Will A.I.I. בקרוב יהיה מסוגל להחליף חוקרים ספרותיים?

כאשר בן זוג אחד לומד את האבולוציה של אינטליגנציה מלאכותית וטבעית, והשני חוקר את השפה, התרבות וההיסטוריה של גרמניה, דמיינו את הדיונים בשולחן האוכל שלנו. לעתים קרובות אנו חווים את ההתנגשות הסטריאוטיפית בתפיסות בין הגישה המדוייקת והמבוססת-מדעית של מדע הטבע לבין הגישה האיכותית יותר של מדעי הרוח, כאשר הדבר החשוב ביותר הוא איך אנשים מרגישים משהו, או איך הם חווים או מפרשים אותו.

החלטנו לקחת הפסקה מתבנית זו, כדי לראות עד כמה כל גישה יכולה לעזור לאחרת. באופן ספציפי, רצינו לראות אם היבטים של בינה מלאכותית יכולים להמציא דרכים חדשות לפרש רומן גרפי על השואה. בסופו של דבר מצאנו כי כמה א.י. טכנולוגיות עדיין אינן מתקדמות וחזקות מספיק כדי לספק תובנות שימושיות - אבל שיטות פשוטות יותר הביאו למדידות ניתנות למדידה, שהראו הזדמנות חדשה לפרשנות.

בחירת טקסט

יש הרבה מחקר זמין, כי מנתח גופים גדולים של טקסט, ולכן בחרנו משהו יותר מורכב עבור א. ניתוח: ריינהרד קלייסט המתאגרף, רומן גרפי המבוסס על הסיפור האמיתי של איך שרצחו "הארי" האפט את מחנות ההשמדה הנאציים. רצינו לזהות רגשות בהבעות הפנים של הדמות הראשית המוצגת באיורים של הספר, כדי לברר אם זה ייתן לנו עדשה חדשה להבנת הסיפור.

בקריקטורה זו בשחור-לבן, מספר האפט את סיפורו המחריד, שבו הוא ואסירי מחנות ריכוז אחרים הוכנסו זה לזה עד מוות. הסיפור נכתב מנקודת המבט של האפט; המופיעים לאורך הנרטיב הם לוחות של פלאשבקים המתארים את זיכרונותיו של האפט על אירועים אישיים חשובים.

הגישה למדעי הרוח תהיה לנתח ולהקשר אלמנטים של הסיפור, או את הסיפור כולו. הרומן הגרפי של קלייסט הוא פרשנות מחדש לרומן ביוגרפי מ -2009 מאת בנו של האפט אלן, על סמך מה שידע אלן על חוויותיו של אביו. ניתוח זה של פרשנויות והסברים מורכבים עשוי לשמש רק כדי להוסיף עוד שכבה סובייקטיבית על גבי אלה הקיימים.

מנקודת המבט של פילוסופיית המדע, רמה זו של ניתוח רק תעשה דברים יותר מסובכים. לחוקרים יש אולי פרשנויות שונות, אבל גם אם כולם יסכימו, הם עדיין לא ידעו אם התובנה שלהם נכונה או אם כולם סובלים מאותה אשליה. פתרון הדילמה יחייב ניסוי שמטרתו ליצור מדידה שאחרים יכולים לשכפל באופן עצמאי.

פרשנות שניתנת לשחזור של תמונות?

במקום לפרש את הדימויים בעצמנו, ולהעמידם בפני ההטיות והתפיסות שלנו, קיווינו כי א. יכול להביא השקפה אובייקטיבית יותר. התחלנו על ידי סריקת כל לוחות בספר. לאחר מכן ניהלנו את החזון של גוגל א. ו- Microsoft AZURE של זיהוי הפנים ואת אופי אופי רגשית גם כן.

האלגוריתמים בהם השתמשנו כדי לנתח המתאגרף הוכשרו בעבר על ידי גוגל או מיקרוסופט על מאות אלפי תמונות כבר מתויגות עם תיאורים של מה שהם מתארים. בשלב זה אימונים, א. המערכות התבקשו לזהות את מה שהדימויים הראו, ותשובות אלו הושוו לתיאורים הקיימים כדי לראות אם המערכת המתאמנת נכונה או לא נכונה. מערכת ההדרכה חיזקה את מרכיבי הרשתות העצביות העמוקות שבבסיסן תשובות נכונות, והחלישה את החלקים שתרמו לתשובות שגויות. גם השיטה וגם חומרי ההדרכה - הדימויים וההערות - חיוניים לביצועים של המערכת.

לאחר מכן, הפכנו את A.I. רופף על דימויי הספר. בדיוק כמו ב סכסוך משפחתי, שבו המפיקים של המופע שואלים 100 זרים שאלה ולספור כמה לבחור כל תשובה פוטנציאלית, השיטה שלנו שואל א. כדי לקבוע איזה רגש הפנים מראה. גישה זו מוסיפה אלמנט מפתח אחד החסר לעתים קרובות כאשר מפרשים באופן סובייקטיבי תוכן: שחזור. כל חוקר שרוצה לבדוק יכול להפעיל את האלגוריתם שוב ולקבל את אותן תוצאות שעשינו.

