Will A.I. Yakında Edebi Bilginlerin yerini alabilecek misiniz?

Birinin yapay ve doğal zekanın evrimini, diğeri Almanya'nın dilini, kültürünü ve tarihini araştıran çalışmasını yemek masasında yaptığımız tartışmaları hayal edin. Klişeleşmiş çelişkiyi, doğa biliminin ölçülebilir, ölçüme dayalı yaklaşımı ile beşeri bilimlerin daha niteliksel yaklaşımı, insanların en çok ne hissettiği ya da nasıl yaşadıkları ya da yorumladıkları arasındaki görüşlerde sık sık karşılaşıyoruz.

Her bir yaklaşımın diğerine ne kadar yardımcı olabileceğini görmek için bu kalıptan ayrılmaya karar verdik. Özellikle, yapay zekanın yönlerinin Holokost hakkındaki kurgusal olmayan bir grafik romanını yorumlamak için yeni yollar açıp açamayacağını görmek istedik. Bazı A.I. teknolojiler henüz yararlı bilgiler verecek kadar gelişmiş ve sağlam değildir - ancak daha basit yöntemler yorumlama için yeni bir fırsat sunan ölçülebilir ölçümlerle sonuçlanmıştır.

Bir Metin Seçme

Büyük metin metinlerini analiz eden çok sayıda araştırma var, bu yüzden A.I. için daha karmaşık bir şey seçtik. analiz: Reinhard Kleist’in Boksör Hertzko “Harry” Haft'ın Nazi ölüm kamplarında nasıl hayatta kaldığının gerçek hikayesine dayanan bir grafik roman. Kitabın resimlerinde gösterilen ana karakterin yüz ifadelerindeki duyguları belirlemek, bunun bize hikayeyi anlamak için yeni bir mercek sunup sunmayacağını bulmak istedik.

Bu siyah beyaz çizgi filmde Haft, kendisinin ve diğer toplama kampındaki mahkesmların birbirlerini ölümüne boks yapmak için yaptıkları korkunç hikayesini anlatıyor. Hikaye Haft’ın bakış açısından yazılmıştır; anlatı boyunca serpiştirilmiş, Haft’ın önemli kişisel olayların anılarını betimleyen flashback panelleri.

Beşeri bilimler yaklaşımı, hikayenin öğelerini veya bir bütün olarak hikayeyi analiz etmek ve bağlamlaştırmak olacaktır. Kleist’in grafik romanı, Allan’ın babasının yaşadığı deneyimler hakkında bildiklerine dayanarak, Haft’ın oğlu Allan’ın 2009 tarihli bir biyografik romanı hakkında bir yorum. Bu karmaşık yazar grubunun yorum ve anlayışlarını analiz etmek, yalnızca mevcut olanların üstüne başka bir öznel katman eklemek için hizmet edebilir.

Bilim felsefesi açısından bakıldığında, bu analiz seviyesi işleri daha karmaşık hale getirecektir. Bilim adamları farklı yorumlara sahip olabilirler, ancak hepsi aynı fikirde olsalar bile, içgörülerinin nesnel olarak doğru olup olmadığını veya herkesin aynı illüzyondan muzdarip olup olmadığını bilmiyorlardı. İkilemi çözmek, başkalarının bağımsız olarak üreyebilecekleri bir ölçüm üretmeyi amaçlayan bir deney gerektirir.

Görüntülerin Tekrarlanabilir Yorumlanması?

Görüntüleri kendimiz yorumlamak yerine, kendi önyargılarımıza ve önyargılarımıza maruz bırakmak yerine, A.I. daha objektif bir görüş getirebilirdi. Kitaptaki bütün panelleri tarayarak başladık. Sonra Google’ın vizyonu A.I. ve Microsoft AZURE’ün yüz tanıma ve duygusal karakter ek açıklaması.

Analiz etmek için kullandığımız algoritmalar Boksör daha önce Google veya Microsoft tarafından, halihazırda gösterdikleri şeylerin açıklamalarıyla etiketlenmiş yüz binlerce resim üzerinde eğitilmişti. Bu eğitim aşamasında, A.I. sistemlerden görüntülerin neyi gösterdiğini belirlemesi istendi ve bu cevaplar, eğitilen sistemin doğru ya da yanlış olup olmadığını görmek için mevcut açıklamalarla karşılaştırıldı. Eğitim sistemi, doğru cevapları üreten temeldeki derin sinir ağlarının elemanlarını güçlendirdi ve yanlış cevaplara katkıda bulunan parçaları zayıflattı. Hem yöntem hem de eğitim materyalleri - görüntüler ve açıklamalar - sistemin performansı için çok önemlidir.

Sonra, A.I. kitabın resimlerinde gevşek. Sadece gibi Aile kan davası şovun yapımcılarının 100 yabancıya bir soru sorduğu ve potansiyel cevaplardan kaç tanesini seçtiği sayılırsa, yöntemimiz A.I. Bir yüzün hangi duyguyu gösterdiğini belirlemek için. Bu yaklaşım, içeriği öznel olarak yorumlarken sıklıkla eksik olan bir anahtar unsur ekler: tekrarlanabilirlik. Kontrol etmek isteyen herhangi bir araştırmacı algoritmayı tekrar çalıştırabilir ve yaptığımız sonuçları alabilir.

