Пока нейросети пишут фанфики по Гарри Поттеру и перекрашивают лошадей в зебр, Стивен Марш пишет фантастический рассказ с помощью программы. И если для производства контента нейросетями есть давняя аналогия про "если результат Вас не устраивает, перемешивайте кучу веслом пока не станет лучше", то второй случай интереснее.
Вкратце, что из себя представляет автоматический ассистент Марша. Это программа, находящая закономерности в выбранном корпусе текстов, выделяющая общие структурные и стилистические правила, и впоследствии проверяющая вводимый текст на соответствие этим правилам. Прямо по ходу набора этот чудо-софт замечает отклонения от выученного на текстах эталона и сообщает как их исправить, начиная от "ты используешь слишком мало прилагательных" и заканчивая "речь должна быть от лица минимум четырех участников произведения". Интересный эксперимент, новый вид constrained writing — а ограничения, как писал Марк Роузуотер, подстёгивают креативность.
Для меня интересно что эти подходы, хоть и весьма похожи, но на деле во многом противоположны. С одной стороны куча линейной алгебры пытается мимикрировать под хорошего писателя-человека, с другой — набор статистически найденных правил помогает человеку стать хорошим писателем. Ну или по крайней мере писать похоже на него. Ясное дело, во втором случае участнику необходимо иметь хоть какие-то писательские навыки, иначе текст не будет хорошо читаться, даже пройдя все круги структурных и стилистических проверок. Сам Марш уже писатель, для него это скорее способ поменять свой стиль в сторону выбранных им авторов-эталонов — его список для обучения программы включал в себя 50 его любимых фантастических произведений: Урсулы Ле Гуин, Филиппа Дика, Рэя Бредберри и других.
Сам процесс написания рассказа, как он описан Маршем, напомнил мне работу GAN-ов — генеративно-состязательных сетей, где одна часть выдаёт разные варианты картинки, понемногу меняя её, а другая измеряет насколько результат подходит под стандарт, позволяя первой опытным путём выяснять в каком направлении надо менять изображение. Видео с превращением лошади в зебру, к примеру, сделано одной из разновидностей такой сети — CycleGAN.
Вообще, очень интересно будет посмотреть как будет в дальнейшем развиваться тот и другой инструментарий. Поддержку нейросетевой обработки, насколько я знаю, уже включают в профессиональные пакеты для работы с видео от той же Adobe.