Am 4. September 2019, Peter Clark, zusammen mit mehreren anderen Forschern, veröffentlicht “Von 'F' bis 'A' bei den NY Regents Science Exams: Ein Überblick über das Aristo-Projekt∗” Das im Titel genannte Aristo-Projekt wird für die schnelle Verbesserung gelobt, die es gezeigt hat, als es die Art und Weise testete, wie menschliche Schüler der achten Klasse im Bundesstaat New York auf ihr Wissen in den Naturwissenschaften getestet werden.
Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass dies ein wichtiger Meilenstein für KI ist:"Obwohl Aristo nur Multiple-Choice-Fragen ohne Diagramme beantwortet und nur im Bereich der Wissenschaft tätig ist, stellt es dennoch einen wichtigen Meilenstein hin zu Systemen dar, die lesen und verstehen können. Die Dynamik bei dieser Aufgabe war bemerkenswert, mit einer Genauigkeit von etwa 60% auf über 90 % in nur drei Jahren."
DerAristo-Projekt wird angetrieben von den finanziellen Mitteln und der Vision von Paul G. Allen, der Gründer der Allen Institut für Künstliche Intelligenz A12. Wie die Website erklärt, gibt es mehrere Teile, um KI in die Lage zu versetzen, einen Multiple-Choice-Test zu bestehen.
Aristos neueste Löser umfassen:
- DerInformationsabruf, PMI, und ACME Solver, die mithilfe statistischer Wortkorrelationen nach Antworten in einem großen Korpus suchen. Diese Solver sind effektiv für "Nachschlage"-Fragen, bei denen eine Antwort explizit im Text angegeben ist.
- DerTupel-Inferenz, Multee, und Qualitative Argumentation Solver, die versuchen, Fragen durch Argumentation zu beantworten, wobei zwei oder mehr Beweise kombiniert werden müssen, um eine Antwort abzuleiten.
- DerAristoBERT und AristoRoBERTa Solver, die die neuesten BERT-basierten Sprachmodelle auf naturwissenschaftliche Fragen anwenden. Diese Systeme sind darauf trainiert, relevantes Hintergrundwissen auf die Frage anzuwenden und verwenden ein kleines Trainingscurriculum, um ihre Leistung zu verbessern. Ihre hohe Leistung spiegelt die schnellen Fortschritte wider, die vondas NLP-Feld als Ganzes.
Während Aristos Fortschritte in der Tat beeindruckend sind und es zweifellos einige Achtklässler gibt, die sich wünschen, sie könnten einen Weg finden, die KI zur Prüfung mitzunehmen, ist sie noch lange nicht in der Lage, einen Turing-Test zu bestehenTatsächlich gab das Allen Institute for Artificial Intelligence zu, seine KI bei seiner Entwicklung im Jahr 2016 bewusst anders zu testen.
Die Erklärung wurde in einem Artikel gegebenberechtigt, “Mit der Allen AI Science Challenge über den Turing-Test hinaus. Zugegeben, dass der Test kein „vollständiger Test der maschinellen Intelligenz“ wäre, wurde er dennoch als lohnenswert angesehen, da er „mehrere Fähigkeiten zeigt, die stark mit Intelligenz verbunden sind – Fähigkeiten, die unsere Maschinen benötigen, um die von uns gewünschten intelligenten Aktivitäten zuverlässig auszuführen“.von ihnen in der Zukunft - einschließlich Sprachverständnis, Argumentation und Verwendung von gesundem Menschenverstand."
Da ist auch der praktische Aspekt, der das Testen mit vorgefertigten Tests so reizvoll macht: „Außerdem sind Prüfungen aus praktischer Sicht zugänglich, messbar, verständlich und überzeugend.“Pädagogen lieben es, standardisierte Tests zu haben, während andere sie wegen der Tatsache verurteilen, dass sie den falschen Eindruck erwecken, sie würden Intelligenz messen, obwohl sie nur Leistungen einer ganz bestimmten Art messen können.
Wenn es um mehr kreative Intelligenz geht, bei der die Antwort nicht einfach da draußen zu finden oder gar zu erahnen ist, hat die KI noch einen langen Weg vor sich. Das sehen wir an ihren Versuchen, ein Skript zu erstellen.
Filme mit KI machen
Benjamin früher bekannt als Jetson ist der selbstgewählte Name des „ersten automatisierten Drehbuchautors der Welt“.Der als Benjamin bekannte Drehbuchautor ist "ein sich selbst verbessernder LSTM-RNN [Langzeitgedächtnis rekurrentes neuronales Netzwerk] maschinelle Intelligenz, trainiert an menschlichen Drehbüchern.
