Va A.I. În curând, puteți să înlocuiți cărturarii literali?

Cu un soț care studiază evoluția inteligenței artificiale și naturale, iar celălalt studiază limba, cultura și istoria Germaniei, imaginați-vă discuțiile de la masa de cină. Deseori, ne confruntăm cu o confuzie stereotipică în viziunea dintre abordarea cuantificabilă și bazată pe măsurare a științei naturale și cea mai calitativă abordare a științelor umaniste, în care ceea ce contează cel mai mult este modul în care oamenii simt ceva sau cum îl simt sau interpretează.

Am decis să facem o pauză de la acel tipar, pentru a vedea cât de mult ar putea fiecare abordare să-l ajute pe celălalt. Mai exact, am vrut să vedem dacă aspectele inteligenței artificiale ar putea să aducă noi modalități de a interpreta un roman grafic nonficțional despre Holocaust. Am ajuns la concluzia că unii A.I. tehnologiile nu sunt încă avansate și suficient de robuste pentru a furniza informații utile - însă metodele mai simple au condus la măsurători cuantificabile care au arătat o nouă oportunitate de interpretare.

Alegerea unui text

Există o mulțime de cercetări disponibile care analizează corpuri mari de text, așa că am ales ceva mai complex pentru AI. analiză: Reinhard Kleist Boxerul, un roman grafic bazat pe adevărata poveste despre modul în care Hertzko "Harry" Haft a supraviețuit lagărelor de moarte naziste. Am vrut să identificăm emoțiile în expresiile faciale ale personajului principal afișate în ilustrațiile cărții, pentru a afla dacă acest lucru ne-ar oferi un nou obiectiv pentru a înțelege povestea.

În acest desen animat alb-negru, Haft își spune povestea oribilă, în care el și alți deținuți din lagărul de concentrare au fost făcuți să se lase unul pe celălalt cu moartea. Povestea este scrisă din perspectiva lui Haft; intercalate pe parcursul narațiunii sunt panouri de flashback-uri care ilustrează amintirile lui Haft despre evenimente personale importante.

Abordarea umanistă ar fi analizarea și contextualizarea elementelor din poveste sau a povestii în ansamblu. Anul romantic al lui Kleist este o reinterpretare a unui roman biografic din 2009 de către fiul lui Haft Allan, bazat pe ceea ce știa Allan despre experiențele tatălui său. Analizând acest set complex de interpretări și înțelegeri ale autorilor ar putea servi doar pentru a adăuga un alt strat subiectiv pe lângă cele existente.

Din perspectiva filosofiei științifice, acel nivel de analiză nu ar face decât să complicăm lucrurile. Cercetătorii ar putea avea interpretări diferite, dar chiar dacă toți ar fi de acord, nu ar ști încă dacă înțelegerea lor era în mod obiectiv adevărată sau dacă toată lumea suferea de aceeași iluzie. Rezolvarea dilemei ar necesita un experiment menit să genereze o măsurătoare pe care altele ar putea să o reproducă independent.

Interpretarea reproductivă a imaginilor?

Mai degrabă decât să interpretăm imaginile pe noi înșine, supunându-le propriilor prejudecăți și preconcepții, am sperat că A.I. ar putea aduce o viziune mai obiectivă. Am început prin scanarea tuturor panourilor din carte. Apoi am condus viziunea Google A.I. si recunoasterea fata de Microsoft AZURE si adnotarea caracterelor emotionale.

Algoritmii pe care-i analizam Boxerul au fost instruiți anterior de Google sau Microsoft pe sute de mii de imagini deja etichetate cu descrieri ale ceea ce descriu. În această fază de formare, A.I. sistemele au fost rugate să identifice ceea ce au arătat imaginile și aceste răspunsuri au fost comparate cu descrierile existente pentru a vedea dacă sistemul care a fost instruit a fost corect sau rău. Sistemul de formare a consolidat elementele rețelelor profunde neuronale care au produs răspunsuri corecte și a slăbit părțile care au contribuit la răspunsuri greșite. Atât metoda, cât și materialele de instruire - imaginile și adnotările - sunt esențiale pentru performanța sistemului.

Apoi, am întors AI. pierde imaginile cărții. La fel ca și pe Familie Feud, unde producătorii spectacolului cer o întrebare unui număr de 100 de străini și numără câte persoane aleg fiecare răspuns potențial, metoda noastră solicită un A.I. pentru a determina ce emoție apare o față. Această abordare adaugă un element cheie care lipsește adesea atunci când interpretează subiectiv conținutul: reproductibilitatea. Orice cercetător care dorește să verifice poate rula algoritmul din nou și obține aceleași rezultate pe care le-am făcut.

