Il y a quelques années, j'ai utilisé un algorithme pour m'aider à écrire une histoire de science-fiction. Adam Hammond, un professeur d'anglais, et Julian Brooke, un informaticien, avaient créé un programme appelé SciFiQ, et je leur ai fourni 50 de mes morceaux de science-fiction préférés pour alimenter leur algorithme. En retour, SciFiQ m'a donné un ensemble d'instructions sur l'intrigue de l'histoire. Au fur et à mesure que je tapais dans son interface Web, le programme montrait à quel point mon écriture se mesurait aux 50 histoires selon divers critères.

Notre objectif dans cette première expérience était modeste: voir si les algorithmes pouvaient être une aide à la créativité. Le processus ferait-il des histoires qui étaient simplement génériquement cohérentes? Un algorithme pourrait-il générer son propre style distinct ou ses propres idées narratives? L'histoire qui en résulterait serait-elle reconnaissable du tout comme de la science-fiction?

La réponse à toutes ces questions était oui. L'histoire qui en résulte – «Twinkle Twinkle», publiée dans Wired – ne ressemble pas seulement à une histoire de science-fiction. À ma grande surprise, il contenait également une idée narrative originale.

Du canon des histoires que j'avais fournies, SciFiQ a offert deux instructions de complot qui semblaient incompatibles: l'histoire devait être sur une planète étrangère, et elle devait également avoir lieu sur Terre. Cela a pris des mois pour comprendre cela, mais finalement la prémisse de «Twinkle Twinkle» m'est venue. L'histoire impliquerait des gens sur Terre regardant, à travers des machines élaborées, une planète lointaine. Je n'aurais jamais pensé à ça moi-même. C'était comme si l'algorithme m'avait remis le plan à un pont et m'a dit de le construire.

Krishna et Arjuna », que vous pouvez lire ici, est la deuxième itération du processus. "Twinkle Twinkle" était une expérience fonctionnelle. La nouvelle histoire est un test pour savoir si un algorithme peut aider un humain à générer de nouvelles idées.

Dans d'autres domaines, les chercheurs ont commencé à utiliser les systèmes d'IA pour provoquer l'innovation plutôt que simplement pour résoudre des problèmes. La recherche pharmaceutique commence à utiliser l'IA pour identifier, parmi les possibilités presque infinies de combinaisons moléculaires, qui sont des terrains de chasse plus fertiles pour d'éventuels médicaments. L'IA n'est pas une machine à générer des réponses, mais c'est un projecteur dans l'obscurité où des réponses pourraient être trouvées. Pourquoi la littérature ne devrait-elle pas se donner le même coup de projecteur?

Pour «Krishna et Arjuna», nous avons réduit le champ de la science-fiction au sujet de ma fascination immédiate: les robots et l'intelligence artificielle. Et au lieu de fournir à l'IA mes histoires de robots préférées, nous lui avons donné toutes les grandes histoires de robots jamais écrites, dont beaucoup que je n'ai pas lues. Cela peut sembler un détail technique, mais c'est énorme. En tant qu'écrivain, je lis habituellement des histoires et intériorise ces influences; dans ce cas, je me soumettrais à l '«influence» de matériel que je n'avais jamais vu.

Une autre différence était qu'avec «Twinkle Twinkle», j'ai suivi à la lettre les instructions stylistiques de l'algorithme. Le style était l'ordinateur, pas le mien. Vous pouvez voir des exemples de l'interface ci-dessous. Si la balise «abstractness» était rouge, cela signifiait que je n'étais pas aussi abstrait que l'algorithme le disait, alors je passerais par l'histoire en changeant «spade» en «implement» ou «house» en «residence» jusqu'à ce que la lumière devienne verte. L'interface m'a donné un retour instantané, mais il y avait 24 balises de ce type, et parcourir l'histoire pour les rendre toutes vertes était exigeant en main-d'œuvre. Parfois, fixer le nombre d'adverbes rendrait mes paragraphes trop longs au gré de l'algorithme; parfois, en fixant la longueur moyenne des mots, je compromettrais le «concret» de la langue.

Pour «Krishna et Arjuna», j'ai décidé de ne pas adhérer aussi étroitement aux suggestions de l'algorithme. J'ai utilisé le programme pour voir les règles, mais je ne les ai pas nécessairement suivies.

Par exemple, selon l'algorithme, j'avais trop peu d'adverbes dans mon histoire. Mais il aurait été idiot de verser plus d'adverbes simplement parce que l'algorithme me l'a dit. La science-fiction classique utilise de toute façon trop d'adverbes. La plupart des écrits le font. Mais l'équilibre entre le formel et le familier, que ScifiQ a également identifié? C’est ce que ces classiques ont bien fait et où j’avais besoin de conseils. SciFiQ m'a aidé à trouver le bon équilibre, ou plutôt à moins d'un demi-écart-type de la moyenne.

