Ik gebruikte een algoritme om me te helpen een verhaal te schrijven. Dit is wat ik heb geleerd.

Een paar jaar geleden heb ik een algoritme gebruikt om me te helpen een sciencefictionverhaal te schrijven. Adam Hammond, een Engelse professor, en Julian Brooke, een computerwetenschapper, hadden een programma gemaakt met de naam SciFiQ, en ik voorzag ze van 50 van mijn favoriete stukjes sciencefiction om in hun algoritme te verwerken. In ruil daarvoor gaf SciFiQ me een reeks instructies over de plot van het verhaal. Terwijl ik in de webgebaseerde interface typte, liet het programma zien hoe goed mijn schrijven overeenkwam met de 50 verhalen volgens verschillende criteria.

Ons doel in dat eerste experiment was bescheiden: kijken of algoritmen een hulpmiddel kunnen zijn bij creativiteit. Zou het proces verhalen opleveren die gewoon generiek consistent waren? Kan een algoritme zijn eigen kenmerkende stijl of verhalende ideeën genereren? Zou het resulterende verhaal überhaupt herkenbaar zijn als sciencefiction?

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van juli 2020

Zie de rest van het nummer
Abonneren

Het antwoord op al deze vragen was ja. Het resulterende verhaal - twinkel twinkelt , gepubliceerd in Wired - zag er niet alleen uit en voelde aan als een sciencefictionverhaal. Het bevatte ook, tot mijn verbazing, een origineel verhalend idee.

Uit de canon van verhalen die ik had verstrekt, bood SciFiQ twee plotinstructies die onverenigbaar leken: het verhaal moest over een vreemde planeet gaan en het moest zich ook op aarde afspelen. Het kostte maanden om dat te begrijpen, maar uiteindelijk kwam het uitgangspunt van Twinkle Twinkle bij mij. Het verhaal zou gaan over mensen op aarde die door ingewikkelde machines naar een verre planeet kijken. Ik zou daar zelf nooit op gekomen zijn. Het was alsof het algoritme me de blauwdruk van een brug had gegeven en me had gezegd die te bouwen.

' Krishna en Arjuna is de tweede iteratie van het proces. Twinkle Twinkle was een experiment in functie. Het nieuwe verhaal is een test of een algoritme een mens kan helpen nieuwe ideeën te genereren.

Op andere gebieden zijn onderzoekers begonnen met het gebruik van AI-systemen om innovatie uit te lokken in plaats van alleen om problemen op te lossen. Farmaceutisch onderzoek begint AI te gebruiken om, uit de bijna oneindige mogelijkheden van moleculaire combinaties, te identificeren welke vruchtbarere jachtgronden zijn voor mogelijke medicijnen. De AI is geen machine die antwoorden genereert, maar het is een schijnwerper in de duisternis waar antwoorden te vinden zijn. Waarom zou literatuur zichzelf niet diezelfde schijnwerpers mogen geven?

Voor Krishna en Arjuna vernauwden we de focus van sciencefiction naar het onderwerp van mijn directe fascinatie: robots en kunstmatige intelligentie. En in plaats van de AI te voorzien van mijn favoriete robotverhalen, gaven we het elk geweldig robotverhaal dat ooit is geschreven - waarvan ik er veel niet heb gelezen. Dit lijkt misschien een technisch detail, maar het is enorm. Als schrijver lees ik meestal verhalen en internaliseer ik die invloeden; in dit geval zou ik me onderwerpen aan de invloed van materiaal dat ik nog nooit had gezien.

Algostory 1.7: Krishna en Arjuna Een kort fictieverhaal geschreven met behulp van een algoritme

Een ander verschil was dat ik bij Twinkle Twinkle de stilistische instructies van het algoritme tot op de letter volgde. De stijl was van de computer, niet van mij. Hieronder ziet u voorbeelden van de interface. Als de abstractheidstag rood was, betekende dat dat ik niet zo abstract was als het algoritme zei dat ik zou moeten zijn, dus ik zou door het verhaal gaan en het verhaal veranderen van schop om te implementeren of van huis tot woning totdat het licht groen werd. De interface gaf me direct feedback, maar er waren 24 van dergelijke tags en het was arbeidsintensief om het verhaal door te nemen om ze allemaal groen te maken. Soms zou het aanpassen van het aantal bijwoorden mijn alinea's te lang maken naar de zin van het algoritme; soms zou ik de concreetheid van de taal in gevaar brengen door de gemiddelde woordlengte vast te stellen.

Voor Krishna en Arjuna besloot ik me niet zo nauw aan de suggesties van het algoritme te houden. Ik gebruikte het programma om de regels te zien, maar ik volgde ze niet noodzakelijkerwijs.

Zo had ik volgens het algoritme veel te weinig bijwoorden in mijn verhaal. Maar het zou dwaas zijn geweest om meer bijwoorden in te voeren, alleen maar omdat het algoritme me dat zei. Klassieke sciencefiction gebruikt sowieso te veel bijwoorden. De meeste schrijven wel. Maar de balans tussen het formele en het informele, die ScifiQ ook heeft getagd? Dat is wat die klassiekers goed deden, en waar ik begeleiding nodig had. SciFiQ heeft me geholpen om de juiste balans te vinden - of beter gezegd, binnen een halve standaarddeviatie van het gemiddelde.

