unboxing turtles slime surprise toys learn colors
Оглавление:
Если один из супругов изучает эволюцию искусственного и естественного интеллекта, а другой - язык, культуру и историю Германии, представьте обсуждения за нашим обеденным столом. Мы часто сталкиваемся со стереотипным столкновением взглядов между измеримым, основанным на измерениях подходом естествознания и более качественным подходом гуманитарных наук, где наиболее важно то, как люди чувствуют что-то, или как они испытывают или интерпретируют это.
Мы решили отдохнуть от этой схемы, чтобы увидеть, насколько каждый подход может помочь другому. В частности, мы хотели посмотреть, могут ли аспекты искусственного интеллекта найти новые способы интерпретации публицистического графического романа о Холокосте. В итоге мы обнаружили, что некоторые А.И. технологии еще не являются передовыми и достаточно надежными, чтобы предоставить полезную информацию, но более простые методы привели к количественным измерениям, которые показали новую возможность для интерпретации.
Выбор текста
Существует множество исследований, которые анализируют большие объемы текста, поэтому мы выбрали что-то более сложное для нашей А.И. анализ: Рейнхард Клейст Боксер графический роман, основанный на реальной истории о том, как Герцко «Гарри» Хафт пережил нацистские лагеря смерти. Мы хотели определить эмоции в выражениях лица главного героя, показанных на иллюстрациях книги, чтобы выяснить, даст ли это нам новый объектив для понимания истории.
В этом черно-белом мультфильме Хафт рассказывает свою ужасную историю, в которой его и других заключенных концлагеря заставляли убивать друг друга. История написана с точки зрения Хафта; повсюду в повествовании находятся панели воспоминаний, изображающих воспоминания Хафта о важных личных событиях.
Гуманитарный подход будет состоять в том, чтобы анализировать и контекстуализировать элементы истории или рассказа в целом. Графический роман Клейста представляет собой переосмысление биографического романа 2009 года сына Хафта Аллана, основанного на том, что Аллан знал об опыте своего отца. Анализ этого сложного набора интерпретаций и пониманий авторов может послужить лишь добавлению еще одного субъективного слоя поверх существующих.
С точки зрения философии науки, этот уровень анализа только усложнит ситуацию. У ученых могут быть разные интерпретации, но даже если они все согласятся, они все равно не будут знать, объективно ли они правдивы или все страдают от одной и той же иллюзии. Решение дилеммы потребовало бы эксперимента, направленного на создание измерения, которое другие могли бы воспроизвести независимо.
Воспроизводимая интерпретация изображений?
Вместо того чтобы самим интерпретировать изображения, подвергая их собственным предубеждениям и предубеждениям, мы надеялись, что А.И. может принести более объективную точку зрения. Мы начали со сканирования всех панелей в книге. Затем мы определили видение Google А.И. а также распознавание лица Microsoft AZURE и аннотация эмоциональных персонажей.
Алгоритмы, которые мы использовали для анализа Боксер ранее были обучены Google или Microsoft на сотнях тысяч изображений, уже помеченных описаниями того, что они изображают. На этом этапе обучения А.И. систем попросили идентифицировать то, что показали изображения, и эти ответы сравнили с существующими описаниями, чтобы увидеть, была ли обучаемая система правильной или неправильной. Система обучения усиливала элементы лежащих в основе глубоких нейронных сетей, которые производили правильные ответы, и ослабляла части, которые способствовали неправильным ответам. Как метод, так и учебные материалы - изображения и аннотации - имеют решающее значение для производительности системы.
Затем мы повернули А.И. потерять на изображениях книги. Прямо как на Семейная вражда где производители шоу задают вопрос 100 незнакомым людям и подсчитывают, сколько из них выбирают каждый потенциальный ответ, наш метод запрашивает A.I. определить, какие эмоции показывает лицо. Этот подход добавляет один ключевой элемент, который часто отсутствует при субъективной интерпретации контента: воспроизводимость. Любой исследователь, который хочет проверить, может снова запустить алгоритм и получить те же результаты, что и мы.
К сожалению, мы обнаружили, что эти А.И. Инструменты оптимизированы для цифровых фотографий, а не для сканирования черно-белых рисунков. Это означало, что мы не получили много достоверных данных об эмоциях на фотографиях. Мы также были обеспокоены, обнаружив, что ни один из алгоритмов не идентифицировал какие-либо изображения как относящиеся к Холокосту или концентрационным лагерям - хотя зрители с готовностью идентифицировали бы эти темы. Надеюсь, это потому, что у А.И. были проблемы с самими черно-белыми изображениями, а не из-за небрежности или предвзятости в их учебных наборах или аннотациях.
