短篇通話故事流行程度也能用人工智能預(yù)測?迪士尼做到了
迪士尼與麻省大學(xué)波士頓分校的研究人員合作開發(fā)了一種技術(shù),KUKA機(jī)器人示教器維修,能夠利用人工智能算法評估短篇故事流行度。雖然這些人工智能程序還不能像專業(yè)文學(xué)批評家一樣分析故事的好壞,工業(yè)機(jī)器人維修,但卻能夠預(yù)測哪些故事可能最受歡迎。我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測故事能否流行方面取得了一些成功。迪士尼研究員BoyangLi說,你還不能使用它們挑選當(dāng)?shù)貙懽鞅荣惖膬?yōu)勝者,但卻可以用于指導(dǎo)未來的研究。
研究人員使用社交問答網(wǎng)站Quora上的文章來訓(xùn)練人工智能程序,因?yàn)樵摼W(wǎng)站上的很多答案都以故事的形式體現(xiàn),所以讀者的點(diǎn)贊可以作為一項(xiàng)流行度指標(biāo),大致體現(xiàn)故事的質(zhì)量。
該團(tuán)隊(duì)收集了大約5.5萬條回答,將其中超過2.8萬條歸為故事,KUKA機(jī)器人維修,每一個故事平均有369個單詞。他們隨后還開發(fā)了兩個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個用于查看每個故事的不同部分,另外一個從更加整體的視角評估一個故事。
每個人工智能都可以預(yù)測一個故事的相對流行度,這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都比單純的文字性評估效果更好,但全局性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比專注于各個部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果還要高出18%。
業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,電影公司未來也可能會使用類似的技術(shù)選擇劇本。