Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
xxii
wstęp
łańcuchowąwciążwzmacniającejsięinformacjizwrotnej?Zapewnewarunkipoczątkowe
tychbotówmogłymiećdużywpływnato,czytareakcjałańcuchowasprzyjawartościom
idążeniomludzi,czyjestdlanichniekorzystna.
GdyBrianSawyerzManningPublishingzadzwoniłdomnie,odrazuwiedziałem,
oczymchcęnapisaćikogochciałbymmiećdopomocy.Temporozwojualgorytmów
NLPiagregacjadanychwjęzykunaturalnymnadalrosły,aja,ColeiHannesstarali-
śmysiędotrzymaćkroku.
Dostępdonieustrukturyzowanych
*
danychwjęzykunaturalnymdotyczącychpoli-
tykiiekonomiipomógłNLPstaćsięważnymnarzędziemwprzybornikukażdegoszefa
kampaniilubfinansów.Nanerwydziałaświadomość,żeniektórezartykułów,które
kierujątymiprzewidywaniami,sąnapisaneprzezinneboty.Botyteczęstoniezdają
sobiewzajemniesprawyzeswegoistnienia.Botytedosłownierozmawiajązesobąipró-
bująsobąwzajemniemanipulować,podczasgdyzdrowieludziispołeczeństwaschodzi
nadrugiplan.Poprostułapiemysięnaprzejażdżkę.
Jedenzprzykładówtakiejpętlibotówrozmawiającychzbotamizostałpokazany
w2015rokuprzezstartupBanjo
5
.DziękimonitorowaniuTwitteraNLPstosowaneprzez
Banjomogłoprzewidziećwydarzeniawarteodnotowaniaod30minutdogodziny,
zanimwiadomośćtazostałaprzekazanaprzezreporterówReuteralubCNN.Wiele
tweetówzostałowykorzystanychdośledzeniatychzdarzeń,któreniemalnapewno
będąfaworyzowaneiprzekazanedalejdokilkuinnychbotówzintencją„przyciągnięcia
uwagi”botaNLPBanjo.Atweety,którebyłyfaworyzowaneprzezbotyimonitorowane
przezBanjo,byłynadzorowane,promowanelubmierzonenietylkozgodniezalgo-
rytmamiuczeniasięmaszynkierowanymiprzezanalityków.Wieleztychtweetówbyło
napisanychwcałościprzezmechanizmyNLP6.
Corazwięcejtreścizwiązanychzrozrywką,reklamamiiraportamifinansowymimoże
byćgenerowanychbezjakiegokolwiekudziałuczłowieka.BotyNLPtworzącałescena-
riuszefilmowe
7
.Wideoiświatywirtualnezawierająboty,któreprowadząznamikon-
wersację,czasamidotyczącąsamychbotówisztucznejinteligencji.Ta„grawgrze”stanie
sięjeszczebardziej„meta”wmiaręjakfilmyograchwideo,apotembotywświecierze-
czywistymbędąpisaćrecenzje,abypomócnampodjąćdecyzję,którefilmyoglądać.
Przypisywanieautorstwastaniesiętrudniejsze,gdyżprzetwarzaniejęzykanaturalnego
(NLP)możeuczyćsięimitowaćigenerowaćtekstwpodanymstylu8.
*Danewjęzykunaturalnymniemająjawnej,zrozumiałejdlakomputerastruktury.Dopierozapomo-
cąnarzędziNLPmożnatakąstrukturęwydobyć,bykomputerybyływstaniejeprzetwarzać(przyp.
kons.meryt).
5https://www.inc.com/magazine/201504/will-bourne/banjo-the-gods-eye-view.html.
6RaportfinansowyzłożonyprzezTweeteraw2014rokuujawnił,żeponad8%tweetówutworzonych
przezboty,awroku2015DARPAogłosiłakonkurs(https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1601/
1601.05140.pdf)mającynaceluwykryćjeizmniejszyćichwpływnaspołeczeństwowUSA.
7PodkastFiveThirtyEight(http://fivethirtyeight.com/features/some-like-it-bot/).
8NLPjestzpowodzeniemużywane,abypomócwbadaniucharakterystykiilościowejstylu
szesnastowiecznych
pisarzy
takich
jak
Szekspir
(https://pdfs.semanticscholar.org/3973/
ff27eb173412ce532c8684b950f4cd9b0dc8.pdf).