Benjamin hat seine/ihre eigenenFacebook-Seite, facebook.com/benjaminthescreenwriter. Benjamin hatte auch eine Seite unter diesem Namen, aber jetzt teilt er sich das Verdienst auf einer allgemeiner benannten Seite, www.thereforefilms.com/films-by-benjamin-the-ai, das Links zu allen drei Filmen bietet, die auf von KI generierten Skripten basieren, die innerhalb von nur zwei Tagen erstellt wurden, um sich für die 48-Stunden-Film-Challenge von Sci-Fi London zu qualifizieren.
Benjamins erster Ausflug in den Film war das Drehbuch für “Sonnenfrühling.“ Aber selbst das erforderte ein wenig Aufforderung von Ross Goodwin, „Creative Technologist, Artist, Hacker, Data Scientist“, sowie die Arbeit des Filmemachers Oscar scharf, und drei menschliche Akteure.
Der Film wurde auf YouTube gepostet, und Sie können ihn in seiner Gesamtheit sehen, indem Sie die gesamten 9 Minuten durchgehen. Sehen Sie, ob Sie die Einschätzung der teilen. Autor Neil Gaimanderen Tweet auf der Benjamin-Site erscheint: "Schauen Sie sich einen kurzen SF-Film an, der den Turing-Test glorreich durchfällt."
Was unterscheidet den KI-Film von einer menschlichen Schöpfung
Aus menschlicher Sicht ist das alles andere als sinnvoll. Die Hauptfigur identifiziert als H erklärt irgendwann: "Es ist eine verdammte Angst zu sagen. Nichts wird ein Ding sein, aber ich war diejenige, die es bekamauf diesem Felsen mit einem Kind und dann habe ich die anderen beiden verlassen.“
Der Filmproduzent musste auch in einer physikalisch unmöglichen Regieanweisung zeigen, was das Drehbuch vorgab: „Er steht in den Sternen und sitzt auf dem Boden.“ Man kann nicht gleichzeitig an zwei verschiedenen Orten sein und nicht beidesgleichzeitig stehen und sitzen.
Ich habe Goodwin bereits 2016 per E-Mail kontaktiert, um ihn zu bitten, die Funktionsweise des Algorithmus zu erklären. Er erklärte, dass das von ihm ausgewählte, „ein rekurrentes neuronales LSTM-Netzwerk, auf bestimmte Weise beeinflusst werden kann – zum Beispiel durch die Auswahl nur der Wissenschaft“.Fiction-Material für den Korpus, der Output wird ein Science-Fiction-Feeling haben.“
Er fuhr fort, seine Grenzen bei der Erstellung von Texten zu erklären, die sich „nicht zur Kontrolle der Story-Struktur eignen“, weil sie ausschließlich auf „einem statistischen Modell mit Millionen von Parametern und der Vorhersage, welcher Buchstabe als nächstes kommt, immer wieder basiert.“
Eine Sache, die Benjamin mit seinen menschlichen Kollegen gemeinsam hat, sind Fortsetzungen. Bis heute gab es zwei Nachfolger zu „Sunspring“.
Wird Benjamin menschliche Schriftsteller arbeitslos machen?
Die Antwort auf diese Frage wird mit Ja angeboten, aber mit einer Art alptraumhafter Wendung in einem Nachfolgefilm, der sich auf „Sunspring“ bezieht. Im Jahr 2017 erstellte Benjamin ein neues Drehbuch, das die Grundlage für einen anderen Film mit einem anderen Set bildetevon Schauspielern namens "It's No Game", die Sie hier sehen können :
Die Schreibleistungen umfassen drei Entitäten: Benjamin 2.0, Oscar Sharp, Autor von Benjamin 2.0 und Ross Goodwin. Entweder schreibt Benjamin über sich selbst und ist sehr meta, oder einige der Menschen haben sich entschieden, diese Art von selbstreferenzieller Qualität in den Film über menschliche Autoren einzubringenverlieren ihre Jobs, da KI übernimmt und Maschinen alles steuern.
Zusätzliche Credits, die am Ende des Films erscheinen, umfassen „BALLETRON“, das auch als „ein rekursiver kontextfreier Algorithmus, der ein Wörterbuch der französischen Ballettterminologie und englischer Wörter verwendet, um aus eingegebenen Initialen eine Choreografie zu generieren“ erklärt wirdhätte die Tanzbewegungen am Ende des Films diktiert.
Die Abschlussrede des Stars, David Hasselhoff, wird "THE SOLILOQUIZER" genannt, die nur als "The Cornell Movie Database" erklärt wird. Das würde bedeuten, dass ein weiterer Trainingsdatensatz verwendet wurde, um die Rede zu generieren, die dies tutpassen nicht unbedingt mehr zum narrativen Aufbau als die Tanzbewegungen.