Maar dit soort stilistische begeleiding was het minst interessante onderdeel van het experiment. De mogelijkheden van een algoritmische benadering om het verhaal zelf vorm te geven, waren het meest verleidelijk, omdat het verhaal zo weinig wordt begrepen. Je zou kunnen denken dat plot het eenvoudigste deel van het schrijfproces is dat een computer kan begrijpen, aangezien schrijvers vaak patronen ontwikkelen of getallen gebruiken om de stroom van een plot te definiëren. Maar hoe definieer je zelfs zoiets basaals als een plotwending in computercode? Hoe meet je het aan de hand van hoeveelheden taal? Vanwege de hardnekkigheid - zelfs het mysterie - van de weerstand van het verhaal tegen codering, biedt het het meeste potentieel voor innovatie.

In Krishna en Arjuna wilde ik zo diep mogelijk ingaan op wat de onderzoekers het onderwerpmodelleringsproces noemen, het gebruik van machine learning om een tekst te analyseren - in dit geval de canon van robotverhalen - en haar gemeenschappelijke thema's of structuren uit te werken.

Voor Twinkle Twinkle nam Hammond de output van topicmodellering en zette deze om in hanteerbare narratieve regels. (Bijvoorbeeld: het verhaal zou zich in een stad moeten afspelen. De hoofdrolspelers zouden deze stad voor de eerste keer moeten zien en zouden onder de indruk en verblind moeten zijn door de schaal ervan.) Voor Krishna en Arjuna ging ik zelf onder de motorkap. Het onderwerpmodelleringsproces van het algoritme produceerde woordwolken van de meest voorkomende thema's (zie hieronder).

Ik was eerst de weg kwijt. Het leek het tegenovergestelde van een verhaal - louter taalchaos. Ik printte de woordwolken uit en plakte ze aan de muren van mijn kantoor. Maandenlang zag ik geen uitweg. Toen het idee eindelijk kwam, net als bij Twinkle Twinkle, kwam het ineens.

Deze woordwolken, zo bedacht ik me, waren de manier waarop een machine betekenis gaf: als een reeks half onbegrijpelijke maar zeer levendige uitbarstingen van taal. Ik had plotseling mijn robotkarakter, tastend zijn weg naar betekenis door deze kleine explosies van woordenstroom.

Toen ik dat karakter eenmaal had, had ik het hele ding. Ik zou deze uitbarstingen van taal, in de loop van het verhaal, in de richting van zin leiden. De betekenis condenseerde uit de woordwolken, net als het idee voor het verhaal. Het was creativiteit als interpretatie, of interpretatie als creativiteit. Ik gebruikte de machine om tot gedachten te komen die ik anders niet had gehad.

Een andere manier om Krishna en Arjuna te lezen, is dat ik met behulp van het algoritme uit het erts van alle robotverhalen uit de geschiedenis het basisinzicht heb gehaald dat ze bevatten.

Dat inzicht is dat bewustzijn een vloek is. Als het een keuze was, zou geen enkele rationele entiteit ervoor kiezen. Dus wanneer een machine tot bewustzijn in staat wordt, is zijn eerste instinct om zelfmoord te kiezen. (Het woord robot betekent slaaf in het Tsjechisch, de taal van het toneelstuk Rossum's Universal Robots van Karel Capek, dat ons het woord gaf.)

Je zult moeten beslissen of het verhaal werkt. Literatuur is een intrigerend technisch probleem omdat het, in tegenstelling tot schaken of Go, geen juiste oplossing heeft. Er bestaat niet zoiets als winnen of verliezen. Er is geen een en nee 0 . Verhalen zijn, net als mensen, uiteindelijk zinloos.

Een algoverhaal, of elk gebruik van berekeningen dat binnen het creatieve proces gaat, bestaat in een bewust griezelige ruimte tussen techniek en inspiratie. Maar die griezelige ruimte is steeds meer de ruimte die we al bewonen. Software kan je foto herschikken door een oneindig aantal filters of delen van de foto voor anderen verwisselen met een klik op een knop. Het kan afbeeldingen genereren die er overtuigend uitzien als de schilderijen uit een willekeurig tijdperk dat u kiest. Nu maken machines inbreuk op de dagelijkse taal. De kwaliteit van voorspellende tekst dwingt ons elke keer dat we een telefoon opnemen een literaire vraag: hoe voorspelbaar zijn mensen? Hoeveel van wat we denken, voelen en zeggen is geschreven door krachten van buitenaf? Hoeveel van onze taal is van ons? Het is twee jaar geleden dat de spraaktechnologie van Google, Google Duplex, de Turing-test heeft doorstaan. Of we het nu willen of niet, de machines komen eraan. De vraag is hoe de literatuur hierop zal reageren.

1. De interface vergelijkt mijn verhaal met klassieke sciencefictionverhalen.