Ne yazık ki, bu A.I. araçlar, siyah-beyaz çizimlerin taranmaması için dijital fotoğraflar için optimize edilmiştir. Bu, resimlerdeki duygular hakkında fazla güvenilir veri almadığımız anlamına geliyordu. İnsan izleyiciler bu temaları kolayca tanımlayabilseler de, algoritmaların hiçbirinin Holokost veya toplama kampları ile ilgili görüntülerin hiçbirini tanımlamadığını bulmaktan rahatsız olduk. Umarım, A.I.'nin siyah-beyaz görüntülerle kendileri ile ilgili sorunları olması ve eğitim setlerinde veya ek açıklamalarındaki ihmal veya önyargı nedeniyle değil.

Önyargı, makine öğrenmesinde bilinen ve gerçekten rahatsız edici sonuçlara neden olabilecek bir fenomendir. Bu görüntülerin yalnızca elde ettiğimiz verilere dayanarak yapılan bir analiz, diğer ülkeler arasında Almanya'daki yasalara aykırı bir ihmal olan Holokost'u tartışmayacak veya kabul etmeyecektir. Bu kusurlar, yeni teknolojileri daha yaygın bir şekilde kullanmadan önce eleştirel değerlendirmenin önemini vurgulamaktadır.

Diğer Tekrarlanabilir Sonuçları Bulma

Beşeri bilimlere yardım etmek için nicel yaklaşımların alternatif bir yolunu bulmaya kararlıydık, resimlerin parlaklığını analiz ettik, geriye dönüş sahnelerini Haft’ın hayatındaki diğer anlarla karşılaştırdık. Bu amaçla, görüntü analiz yazılımı kullanarak taranan görüntülerin parlaklığını belirledik.

Kitap boyunca, hapishaneden kaçması veya Haft’ın ABD’deki savaş sonrası yaşamı gibi duygusal açıdan mutlu ve hafif aşamaların parlak görüntüler kullanılarak gösterildiğini gördük. Yoğunlaşma kampı deneyimleri gibi travmatize edici ve üzücü evreler karanlık görüntüler olarak gösterilir. Bu, beyazın renk psikolojisi ile saf ve mutlu bir ton olarak tanımlanması ve üzüntü ve kederin simgesi olarak siyah ile aynı çizgidedir.

Kitap görüntülerinde parlaklığın nasıl kullanıldığına dair genel bir fikir edindikten sonra, geri tepme sahnelerine daha yakından baktık. Bunların hepsi duygusal olarak yoğun olayları resmetti ve bazıları toplama kampındaki diğer mahkumların yakılması ve yaşam sevgisini terk etmeleri gibi karanlıktı.

Bununla birlikte, Haft'ı ölümüne zorlamak üzere olan hayal kırıklıklarının parlak ve net olduğunu görmekten şaşırdık - bu, yaklaşmakta olan ölümcül karşılaşma hakkında olumlu bir duygu yaşadığını gösteriyor. Bu, bizim gibi okuyucuların muhtemelen hikayeyi takip ederken hissettiklerinin tam tersi, belki de Haft’ın rakibini zayıf olarak görüyor ve öldürülmek üzere olduğunun farkında. Okuyucu acıma ve empati hissettiğinde, Haft neden olumlu hissediyor?

Resimlerin parlaklığını ölçerek bulunan bu çelişki, Nazi ölüm kamplarının Haft'ı duygusal olarak nasıl etkilediğine dair daha derin bir içgörü ortaya çıkarabilir. Bizim için, şu anda, bir boks maçında başkasını dövmek görünümünün nasıl olumlu olacağı düşünülemez. Fakat belki de Haft öyle umutsuz bir durumdaydı ki, kendisinden daha aç olan bir rakibe karşı karşıya kaldığında hayatta kalma umudu gördü.

A.I.'yi kullanmak Bu edebiyat eserini analiz etme araçları kitaptaki duygu ve hafızanın temel unsurlarına yeni bir ışık tuttu - ancak bir uzman veya bilgin metinleri veya resimleri yorumlama becerisinin yerine geçmediler. Deneyimiz sonucunda A.I. ve diğer hesaplama yöntemleri, beşeri bilimlerde daha ölçülebilir, yeniden üretilebilir ve belki nesnel araştırma potansiyeli ile ilginç bir fırsat sunar.

A.I.'yi kullanmanın yollarını bulmak zor olacak. Beşeri bilimlerde uygun olarak - ve hepsinden öte, çünkü şu anki A.I. sistemler henüz tüm bağlamlarda güvenilir bir şekilde çalışacak kadar karmaşık değil. Bilim adamları da bu araçlardaki potansiyel önyargılara karşı uyanık olmalıdır. A.I. Araştırma, insanın bilişine rakip makineler geliştirmek, yapay zeka sistemlerinin sadece insanlar gibi davranması gerekmiyor, aynı zamanda insanlar gibi duyguları anlaması ve yorumlaması gerekebilir.

Bu makale orijinal olarak Leonie Hintze ve Arend Hintze http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106 tarafından yapılan Konuşma ile yayınlanmıştır. Orijinal makaleyi buradan okuyun.