Die grundlegende Erzähllinie für die ersten zwei Drittel des Films macht irgendwie Sinn. Man sieht den Autoren, dass sie ersetzt werden sollen. Außerdem werden die Veränderungen im Dialogstil kontextualisiert und als Ergebnisse von a of erklärtbestimmte Ausgaben aus den 1980er-Jahren oder Shakespeare-Stücken, die verwendet wurden, um Benjamins Schreiben für diese Fälle zu trainieren.
Es rutscht aber auch in Nicht-Sequenzen, trotz der Tatsache, dass der Mensch eindeutig am Schreiben beteiligt ist und das Fehlen der Kohärenz korrigieren könnte, das sich aus reinem maschinell generiertem Text ergibt. Es könnte sein, dass Goodwin dieses Off-Kilter-Feeling für den Film beibehalten möchte, um zu reflektieren, wo KI-generierter Text ist für die Gegenwart.
Jedoch im Jahr 2016 bestand Goodwin darauf, dass er erwartet, dass die KI eines Tages die gleiche Art von Kohärenz erreichen wird, die in Filmen von Menschenhand gefunden wird. Der Film von 2017 berührt tatsächlich genau den Punkt, den er in der E-Mail-Korrespondenz angesprochen hat, dann, dass Menschenmüssen darüber nachdenken, wie sie es werden “Verwenden Sie diese Technologie lange vor ihrer Ankunft.”
Ist das dritte Mal der Charme?
Die Menschen hinter Benjamin haben es sicherlich versucht, obwohl der dritte Film, den sie produzierten, „Zone Out“, nicht die Top 3 wie der zweite Film oder sogar die Top 10 wie der erste Film schaffteWettbewerb um dieSci-Fi Londons 48hr Film Challenge im Jahr 2018. Sie wurde wegen übermäßiger Verwendung von vorhandenem Filmmaterial disqualifiziert.
Du kannst es dir hier ansehen, aber das werden etwas mehr als sechseinhalb Minuten deines Lebens sein, die du nicht zurückbekommst.
Was diesen Film etwas schmerzhafter macht als die beiden vorherigen, ist die Kombination der mechanisiert klingenden Stimmen in Kombination mit Filmmaterial, das nicht ganz zu den Worten passte und die nicht ganz glaubwürdige Auferlegung von Mundbewegungen, die den Gesichtern der Schauspieler aus dem Gesicht auferlegt wurdendie gemeinfreien Filme, Der letzte Mensch auf Erdenund Das Gehirn, das nicht sterben würde das macht das Filmmaterial aus.
All dies ist dem Ehrgeiz geschuldet, Benjamin nicht nur schreiben, sondern auch im Film „auftauchen“ zu lassen. Und trotz der Idee, dass eine KI einen Körper annimmt, der in porträtiert wurdeAvengers: The Age of Ultron, Künstliche Intelligenz hat keine physischen Eigenschaften, weder Roboter noch Menschen. Also musste Benjamin sich durch bereits auf Film festgehaltene Charakterisierungen ersetzen, wobei die KI-generierten Wörter die ursprünglichen Skripte ersetzten.
Die Ergebnisse sind ziemlich chaotisch. Das Beste, was man darüber sagen kann, wie es einer der beliebtesten Kommentare tat, ist “Immer noch bessere Liebesgeschichte als Twilight.
täuschen es vor
Was die Kommentatoren nicht verstanden haben, da die Antwort auf die Frage in den Kommentaren über Schnurrbärte bei den weiblichen Charakteren war, wie der Effekt erzielt wurde. Es liegt alles daran, dass der Schauspieler Thomas Middleditch diente der KI als Modell für die Mundsprache aller im Film auftretenden Schauspieler.
Die Funktionsweise wird in diesem Video erklärt:
Wir haben bei der Neuerstellung von weitaus bessere Ergebnisse gesehenjunge Prinzessin Leia und Grand Moff Tarkin für den Star Wars-Film 2017 Schurke Eins. Offensichtlich haben die Produzenten des garantierten Blockbusters jedoch viel größere Budgets und viel mehr Zeit, um solche realistischen Nachbildungen durch die Kombination von Schauspielern und Technologie zu erzielen, wie im folgenden Video erklärt:
Die beeindruckende Wirkung, die durch die massiven Bemühungen um den Star Wars-Film erzielt wurde, zeigt jedoch, dass die Kombination von Maschinen und Menschen in Zukunft kreative Ergebnisse hervorbringen kann, die es wert sind, gesehen zu werden. Sie können Effekte erzeugen und sogar Gesichter erzeugen, solangeSie erinnern sich daran, eine gute Geschichte zu erzählen, die eine innere Logik hat, die Menschen anspricht.