Смещение - хорошо известное явление в машинном обучении, которое может привести к оскорбительным результатам. Анализ этих изображений, основанный исключительно на данных, которые мы получили, не обсуждал и не признавал Холокост, упущение, которое противоречит законодательству Германии и других стран. Эти недостатки подчеркивают важность критической оценки новых технологий перед их более широким использованием.
Нахождение других воспроизводимых результатов
Будучи преисполнены решимости найти альтернативный способ для количественных подходов, чтобы помочь гуманитарным наукам, мы закончили анализировать яркость снимков, сравнивая сцены воспоминаний с другими моментами в жизни Хафта. Для этого мы количественно оценили яркость отсканированных изображений с помощью программного обеспечения для анализа изображений.
Мы обнаружили, что на протяжении всей книги эмоционально счастливые и легкие фазы, такие как его побег из тюрьмы или послевоенная жизнь Хафта в США, показаны яркими изображениями. Травмирующие и грустные фазы, такие как его опыт в концентрационном лагере, показаны в виде темных изображений. Это соответствует цветовой психологии отождествления белого с чистым и счастливым тоном, а черного с символом грусти и печали.
Установив общее понимание того, как яркость используется в изображениях книги, мы более внимательно изучили сцены воспоминаний. Все они изображали эмоционально напряженные события, и некоторые из них были темными, такими как воспоминания о кремировании других заключенных концлагеря и оставлении любви всей его жизни.
Однако мы были удивлены, обнаружив, что воспоминания о том, как Хафт собирается ударить противника до смерти, были яркими и ясными - предполагая, что он испытывает позитивные эмоции по поводу предстоящей фатальной встречи. Это полная противоположность тому, что читатели, подобные нам, вероятно, чувствуют, следя за историей, возможно, видя, что противник Хафта слаб и понимая, что его скоро убьют. Когда читатель чувствует жалость и сочувствие, почему Хафт чувствует себя позитивно?
Это противоречие, обнаруженное путем измерения яркости изображений, может выявить более глубокое понимание того, как нацистские лагеря смерти эмоционально повлияли на Хафт. Для нас сейчас невообразимо, как перспектива избить кого-то до смерти в боксерском поединке была бы позитивной. Но, возможно, Хафт оказался в таком отчаянном положении, что он видел надежду на выживание, сражаясь с противником, который был еще более голодным, чем он.
Использование А.И. Инструменты для анализа этого литературного произведения проливают новый свет на ключевые элементы эмоций и памяти в книге, но они не заменяют навыки эксперта или ученого при интерпретации текстов или изображений. В результате нашего эксперимента мы считаем, что А.И. и другие вычислительные методы представляют интересную возможность с потенциалом для более измеримых, воспроизводимых и, возможно, объективных исследований в гуманитарных науках.
Будет сложно найти способы использования А.И. соответственно в гуманитарных науках - и тем более потому, что нынешний А.И. Системы еще недостаточно развиты, чтобы надежно работать во всех контекстах. Ученые также должны быть готовы к потенциальным отклонениям в этих инструментах. Если конечная цель А.И. исследования направлены на разработку машин, которые конкурируют с человеческим познанием, системы искусственного интеллекта могут нуждаться не только в том, чтобы вести себя как люди, но также понимать и интерпретировать чувства, как люди.
Эта статья была первоначально опубликована в «Разговоре» Леони Хинтце и Аренд Хинце http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. Прочитайте оригинальную статью здесь.
Брайан Джозеф Дэвис тащит в будущее известных литературных персонажей | JOB HACKS
Карьера редко идет по плану. В Job Hacks мы потрясаем экспертов за идеи, которые они развили на пути к вершине своей области. Имя: Брайан Джозеф Дэвис. Родной город: Виндзор, Канада. Работа: Дэвис - режиссер и цифровой художник, наиболее известный своими композитами, в которых он использовал правоохранительные ...
Два лучших литературных телешоу - это не адаптация книг
«Игра престолов» и «Чужеземец» должны учиться у «Черных Парусов» и «Пенни Ужасной».
Будет ли Google A.I. Заменить астрономов НАСА? Он нашел Kepler-90i
НАСА использовало Google AI для обнаружения ранее пропущенной планеты, вращающейся вокруг далекой звезды Кеплер-90. Означает ли это конец астрономов человека? НАСА отвечает.