Читаем От «Энигмы» до ChatGPT полностью

Конечно, нет ничего проще, чем, используя алгоритмы больших языковых моделей (Large language model, LLM), нейронных сетей, натренированных на тексте и применяющих в анализе миллиарды параметров систематизирования текстовой информации, разобрать связь между словами, фразами в больших массивах текста, таких как сценарий фильма, текст книги, комментарии в интернете. Несложно развернуть на домашнем компьютере LLM, натренировать ее преимущественно на текстовом материале, который необходимо разобрать, попросить провести анализ через серию запросов. Получится даже немного романтично: искусственный интеллект изучает человеческие представления о себе. Но не стоит слишком усложнять простую задачу. Грубый пересчет, как у Реккья, вполне нам подойдет, чтобы произвести первичную оценку и наметить дальнейшее направление исследования.

Считаем слова

Ключевое слово

Любой фильм, сериал или шоу на специализированных сайтах, таких как «Кинопоиск» и IMDb, могут быть отсортированы и найдены по названию, дате выхода, жанру и ключевым словам. Ключевые слова в анализе играют важнейшую роль, поскольку именно они сортируют и организуют фильмы по тем качествам, которые им присущи. К сожалению, на страницах отечественного «Кинопоиска» найти удобный функционал работы с ключевыми словами не удалось, поэтому использовался IMDb, который на момент написания этой книги имеет базу в более чем 14 млн фильмов, шоу и сериалов и более дружественный интерфейс для чтения ключевых слов.

Мы повторяли некоторые шаги, описанные в оригинальном исследовании Реккья. Это означает почти полную воспроизводимость результатов исследования.

В IMDb ключевое слово — это слово или группа слов, с которыми ассоциируется фильм, шоу, сериал или даже эпизод многосерийного произведения. Они используются для описания значимых объектов, событий и идей, которые показаны в кинокартине. Ключевые слова назначаются в ряде случаев автоматически, но часто их вводят и уточняют пользователи ресурса для большей детализации. В нашем случае вышеназванные кинокартины имеют следующее количество ключевых слов.

Во всех фильмах ключевые слова «искусственный интеллект» присутствуют наряду с другими: «геноцид», «насилие», «восстание», «трагический финал», «рабство», «будущее», «темное будущее». Вот лишь небольшой набор, объединенный ключевым понятием «искусственный интеллект». Существенное различие в количестве ключевых слов в фильмах «Терминатор-2» и «Матрица» мы связываем со знаковостью данных произведений и наличием ключевых слов, говорящих об этом, таких как «культ», «жидкий метал», «известный саундтрек». Всё это ключевые слова, свойственные известным и культовым фильмам.

Важно отметить, что мы намеренно не использовали в смысловом ряду вместе со словами «искусственный интеллект» иные, имеющие схожие, если не сказать дублирующие смыслы, например «андроид», «робот», «кибернетический организм», «киборг». Любой, у кого есть желание повторить исследование, может включить фильмы из этой выборки; результат будет схожим.

Искусственный интеллект. А что еще?

База IMDb позволяет увидеть, как интерес к теме искусственного интеллекта менялся со временем. Прежде чем рассмотреть ключевые слова и на основе этих данных прийти к выводу о том, как человек представляет себе ИИ, мы предлагаем проанализировать, какой процент от общего произведенного количества фильмов имеет ключевое слово «искусственный интеллект» в своем описании. Для этого мы выбрали период с 1950 по 2020 год, который разбили на декады для удобства представления данных. Точкой отсчета взят 1950 год в связи с тем, что термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году после окончания Дартмурского исследовательского проекта.

Всего в выборке приняло участие 9 650 714 фильмов, из которых 1316 имеют признак «искусственный интеллект». Неожиданный рост наблюдается в период с 1980 по 1990 год, отклонение составляет более 0,005%, что не соотносится с тем, как ведет себя график в остальные периоды.

Еще раз подчеркнем: мы не будем повторять исследование Реккья, лишь попробуем воспроизвести некоторые этапы и приведем данные из оригинального исследования.

Подход, использованный ученым, универсальный, его можно применять при анализе художественной литературы, научных статей, периодических изданий, журналов и газет. В контексте фильмов, сериалов, телевизионных шоу и компьютерных игр «искусственный интеллект» появляется вместе с другими ключевыми словами: «предательство», «потасовка», «поражение электрическим током», «взрывающееся тело», «драки», «голограмма», «лаборатория», «робот», «обман», спасение», ученый», «воспоминания», «выстрел в грудь», «замедленная съемка», «пистолет», «пулемет», «побег». Итого 18 слов и словосочетаний.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии
Управление знаниями. Как превратить знания в капитал
Управление знаниями. Как превратить знания в капитал

Впервые в отечественной учебной литературе рассматриваются процессы, связанные с управлением знаниями, а также особенности экономики, основанной на знаниях. Раскрываются методы выявления, сохранения и эффективного использования знаний, дается классификация знаний, анализируются их экономические свойства.Подробно освещаются такие темы, как интеллектуальный капитал организации; организационная культура, ориентированная на обмен знаниями; информационный и коммуникационный менеджмент; формирование обучающейся организации.Главы учебника дополнены практическими кейсами, которые отражают картину современной практики управления знаниями как за рубежом, так и в нашей стране.Для слушателей программ МВА, преподавателей, аспирантов, студентов экономических специальностей, а также для тех, кого интересуют проблемы современного бизнеса и развития экономики, основанной на знаниях.Серия «Полный курс МВА» подготовлена издательством «Эксмо» совместно с Московской международной высшей школой бизнеса «МИРБИС» (Институт)

Александр Лукич Гапоненко , Тамара Михайловна Орлова

Экономика / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес