Зачем мы говорим. История речи от неандертальцев до искусственного интеллекта

Один из подходов к конструированию подобных сценариев состоит в нарушении привычных ассоциаций. Марк Ридл на страницах журнала New Scientist отметил: «Нарративные психологи часто говорят, что историю стоит рассказывать только тогда, когда в ней есть нарушение условностей» [19]. Рассмотрим, например, факт: собаки любят кости. Машина «что-если» изменяет эту фразу, чтобы получить сценарий: «Что, если существовала бы маленькая собачка, которая боится костей?» Это как раз пример теории Боден о том, что творческая активность может возникать из неожиданных сопоставлений. Еще один способ – использование синонимов с целью преувеличения. Предложение «люди любят прыгать» становится гораздо более увлекательным в виде вопроса: «Что, если бы люди постоянно прыгали?» Но хотя отдельные творческие возможности Машины «что-если» впечатляют, ведь некоторыми пользуемся и мы при сочинении историй, многие аспекты у нее все же отсутствуют. Например, машина не может работать с разными модальностями. Вдохновением для увертюры Мендельсона «Гебриды» послужило неспокойное море и туманы, которые он видел во время переправы на пароме в Западной Шотландии [20]. Как может компьютер скопировать эту способность работать в разных областях? Людям позволяет это делать язык, благодаря которому мы можем перемещаться между разными ощущениями, воспоминаниями или эмоциями. Компьютерному алгоритму для раскрытия своего творческого потенциала также потребуется подобный язык.

Еще одна трудность для Машины «что-если» состоит в том, что она не обладает чувствами и не стремится создать что-то ценное. Фраза «Что, если бы жил-был маленький котенок, который не мог бы найти свой туалет?», возможно, помогла бы создать банальную историю для детей, но из такого сценария вряд ли получилось бы много продуктивных нарративов. У подобных идей, которые достаточно оригинальны, чтобы быть интригующими, но не столь произвольны, чтобы быть необъяснимыми, есть зона наилучшего восприятия. Для мюзикла Beyond the Fence понадобилось вмешательство человека, причем композитору и сценаристу пришлось перебрать 600 сценариев, чтобы выбрать лучший. И они выбрали такой: «Что, если бы раненому солдату пришлось узнать, как понять ребенка, чтобы найти настоящую любовь?»

Этот мюзикл – история любви из 1980-х со счастливым концом, в которой главной героиней была женщина. Сюжет был создан другой программой, написанной группой специалистов по машинному самообучению из Кембриджского университета. Они провели статистический анализ 17 000 мюзиклов, определяя, какие составляющие мюзикл элементы встречались в самых успешных из них. В результате была получена структура мюзикла и еще одна программа. Было обнаружено, что в произведениях такого типа необходимы вступительный номер, который зацепил бы слушателей (как «Willkommen» из «Кабаре»), и броский комедийный номер (как «Officer Krupke» из «Вестсайдской истории») [21]. Статистический анализ такого типа проводят и люди. «Я думаю, что именно так работает мозг», – говорит Герайнт. Если вы регулярно ходите в театр, то знаете, как будет структурирован мюзикл, хотя это знание будет в значительной степени неосознанным. Оно создает ожидания относительно сюжетных поворотов, например, необходимость песни «I am what I am», которую герой поет с вызовом и триумфом.

Особенно новаторским мюзикл Beyond the Fence сделало то, каким образом в нем сочетались различные аспекты творчества. Слова песен были написаны той же программой, которая пыталась дописать сонет Шекспира «Сравню ли я тебя…». Джеймс Ллойд и Алекс Дэвис, ученые, работавшие над кодом, загрузили в программу слова из мюзиклов, на основе которых можно было обучаться, но получившиеся в результате строки напоминали поток сознания человека, который постоянно отклоняется от темы [22]. Здесь опять вмешались люди-сценаристы и отобрали лучший материал. То же самое произошло и с музыкой: музыкант выбрал мелодии, созданные компьютером, и организовал их так, чтобы они соответствовали словам и стали похожи на полноценные песни [23].