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06-21
这是莎士比亚十四行诗中的一节。
这是Deep-speare人工智能程序“创造”的一首十四行诗。
抛开Deep-speare“作品”的质量不谈，至少在节奏、韵律和语法方面，这首短十四行诗的表现非常出色，足以迷惑很多人。
这就是为什么一些研究团队发现大多数读者无法区分人工智能生成的诗歌和人类创作的诗歌之间的区别。
Deep-speare团队包括三名机器学习研究人员和一位文学学者。
他们用了大约一首十四行诗和大约36.7万个单词来训练这个人工智能“诗人”，让它能够学会自己“创造”。
简单来说，Deep和speare利用深度学习筛选训练数据库中的诗歌，并一次又一次地尝试创作与样本匹配的诗歌。
尽管在之前的一些类似项目中，研究人员会提前向人工智能提供押韵、韵律等知识，但Deep-姚却独立学习了与十四行诗写作相关的三大要素：韵律、押韵和自然语言（即单词组合在一起）。
正确、流畅）。
具体来说，Deep-speare系统由三部分组成：节奏模型、韵律模型和保证语法正确的自然语言模型，其中自然语言模型是最重要的部分。
首先，语言模型会对语料库（语料库的内容基于维基百科条目、Reddit主题和一些专门构建的数据库）中的单词进行筛选和预测，以确定哪些单词适合组合成句子。
经过适当的训练，语言模型会给流畅的句子打高分，给无意义的句子打低分。
语言模型的质量可以通过观察下一个单词（从右到左）的相关强度来证明。
例如，“旧金山”经常一起出现，而“咖啡”通常与“提神”或“赋予生命”等词语更相关，而不是与“强大”或“轻盈”等词语相关。
如果一个语言模型能够正确处理这些信息，那么就可以认为该模型在很大程度上捕获了语言的复杂性。
一旦语言模型训练好，从头生成句子就不再困难。
重复此步骤即可达到创作十四行诗的基础。
除了单词和句子之外，Deep·斯皮尔还学习了节奏，即查看每行中的字母和标点符号，确定哪些字符对应哪些音节以及哪些音节受到重音。
例如，单词“summer”应该被理解为两个音节，具有不同的重音情况——重读的“sum”和非重读的“mer”。
当Deep-speare写一首十四行诗时，语言模型会生成候选行，韵律模型从中选择符合节奏的行，然后重复这个过程。
当然，还有韵律模型。
该模型只关注每行诗的最后一个词，试图尽可能地实现词韵。
例如，“日”和“可能”、“温带”和“日期”。
在检查诗歌输出时，研究团队发现Deep-speare生成的诗歌短语与训练数据没有太多重叠。
也就是说，它不是记住训练数据然后直接复制，而是创造出具有原始意义的诗歌。
但这并不能说明这首诗的文学品质。
为此，研究小组聘请了两名评论家，要求评委区分人类和机器创作的十四行诗。
第一个是亚马逊 Mechanical Turk 雇用的众包工人，他们会说基本英语，但没有诗歌方面的专业知识。
最终结果是，工人们以 50% 的准确率猜出了人类和机器的诗歌。
然而，这个数字可能会被夸大，因为工作人员可能会在网上搜索诗歌摘录，人类诗歌会出现在搜索结果中，但机器诗歌不会出现。
第二位评委是多伦多大学文学助理教授亚当·哈蒙德(Adam Hammond)。
这次的评审方式是对人类和机器共同创作的十四行诗从韵律、节奏、可读性和情感影响力四个方面进行评分。
由此，亚当·哈蒙德对Deep-speare的节奏和韵律给予了极高的评价，甚至超越了人类（因为诗人常常为了达到某种效果而故意不遵守规则）；就可读性和情感而言，Deep-speare略显逊色。
文学专家一眼就能看出哪些是莎士比亚写的，哪些是AI诗人写的。
目前，研究团队正在努力提升人工智能诗人在可读性和情感影响力方面的表现。
另一方面，人类诗人并没有坐在办公桌前思考：“那么，我的第一句话应该是什么？”在创作之前，然后在做出那个艰难的决定之后，绞尽脑汁思考接下来的两个词。
相反，诗人会在心中有一个先入为主的主题，然后寻找词语来表达这个想法。
研究团队朝这个方向迈出了一步，让Deep-姚能够根据特定主题（例如爱或失去）创作诗歌。
而且，坚持一个主题可以增加绝句的连贯性，而模型可以选择的词汇也会受到主题的限制。
毫无疑问，这是一个雄心勃勃的项目。
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