Las líneas de recogida cursi son como juegos de palabras: generalmente provocan gemidos o rollos en los ojos, pero las personas aún no pueden resistirse a inventar nuevos. Por lo tanto, puede parecer inevitable que en los muchos experimentos en curso con inteligencia artificial, alguien haya creado un programa de computadora que cree líneas de recolección.
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Los resultados, informa Rob LeFebvre para Engadget, son adorables.
La científica investigadora Janelle Shane le enseñó a su red neuronal utilizando líneas de captación que ella raspó de Internet. "Recopilar el conjunto de datos fue mucho más doloroso de lo que esperaba", escribe en su blog. "Realmente no había leído muchos de estos antes, y la mayoría eran obscenos o agresivos, o insultantes".
Afortunadamente, la red se mantuvo bastante cortés. Ella escribe:
[A] Aunque la red neuronal descubrió las formas básicas "Debes ser un ... porque ..." o "Hola bebé, quiero ..." nunca aprendió a generar las peores líneas, la mayoría de ellas se basaron en juegos de palabras que no No tiene posibilidad de reproducirse.
La red de línea de recogida de Shane se basa en un programa de código abierto en GitHub llamado char-rnn. Su red, y otras similares, son modelos informáticos que imitan la forma en que funciona el cerebro. Eso hace que la red se comporte de manera muy diferente a una computadora convencional.
En todo, desde computadoras portátiles hasta teléfonos inteligentes, el procesador central de la computadora recibe comandos de un usuario, encuentra las instrucciones necesarias en la memoria, decodifica las instrucciones, realiza una acción y almacena los resultados en la memoria. Todos estos pasos ocurren en orden y cada etapa depende de lo que viene antes.
No es así en una red neuronal (o más exactamente, en una red neuronal artificial). Estos sistemas están formados por un grupo de "nodos" interconectados, cada uno de los cuales puede realizar un simple paso de procesamiento. Las muchas conexiones permiten que cada nodo reaccione a una combinación de entradas de otros nodos. No hay memoria separada. El conocimiento se almacena en el estado general de la red misma. El resultado es una red donde la suma es más que las partes.
Las personas que usan redes neuronales pueden entrenar el sistema al proporcionarle muchos datos. La red luego "aprende" los patrones y eventualmente puede generar su propia salida.
Después de alimentar a su red con todo el encanto que Internet podía ofrecer, Shane dejó que hiciera lo suyo. Los resultados "variaron de incomprensibles a surrealistas y adorables", escribe.
Está la creatividad: "¿Tengo un cenver? Porque acabo de guardar tus gusanos". (Oye, el inglés es difícil.) Hay un intento de queso: "¿Eres una vela? Porque eres tan atractiva con tu aspecto". El sencillo: "¿Si te pidiera salir?" Y el dulce: "Eres tan hermosa que me haces sentir mejor verte".
Uno podría imaginar un robot torpemente lindo que pronuncia estas líneas a un confuso cliente del bar. El artista Shobana "Bob" Appavu lo hizo con algunas ilustraciones.
Shane ha entrenado el mismo marco de red para sugerir recetas, Pokémon (que fueron ilustrados por otro artista), nombres de superhéroes y títulos de canciones irlandesas.
En cada caso, las primeras iteraciones suelen ser fallidas. "Lo que me gusta de estas fallas es que son una ventana a la estructura interna de las cosas, de la misma manera que las ilusiones ópticas nos dan pistas sobre el funcionamiento de nuestros sistemas visuales", dice Shane a David Covucci en The Daily Dot, hablando sobre su red neuronal de redacción de recetas.
Las redes neuronales artificiales pueden hacer más que deleitarnos con lo absurdo o escribir canciones navideñas espeluznantes. Las versiones sofisticadas han ayudado a los monos paralizados a caminar y podrían hacer sentir a los usuarios de prótesis.
Algunas de las líneas de recolección podrían incluso valer la pena en la vida real. Prueba "Te ves como una cosa y te amo", o el "Hola" casi a prueba de fallas.
