Fügen Sie ein Wort hinzu und ein neues Gedicht wird generiert. Das Keimwort muss im originalen Kalevala-Epos gefunden werden. Die Maschine schlägt dir verschiedene Kalevala-Wörter vor, wenn du anfängst, das Wort zu schreiben.
Sie können den KI-Textgenerator auf der Website von Helsingin Sanomat ausprobieren: Syötä HS:n Kalevala-koneeseen sana – saat tekoälyn kirjoittaman runon
Wie bei allem maschinellen Lernen und jeder künstlichen Intelligenz basiert die Textgenerierung grundsätzlich auf dem Erkennen von Mustern in den Daten. Das neuronale Netz sagt einfach das nächste Wort basierend auf dem vorherigen Kontext voraus, und dieser Prozess wiederholt sich immer und immer wieder. Das bedeutet, dass unser neuronales Netz zwar Texte generieren kann, die poetisch und überzeugend aussehen, der Algorithmus aber kein Verständnis für Konzepte wie die Handlung von Kalevala oder die Beziehung zwischen den Figuren in der Geschichte hat. Derzeit gibt es für einen Algorithmus keine Möglichkeit, eine Geschichte mit sinnvoller Handlung und Charakteren zu generieren. Diese Art von Kreativität lässt sich nicht auf eine Aufgabe des maschinellen Lernens reduzieren, zumindest noch nicht.
Obwohl die Erstellung wirklich kreativer und aufschlussreicher Geschichten derzeit außerhalb der Reichweite von KI liegt, sind die jüngsten Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache erstaunlich. Betrachten wir zum Beispiel die Arbeit von OpenAi (https://blog.openai.com/better-language-models/). Der von ihrem maschinellen Lernmodell generierte Text scheint so authentisch zu sein, dass die Forscher die Arbeit nicht vollständig für die Öffentlichkeit freigeben, da sie "Bedenken haben, dass große Sprachmodelle verwendet werden, um irreführende, voreingenommene oder missbräuchliche Sprache in großem Maßstab zu erzeugen". Das Modell von OpenAI funktioniert genauso wie unseres – es ist darauf trainiert, das nächste Wort vorherzusagen, das im Text vorkommt. Bei genügend Trainingsdaten kann es lernen, sehr überzeugende Texte für Kontexte zu generieren, die in den Trainingsdaten gut dargestellt werden. Dennoch ist es in dem Sinne begrenzt, dass es kein semantisches Datenmodell oder Ontologien gibt.
Interview mit DAIN Studios' Pekka Ahtonen, der hinter dem KI-Projekt Kalevala steht
Wie sind Sie auf die Idee gekommen, eine Maschine darauf zu trainieren, neue Texte zu generieren, die auf der finnischen Kalevala-Epoche von Elias Lönnrot basieren und 1835 veröffentlicht wurden?
Pekka: Meine Verbindung zu dem, was als kleines internes Projekt bei DAIN Studios ist eine ganz persönliche Reise. Es begann eigentlich mit dieser Familiengeschichte, in der mein Ur-Ur-Ur-Großvater Eljas (auch bekannt als Uljaska) Ahtonen Mitte des 19. Jahrhunderts das Dorf Rimpi nahe der Grenze zu Russland gründete. Die Geschichte besagt, dass der finnische Künstler Akseli Gallen-Kallela 1890 bei einem Besuch in Rimpi meinen Vorfahren Uljaska Ahtonen traf und zum Vorbild für Väinämöinen in Gallen-Kallelas Illustration des Kalevala wurde.
Das Skript, mit dem die Maschine trainiert wurde, um den Kalevala-Text zu generieren, basierte auf dem Skript, das ich vor einem Jahr verwendet hatte, als ich Text für die Fernsehserie Die Simpsons generierte. Ich dachte, es wäre eine neuartige Idee, die Verwendung dieser Schrift auf die Kalevala zu übertragen.
Wie fördert Kalevala AI die finnische Kultur und fördert das Wissen über die finnische nationale Epoche?
Pekka: Ich denke, es ist wichtig, seine kulturellen Wurzeln zu kennen, da dies die persönliche Identität unterstützt. Unser Bildungssystem hat im Laufe der Jahre viele Reformen durchlaufen, und auch der Unterricht des Kalevala wurde von der Bildungsreform beeinflusst. Vor vielen Jahrzehnten wurde das Kalevala in den Schulen durch Volkslieder und Auswendiglernen gelehrt. Heutzutage ist es schwer, einen Schüler zu finden, der die 20.000 Wörter des Kalevala auswendig gelernt hat. Außerdem glaube ich, dass es ziemlich schwierig wäre, in Finnland jemanden zu finden, der in der prosaischen/poetischen Form des Kalevala schreiben könnte – es ist ein Talent, das verloren gegangen ist, als sich unsere Bildungsprioritäten im Laufe der Jahre geändert haben. Das Paradoxe ist, dass auf der einen Seite die Technologie viele Veränderungen im finnischen Bildungssystem vorangetrieben hat, bis zu dem Punkt, an dem wir den Zweck der Poesie schmälern. Auf der anderen Seite ist es die Technologie, die den Zweck von Poesie, Kultur und kreativem Lernen erhöht. Neuartige ansprechende Lernmethoden können eingesetzt werden, um ein stärkeres Bewusstsein für unsere kulturellen Grundlagen zu schaffen, und ich hoffe, dass die Kalevala-KI für diesen Zweck eingesetzt werden kann.
Gibt es irgendwelche Merkmale des Kalevala-Textes, die ihn für die KI-Textgenerierung geeigneter oder handhabbarer machen?
Pekka: Merkmale wie Alliteration, Parallelität und das poetische Metrum (Kalevala-Metrum, eine Variation des trochäischen Tetrameters) unterstützen die Textvorhersage. Auch Tausende von Wörtern Text reichen aus, um die Maschine zu trainieren.
Wie komplex ist die Technologie zur Generierung von Kalevala-KI-Texten?
Pekka: Wir hatten weder die Technologie noch das Wissen, wie man diese Art der KI-Textgenerierung richtig durchführt, sagen wir vor fünf Jahren. Wir verwenden einen hochkomplexen Satz von Algorithmen und neuronalen Netzen, um die Maschine zu trainieren. Und ich denke, es ist wichtig, auch darauf hinzuweisen, dass der Einsatz von KI für die Textgenerierung eine ziemlich neue Wissenschaft ist, wir stehen erst am Anfang unserer Wissensreise in das, was in den kommenden Jahren möglich sein könnte.