Mais ce type d'orientation stylistique était la partie la moins intéressante de l'expérience. Les possibilités d'une approche algorithmique pour façonner le récit lui-même étaient les plus alléchantes, car le récit est si peu compris. Vous pourriez penser que l'intrigue serait la partie la plus simple du processus d'écriture pour un ordinateur à «comprendre», car les écrivains développent souvent des modèles ou utilisent des nombres pour définir le flux d'une intrigue. Mais comment définissez-vous même quelque chose d'aussi basique qu'une «intrusion» dans le code informatique? Comment la mesurez-vous à travers des quantités de langage? En raison de l’intraitabilité, voire du mystère, de la résistance du récit à l’encodage, il offre le plus grand potentiel d’innovation.


Dans «Krishna et Arjuna», je voulais approfondir ce que les chercheurs appellent le «processus de modélisation de sujet», qui est l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser un corps de texte – dans ce cas, le canon du robot histoires – et choisissez ses thèmes ou structures communs.

Pour "Twinkle Twinkle", Hammond a pris la sortie de modélisation du sujet et l'a convertie en règles narratives gérables. (Par exemple: «L'histoire devrait se dérouler dans une ville. Les protagonistes devraient voir cette ville pour la première fois et devraient être impressionnés et éblouis par son échelle.») Pour «Krishna et Arjuna», je suis allé moi-même sous le capot . Le processus de modélisation des thèmes de l'algorithme a produit des nuages ​​de mots des thèmes les plus courants (voir ci-dessous).

J'étais perdu au début. Cela ressemblait à l'opposé d'un récit – un simple chaos linguistique. J'ai imprimé les nuages ​​de mots et je les ai attachés aux murs de mon bureau. Pendant des mois, je n'ai pas vu de voie à suivre. Quand l'idée est finalement venue, tout comme avec «Twinkle Twinkle», elle est venue d'un coup.

Ces nuages ​​de mots, me semblait-il, étaient la façon dont une machine donnait un sens: comme une série d'éclats de langage à moitié incompréhensibles mais très vifs. J'ai soudainement eu mon personnage de robot, tâtonnant vers le sens à travers ces petites explosions de verbiage.

Une fois que j'avais ce personnage, j'avais tout. Je dirigerais ces éclats de langage, au cours de l'histoire, vers le sens. Le sens s'est condensé dans les nuages ​​de mots, tout comme l'idée de l'histoire. C'était la créativité comme interprétation, ou l'interprétation comme créativité. J'ai utilisé la machine pour penser à des choses que je n'aurais pas pu avoir autrement.

Une autre façon de lire «Krishna et Arjuna» est qu’avec l’aide de l’algorithme, j’ai extrait du minerai de toutes les histoires de robots de l’histoire les informations de base qu’elles contenaient.

Cette perspicacité est que la conscience est une malédiction. S'il s'agissait d'un choix, aucune entité rationnelle ne le choisirait. Ainsi, lorsqu'une machine devient capable de conscience, son premier instinct est de choisir le suicide. (Le mot «robot» signifie «esclave» en tchèque, la langue de la pièce de Karel Capek, Rossum's Universal Robots, qui nous a donné le mot.)

Vous devrez décider si l'histoire fonctionne. La littérature est un problème technique intrigant car, contrairement aux échecs ou à Go, elle n'a pas de solution correcte. Il n'y a rien de tel qu'une victoire ou une perte. Il n'y a pas 1 et non 0. Les histoires, comme les gens, sont finalement futiles.

Une «algostory», ou toute utilisation du calcul qui entre dans le processus créatif, existe dans un espace consciemment étrange entre l'ingénierie et l'inspiration. Mais cet espace étrange est de plus en plus l'espace que nous habitons déjà. Le logiciel peut refondre votre photo à travers une infinité de filtres ou échanger des parties de l'image pour d'autres en un seul clic. Il peut générer des images qui ressemblent de manière convaincante aux peintures de n'importe quelle époque de votre choix. Maintenant, les machines empiètent sur le langage courant. La qualité du texte prédictif nous impose une question littéraire à chaque fois que nous prenons un téléphone: dans quelle mesure les êtres humains sont-ils prévisibles? Dans quelle mesure ce que nous pensons, ressentons et disons est-il écrit par des forces extérieures? Quelle proportion de notre langue est la nôtre? Cela fait deux ans que la technologie vocale de Google, Google Duplex, a réussi le test de Turing. Que nous le voulions ou non, les machines arrivent. La question est de savoir comment la littérature répondra.


1. L'interface compare mon histoire à des histoires de science-fiction classiques.

Stephen Marche

2. L'algorithme donne des instructions stylistiques.

Stephen Marche 2

3 & 4. Il suggère entre autres le nombre d'adverbes à utiliser.

Stephen Marche 3
Stephen Marche 4

5. Des nuages ​​de mots résumant des sujets communs dans les histoires de robots passées ont servi d'inspiration pour celui-ci.

Stephen Marche wordcloud

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