למרבה הצער, מצאנו כי אלה א. כלי אופטימיזציה עבור תמונות דיגיטליות, לא סריקות של שרטוטים בשחור לבן. זה אומר שאנחנו לא מקבלים נתונים מהימנים רבים על הרגשות בתמונות. כמו כן, הופתענו לגלות שאף אחד מהאלגוריתמים לא זיהה אף אחד מן הדימויים כקשורים למחנות השואה או למחנות הריכוז - אם כי הצופים האנושיים היו מזהים אותם בקלות. יש לקוות כי הסיבה לכך היא שלעיתים היו בעיות עם הדימויים השחורים-לבנים עצמם, ולא בגלל רשלנות או הטיה במערכי האימונים שלהם או בהערות.

הטיה היא תופעה ידועה בלמידת מכונה, אשר יכול להיות תוצאות פוגע באמת. ניתוח של דימויים אלה, המבוססים אך ורק על הנתונים שקיבלנו, לא היה דן או מכירים בשואה, השמטה המנוגדת לחוק בגרמניה, בין שאר המדינות. פגמים אלה מדגישים את החשיבות של הערכה קריטית של טכנולוגיות חדשות לפני השימוש בהם נרחב יותר.

מציאת תוצאות אחרות לשחזור

נחושים למצוא דרך חלופית עבור גישות כמותיות כדי לעזור למדעי הרוח, אנחנו בסופו של דבר ניתח את בהירות של התמונות, השוואת סצינות פלאשבק ל רגעים אחרים בחייו של האפט. לשם כך, כימתנו את בהירות התמונות הסרוקות באמצעות תוכנת ניתוח תמונות.

מצאנו כי לאורך כל הספר, שלבים מאושרים אור קל כמו בריחת הכלא שלו או החיים שלאחר המלחמה של האפט בארה"ב מוצגים באמצעות תמונות בהירות. שלבי טראומה ושלבים עצובים, כמו חוויותיו במחנה הריכוז, מוצגים בתמונות כהות. זה מתיישר עם זיהוי צבע הפסיכולוגיה של לבן כמו צליל טהור ומאושר, שחור כמו מסמל עצב ואבל.

לאחר שהבנו הבנה כללית של האופן בו נעשה שימוש בהירות בתמונות הספר, סקרנו מקרוב את סצנות הפלאשבק. כולם תיארו אירועים אינטנסיביים רגשית, וכמה מהם היו כהים, כמו זיכרונות של שריפת אסירים אחרים במחנה ריכוז והשארת אהבת חייו.

הופתענו, עם זאת, לגלות כי פלאשבקים מראה האפט על מנת להכות מתנגדי למוות היו בהירים וברורים - מציע כי הוא בעל רגש חיובי על המפגש הקטלני הקרובה. זה בדיוק ההפך ממה שקוראים כמונו כנראה מרגישים כשהם עוקבים אחרי הסיפור, אולי רואים את יריבו של האפט כחלש ומבין שהוא עומד להיהרג. כאשר הקורא מרגיש רחמים ואמפתיה, למה האפט מרגיש חיובי?

סתירה זו, שנמדדה על ידי מדידת בהירות התמונות, עשויה לחשוף תובנה עמוקה יותר כיצד השפיעו מחנות ההשמדה הנאציים על האפט מבחינה רגשית. עבורנו, כרגע, זה לא יעלה על הדעת איך את השקפתו של מכות מישהו אחר למוות במשחק אגרוף יהיה חיובי. אבל אולי האפט היה במצב כל כך נואש, עד שראה תקווה להישרדות כשעמד מול יריב שהיה מורעב עוד יותר ממנו.

שימוש ב- A.I. כלים לנתח את פיסת ספרות זו שופכים אור חדש על מרכיבי מפתח של רגש וזיכרון בספר - אך הם לא החליפו את כישוריו של מומחה או חוקר בפרשנות טקסטים או תמונות. כתוצאה מהניסוי שלנו, אנו חושבים כי א. ושיטות חישוביות אחרות מציגות הזדמנות מעניינת עם פוטנציאל למחקרים ניתנים לכימות, לשחזור, ואולי אובייקטיביים יותר במדעי הרוח.

זה יהיה מאתגר למצוא דרכים להשתמש א. באופן הולם במדעי הרוח - ועל אחת כמה וכמה משום ש א. מערכות עדיין לא מתוחכמות מספיק כדי לעבוד באופן אמין בכל ההקשרים. חוקרים צריכים להיות גם ערניים לנטיות פוטנציאליות בכלים אלה. אם המטרה הסופית של א. המחקר הוא לפתח מכונות מתחרה קוגניציה אנושית, מערכות בינה מלאכותית ייתכן שיהיה צורך לא רק להתנהג כמו אנשים, אבל להבין ולפרש רגשות כמו אנשים, גם.

מאמר זה פורסם במקור על השיחה על ידי ליאוני Hintze ו ארנד Hintze http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. קרא את המאמר המקורי כאן.