Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Становится понятно, насколько важно не только выбрать правильное слово, но и уловить чувство, заложенное в предложении. Алгоритмические переводчики все еще отбивают грубые ритмы медвежьих плясок, а человек способен переводить прозу, которая может растрогать звезды. В большинстве случаев грубых ритмов бывает вполне достаточно при условии, что перевод верно передает смысл, если не поэзию, фразы. Об успешности системы Google Translate свидетельствует тот факт, что она поддерживает сейчас 103 языка и переводит более 140 миллиардов слов в день.

Скоро ли люди, занимающиеся письменным и устным переводом, останутся без работы или по меньшей мере будут вынуждены заниматься не созданием собственных текстов, а только исправлением ошибок компьютерного перевода? На самом деле, мне кажется, что такие алгоритмы никогда не сравнятся с уровнем человеческого перевода. Во всяком случае, это произойдет не раньше, чем искусственный интеллект разрешит проблему сознания. Перевод не сводится к механическому переносу с одного языка на другой. Речь идет о переносе из одного разума в другой, и пока у машины нет духа, она не сможет полностью овладеть всеми тонкостями человеческого общения.

Возвращаясь к двум переводам отрывка из «Госпожи Бовари», я должен сказать, что предложенное алгоритмом слово cauldron [ «чан»] мне нравится больше, чем kettle [ «котел»]. А выражение to make the bears dance [ «чтобы заставить танцевать медведей»] звучит чуть более угрожающе, чем соответствующее место в человеческом переводе. Может быть, лучшие переводы в конце концов будут создаваться в сотрудничестве человека с машиной.

Поэтому, чтобы добиться большей гибкости перевода, Google привлекает для совершенствования своего алгоритма помощников из числа людей, но это не всегда приводит к лучшим результатам. Кое-кто, получив возможность пошалить с алгоритмом, не может устоять перед таким искушением. Одной из иллюстраций этого был случай, когда Google Translate начал выдавать переводы заголовков корейской прессы, в которых северокорейского руководителя Ким Чен Ына называли мистером Сквидвардом, по имени персонажа из мультсериала «Губка Боб Квадратные Штаны». Хакерам удалось столько раз предложить слова «мистер Сквидвард» в качестве лучшего варианта перевода слов «Высший руководитель», как называют Ким Чен Ына северокорейские СМИ, что алгоритм переключился на этот перевод. Его вероятностный рейтинг изменили путем загрузки данных с поддельными примерами. Другой похожий случай произошел, когда официальное название Российской Федерации переводилось на украинский язык словом «Мордор» (так называется страна злого духа Саурона во «Властелине колец»).

Несмотря на такие сбои, Google Translate все лучше справляется с переводами с одного человеческого языка на другой. Существует даже предложение проанализировать записи звуков общения животных и посмотреть, не получатся ли у их многомерных кристаллов формы, совпадающие с формами кристаллов человеческих языков или похожие на них: это помогло бы нам понять, что говорят наши питомцы. Возможно, вскоре нам потребуются средства, помогающие понимать языки, созданные машинами. Во всяком случае, именно так я начал думать после того, как стал свидетелем поразительного акта лингвистического творчества в Sony Computing Laboratory в Париже, где Люк Стилс создал роботов, развивающих свой собственный язык.

Диалект роботов

Стилс пригласил меня в свою лабораторию, в которой 20 роботов ставили по очереди перед зеркалом и предлагали им рассматривать в этом зеркале фигуры, которые они могут создавать, двигая частями своего тела. Каждый раз, когда робот принимал новую позу, он создавал слово, описывающее ее.

Например, робот мог выбрать название для движения, которым он переводит свою левую руку в горизонтальное положение. Каждый представитель этой популяции роботов создал свой собственный язык, описывающий уникальный набор движений этого робота.

Самое интересное начинается, когда роботы взаимодействуют друг с другом. Один робот выбирает какое-нибудь слово из своего лексикона и предлагает другому роботу выполнить действие, соответствующее этому слову. Разумеется, второй робот понятия не имеет, о чем его просят. Поэтому он принимает какое-нибудь положение наугад. Если его догадка оказывается верной, первый робот сообщает ему об этом. В противном случае он показывает второму, какое именно положение он имел в виду.