人工智能正学习写十四行诗

研究人员教电脑编写像莎士比亚这样的十四行诗

任何其他名字的AI生成的十四行诗都会闻起来很甜

除了拍摄37部戏剧之外，威廉·莎士比亚还是一位多产的十四行诗作曲家 - 在他的一生中制作了154首。现在，在他去世400多年后，巴德的话正在影响新一代诗人。只是这些作家用硅想象力和数字羽毛笔做到了这一点。

来自多伦多大学，墨尔本大学和IBM澳大利亚分部的一个研究人员联盟已经设法教导神经网络来制作十四行诗，正如巴德在16世纪所做的那样，用他自己的话来教授机器。他们在2018年的ACL会议上公布了他们的结果，你可以在GitHub上玩网络。

十四行诗遵循特定的结构和押韵模式。每个由14行组成 - 三个绝句，然后是对联。例如，这是莎士比亚的十四行诗18，他最知名的一个：

我是否可以把你比喻成夏天？ Shall I compare thee to a summer's day?

虽然你比夏天更可爱更温和： Thou art more lovely and more temperate:

狂风会使五月娇蕾红消香断， Rough winds do shake the darling buds of May,

夏天拥有的时日也转瞬即过； And summer's lease hath all too short a date:

有时天空之巨眼目光太炽热， Sometime too hot the eye of heaven shines,

它金灿灿的面色也常被遮暗； And often is his gold complexion dimmed,

而千芳万艳都终将凋零飘落， And every fair from fair sometime declines,

被时运天道之更替剥尽红颜； By chance, or nature's changing course untrimmed:

但你永恒的夏天将没有止尽， But thy eternal summer shall not fade,

你所拥有的美貌也不会消失， Nor lose possession of that fair thou ow'st,

死神终难夸口你游荡于死荫， Nor shall death brag thou wander'st in his shade,

当你在不朽的诗中永葆盛时； When in eternal lines to time thou grow'st,

只要有人类生存，或人有眼睛， So long as men can breathe, or eyes can see,

我的诗就会流传并赋予你生命。 So long lives this, and this gives life to thee.

“我们有兴趣了解这些表格是否可以从数据中自动学习，”IBM Research（澳大利亚）研究科学家Jey Han Lau告诉Engadget，“不依赖于音节或发音词典等外部知识来源。”

自世纪之交以来，创作诗歌的人工智能一直处于发展阶段。然而，他们中的绝大多数人只是为了押韵搜索发音词典，而不是从可用的数据集中找出它们。另一方面，IBM系统利用从古腾堡项目收集的超过2,600首十四行诗 - 除了莎士比亚的154 - 用于训练，开发和测试。结果是程序生成的十四行诗如此精心构成，以至于它们几乎与人们写的那些无法区分。

Lau承认，总共2,600个例子实际上是用于训练神经网络的一个相当小的数据集。 “通过电子邮件写道，与深度学习系统所采用的典型训练数据相比，[数千首十四行音阶]的音阶实际上很小。” “在设计网络时我们必须要有相当的创造力 - 我们不能拥有过于复杂的网络，因为它只会记住十四行诗。关键是我们希望网络能够推广它的学习，以便能够创作出新的诗歌。 “这是一个缩短的例子：

so gently, as the wind that flaps his wings

and shoots a monarch on the English lays

and what was that, with matters of all things

tis well ashamed to know— of all her ways

因为除了十四行诗创作之外，系统还能理解这些原因，它（理论上至少）可以适应任何语言生成它们。

请注意，系统并不完美。虽然所产生的诗歌足以愚弄随意的读者，但文学评论家研究人员表明这些诗歌并没有给人留下特别深刻的印象。具体来说，专家指出AI的文本中“缺乏可读性和情感”。然而，研究人员正在研究进一步改善系统诗意输出的方法。

“可读性部分可能更容易解决 - 我们可以首先在大量诗歌数据上训练模型（即，不限于十四行诗），然后仅使用十四行诗再次训练模型，这应该有助于改善生成诗的可读性，“刘写道。 “情绪问题有点棘手 - 至少（至少对我们来说）如何定义一首诗的情感质量并不明显，因此我们首先需要做的是仔细思考是什么才能创作一首诗情感“。

Lau解释说，无论团队是否能够进一步提高其AI的写作技巧，这项研究应该有助于推进神经网络技术的整体发展。 “我们证明了某些功能可以通过智能设计的网络架构自动学习[押韵和节奏，在我们的例子中]，”他说。 “因此，同样的原则可以应用于其他发电系统。”

近年来，自动化系统一直在慢慢进入艺术世界。 湾区艺术家兼工程师亚历克斯雷本利用人工智能重新构想了以鲍勃罗斯为中心的酸性旅行的“绘画的喜悦”剧集，制作了虚构人物的幽灵肖像，甚至模仿着名演员的声音节奏。 同样，剑桥咨询公司最近开发了一种系统，可以将您的涂鸦转化为艺术品，使梵高感到羞耻。 没有人能够与莎士比亚本人的文学敏锐度相提并论 - 但我们越来越接近了。