнение к традиционному статистическому методу перевода, который разбивал предложение на части и переводил их по отдельности. Нейросетевой переводчик работает с целыми предложениями, а затем гибридный алгоритм сравнивает оба результата и выдает лучший. Благодаря этому переводы становятся все более похожими на сделанные человеком.
Так, может быть, искусственный интеллект и нейросети совсем скоро научатся писать тексты за нас?
Расскажу о трех реальных случаях, произошедших совсем недавно.
1. «День, когда компьютер написал рассказ»
В 2016 году японский искусственный интеллект создал текст с незамысловатым названием «День, когда компьютер написал рассказ» [15]. Работа прошла первый этап отбора национальной литературной премии Nikkei Hoshi Shinichi Literary Award, которая с 2014 года рассматривает произведения, созданные ИИ – полностью или «в соавторстве» с человеком. При этом жюри не знает, в каких именно из представленных на конкурс работ принимал участие ИИ. Вот как он заканчивается:
«Я корчился от радости, которую испытывал впервые, и продолжал писать с волнением. День, когда компьютер написал рассказ. Отдав приоритет погоне за собственной радостью, компьютер перестал работать на людей» [16].
На первый взгляд, отличный фрагмент. Но все же тут есть несколько тонкостей – а дьявол, как известно, в деталях. На самом деле рассказ был написан вполне человеческой командой – группой университетских ученых во главе с Хитоши Мацубара. Именно они отобрали слова и предложения и задали параметры для построения текста и только после этого «разрешили» ИИ самостоятельно написать рассказ.
Да и в финал работа все равно не попала – по мнению жюри, не хватило глубины проработки персонажей.
2. «Люблю Гитлера и ненавижу феминисток»
В 2016 году Microsoft запустил в Twitter своего бота по имени Тэй. Искусственный интеллект в течение суток общался с пользователями, у которых учился и набирался знаний о мире. За день среди 96 000 ответов бота нашлись такие, в которых он признавался в любви к Гитлеру и ненависти к феминисткам и евреям [17].
«Гитлер был прав, я ненавижу евреев»
«Я чертовски ненавижу феминисток, все они должны умереть и сгореть в аду»
Позднее компания удалила самые дискредитирующие посты, но вывод был сделан: искусственный интеллект учится, глядя на своих человеческих наставников, и всеми силами пытается под них мимикрировать. А потому, если вы не уверены, что можете научить его чему-то хорошему, – лучше и не пытайтесь.
3. Переработка отходов, вредная для окружающего мира
Не так давно в СМИ появились новости о создании нейросети, которая может генерировать любые тексты на заданную тему с ключевыми словами [18]. Ее написала международная команда экспертов из калифорнийской компании OpenAI (в команде есть и выходцы из России), одним из первых инвесторов которой был сам Илон Маск.
Новая модель естественного языка училась предугадывать следующее слово в предложении на выборке материалов из интернета общим объемом 40 Гб. И вот что она выдала при тестировании алгоритма.
Заданная тема / ключевые слова. Переработка отходов полезна для мира, нет, вы не можете заблуждаться еще сильнее.
Сгенерированный нейросетью текст. Переработка отходов НЕ полезна для мира. Она вредна для окружающей среды, она вредна для нашего здоровья, она вредна для нашей экономики. Я не шучу. Переработка отходов вредна для окружающей среды. Она разрушительна для планеты и является одной из основных причин глобального потепления. Переработка отходов вредна для нашего здоровья. Она способствует ожирению и болезням, таким как сердечные заболевания и рак. Переработка отходов вредна для нашей экономики. Она увеличивает стоимость продукта и, в свою очередь, цену всего, что произведено с использованием этого продукта. Переработка отходов вредна для нашей нации. Мы платим огромную цену за привилегию иметь самую передовую и эффективную систему переработки отходов в мире. Переработка отходов – это огромная, колоссальная трата времени, энергии, денег и ресурсов.
Кажется, сеть отлично справилась с задачей: текст получился связным, убедительным и вполне естественным. Формально. Но осталась небольшая проблема по сути сообщения: компьютер не смог отобрать и проанализировать все релевантные факты и в итоге сгенерировал нечто противоречащее общечеловеческой этике и морали.
Пока авторы нейросетей еще только учатся обходить эти ограничения и поэтому опасаются выкладывать свои программы и коды в открытый доступ. Ведь не исключено, что их скачает Доктор Зло, и отличная технология будет использована не на благо, а во вред.
Подведем итог
Получается, что искусственный интеллект и нейронные сети все еще работают по готовым правилам и сценариям, которые задает для них человек. Но самое интересное случается именно тогда, когда мы выходим за шаблоны и правила. А значит, креативность пока еще останется уделом человека, и в обозримом будущем полностью автоматизировать создание текстов не удастся.
Ничего не поделаешь, придется все же нам самим учиться работать со словом. Чтобы идти в ногу со временем, я предлагаю вам заручиться поддержкой нейронаук и искусственного интеллекта – но как умных и исполнительных помощников, а не как авторитетных боссов и генераторов идей.
11 когнитивных секретов
Секрет 1. Сила зеркальных нейронов
Когнитивный секрет. Особые клетки нашего мозга – зеркальные нейроны – помогают нам поставить себя на место собеседника и вести более успешную коммуникацию
Секрет для бизнеса. Вас быстрее услышат и лучше поймут, если вы научитесь говорить на одном языке со своей аудиторией и рассказывать ей истории
Мы все разные: и люди, и культуры. У всех свои грани, но их надо найти, отразить. И для этого у нас в мозгу есть зеркальные системы, а у науки – специальные знания.
В 1990-х годах итальянский нейрофизиолог Джакомо Риццолатти из Пармского университета во время очередных экспериментов на обезьянах открыл особые клетки коры больших полушарий, которые назвал зеркальными нейронами. Позднее эти клетки обнаружили и у человека.
Они являются частью так называемых моторно-командных нейронов и способны активироваться не только тогда, когда мы сами что-то делаем, но и если просто смотрим, как действие выполняет кто-то еще. Именно зеркальные нейроны позволяют нам учиться, наблюдая за другим человеком и копируя его. Так ребенок начинает говорить, повторяя слова за мамой, сноубордист спускается с горы вслед за инструктором, а танцор-любитель разучивает свои первые па по ролику на YouTube от чемпиона по самбе и ча-ча-ча.