Din nefericire, am constatat că aceste A.I. uneltele sunt optimizate pentru fotografii digitale, nu scanări de desene alb-negru. Asta înseamnă că nu am obținut date fiabile despre emotiile din imagini. Am fost, de asemenea, deranjați să constatăm că niciunul dintre algoritmi nu a identificat nici o imagine ca fiind legată de Holocaust sau de lagărele de concentrare - deși spectatorii umani ar identifica cu ușurință acele teme. Sperăm că acest lucru se datorează faptului că analiștii au avut probleme cu imaginile alb-negru în sine, și nu din cauza neglijenței sau a prejudecăților în seturile sau adnotările lor de antrenament.

Biasul este un fenomen bine cunoscut în învățarea în mașină, care poate avea rezultate foarte ofensive. O analiză a acestor imagini bazată exclusiv pe datele pe care le-am primit nu ar fi discutat sau nu a recunoscut Holocaustul, o omisiune care este împotriva legii din Germania, printre alte țări. Aceste deficiențe evidențiază importanța evaluării critice a noilor tehnologii înainte de a le utiliza mai larg.

Găsirea altor rezultate reproductibile

Hotărâtă să găsească o modalitate alternativă de abordări cantitative pentru a ajuta umanistele, am ajuns să analizăm strălucirea imaginilor, comparând scene de flashback cu alte momente din viața lui Haft. În acest scop, am cuantificat luminozitatea imaginilor scanate folosind software de analiză a imaginii.

Am constatat că în întreaga carte, fazele emoționale și fericite, cum ar fi evadarea din închisoare sau viața postbelică a lui Haft în SUA, sunt afișate folosind imagini strălucitoare. Fazele traumatizante și cele triste, cum ar fi experiențele taberei sale de concentrare, sunt prezentate ca imagini întunecate. Acest lucru se aliniază cu identificările de culoare psihologică ale albului ca un ton pur și fericit și negru ca simbolizare a tristeții și durerii.

După ce am stabilit o înțelegere generală a modului în care luminozitatea este utilizată în imaginile cărții, am analizat mai atent scene de retrospectivă. Toți au reprezentat evenimente emoționale intense, iar unele dintre ele au fost întunecate, cum ar fi amintirile legate de incinerarea celorlalți deținuți din lagărul de concentrare și lăsarea iubirii vieții sale.

Am fost surprinși, totuși, că am descoperit că flashback-urile care arătau ca Haft să-i pună pe adversari la moarte au fost luminoase și clare - sugerând că are o emoție pozitivă cu privire la apropiata întâlnire fatală. Acesta este exact opusul a ceea ce cititorii ca noi, probabil, simt în timp ce urmăresc povestea, poate să vadă adversarul lui Haft ca fiind slab și să-și dea seama că urmează să fie ucis. Când cititorul simte milă și empatie, de ce se simte pozitiv Haft?

Această contradicție, găsită prin măsurarea luminozității imaginilor, ar putea dezvălui o perspectivă mai profundă asupra modului în care taberele de moarte naziste au afectat emoțional Haft. Pentru noi, chiar acum, este de neimaginat cum perspectiva de a bate pe altcineva la moarte într-un meci de box ar fi pozitivă. Dar poate că Haft se afla într-o situație atât de disperată încât a văzut speranța de supraviețuire atunci când se confrunta cu un adversar care era și mai înfometat decât el.

Folosind A.I. instrumentele pentru a analiza această literatură au aruncat o lumină nouă asupra elementelor cheie ale emoției și memoriei din carte - însă nu au înlocuit aptitudinile unui expert sau savant la interpretarea textelor sau a imaginilor. Ca rezultat al experimentului nostru, credem că A.I. și alte metode computaționale prezintă o oportunitate interesantă, cu potențialul de cercetare mai mult cuantificabilă, reproductibilă și, poate, obiectivă în domeniul științelor umaniste.

Va fi dificil să găsiți modalități de a utiliza A.I. în mod corespunzător în științele umaniste - și cu atât mai mult cu cât actualul A.I. sistemele nu sunt încă suficient de sofisticate pentru a funcționa în mod credibil în toate contextele. Cercetătorii ar trebui, de asemenea, să fie atenți la potențialele prejudecăți ale acestor instrumente. Dacă scopul final al A.I. cercetarea este de a dezvolta mașini care rivalizează cunoașterea umană, sistemele de inteligență artificială ar putea avea nevoie nu numai să se comporte ca oamenii, ci și să înțeleagă și să interpreteze sentimente precum oamenii.

Acest articol a fost publicat inițial în Conversația lui Leonie Hintze și Arend Hintze http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. Citiți articolul original aici.