Will A.I. Presto sarà in grado di sostituire gli studiosi letterari?

Con una coppia che studia l'evoluzione dell'intelligenza artificiale e naturale e l'altra che ricerca la lingua, la cultura e la storia della Germania, immagina le discussioni a tavola. Spesso sperimentiamo lo scontro stereotipato tra l'approccio quantificabile basato sulla misurazione delle scienze naturali e l'approccio più qualitativo delle discipline umanistiche, dove ciò che conta di più è il modo in cui le persone provano qualcosa o il modo in cui le sperimentano o interpretano.

Abbiamo deciso di prendere una pausa da quel modello, per vedere quanto ogni approccio potrebbe aiutare l'altro. Nello specifico, volevamo vedere se gli aspetti dell'intelligenza artificiale potevano rivelarsi nuovi modi di interpretare un romanzo grafico di saggistica sull'Olocausto. Abbiamo finito per scoprire che alcuni A.I. le tecnologie non sono ancora avanzate e sufficientemente robuste per fornire informazioni utili, ma metodi più semplici hanno portato a misurazioni quantificabili che hanno mostrato una nuova opportunità di interpretazione.

Scegliere un testo

Sono disponibili molte ricerche che analizzano grandi volumi di testo, quindi abbiamo scelto qualcosa di più complesso per il nostro A.I. analisi: di Reinhard Kleist Il pugile, un romanzo grafico basato sulla storia vera di come Hertzko "Harry" Haft sopravvisse ai campi di sterminio nazisti. Volevamo identificare le emozioni nelle espressioni facciali del personaggio principale mostrato nelle illustrazioni del libro, per scoprire se questo ci avrebbe dato un nuovo obiettivo per comprendere la storia.

In questo fumetto in bianco e nero, Haft racconta la sua storia orribile, in cui lui e gli altri detenuti del campo di concentramento sono stati fatti per inscatolare l'un l'altro fino alla morte. La storia è scritta dalla prospettiva di Haft; sparsi in tutta la narrazione sono pannelli di flashback che ritraggono i ricordi di Haft di importanti eventi personali.

L'approccio umanistico sarebbe quello di analizzare e contestualizzare elementi della storia, o la storia nel suo complesso. La graphic novel di Kleist è una reinterpretazione di un romanzo biografico del 2009 del figlio di Haft, Allan, basato su quello che Allan sapeva dell'esperienza di suo padre. Analizzare questo insieme complesso di interpretazioni e intese degli autori potrebbe servire solo ad aggiungere un altro livello soggettivo a quello esistente.

Dal punto di vista della filosofia della scienza, quel livello di analisi renderebbe le cose solo più complicate. Gli studiosi potrebbero avere interpretazioni diverse, ma anche se tutti concordassero, non saprebbero ancora se la loro intuizione fosse obiettivamente vera o se tutti soffrissero della stessa illusione. Risolvere il dilemma richiederebbe un esperimento volto a generare una misura che altri potrebbero riprodurre indipendentemente.

Interpretazione riproducibile delle immagini?

Piuttosto che interpretare noi stessi le immagini, sottoponendole ai nostri preconcetti e pregiudizi, abbiamo sperato che A.I. potrebbe portare una visione più obiettiva. Abbiamo iniziato con la scansione di tutti i pannelli del libro. Quindi abbiamo eseguito la visione di Google A.I. e anche il riconoscimento facciale di Microsoft AZURE e l'annotazione dei personaggi emotivi.

Gli algoritmi che abbiamo usato per analizzare Il pugile sono stati precedentemente formati da Google o Microsoft su centinaia di migliaia di immagini già etichettate con descrizioni di ciò che rappresentano. In questa fase di addestramento, l'A.I. ai sistemi è stato chiesto di identificare le immagini mostrate e quelle risposte sono state confrontate con le descrizioni esistenti per verificare se il sistema che si sta allenando fosse giusto o sbagliato. Il sistema di addestramento ha rafforzato gli elementi delle profonde reti neurali che hanno prodotto risposte corrette e indebolito le parti che hanno contribuito a risposte sbagliate. Sia il metodo che i materiali di formazione - le immagini e le annotazioni - sono fondamentali per le prestazioni del sistema.

Quindi, abbiamo trasformato l'A.I. sciolto sulle immagini del libro. Proprio come su Faida familiare, dove i produttori dello spettacolo fanno una domanda a 100 sconosciuti e contano quanti scelgono ogni potenziale risposta, il nostro metodo chiede un A.I. per determinare quale emozione sta mostrando una faccia. Questo approccio aggiunge un elemento chiave che spesso manca quando si interpreta soggettivamente il contenuto: riproducibilità. Ogni ricercatore che vuole controllare può eseguire di nuovo l'algoritmo e ottenere gli stessi risultati che abbiamo fatto.

Sfortunatamente, abbiamo scoperto che questi A.I. gli strumenti sono ottimizzati per fotografie digitali, non scansioni di disegni in bianco e nero. Ciò significava che non abbiamo ottenuto dati affidabili sulle emozioni nelle immagini. Siamo anche stati turbati nel constatare che nessuno degli algoritmi ha identificato nessuna delle immagini come relative all'Olocausto o ai campi di concentramento, anche se gli spettatori umani individuerebbero facilmente quei temi. Si spera che sia perché l'A.I.s ha avuto problemi con le immagini in bianco e nero stesse, e non a causa di negligenza o pregiudizi nei loro set di allenamento o annotazioni.

Il bias è un fenomeno ben noto nell'apprendimento automatico, che può avere risultati davvero offensivi. Un'analisi di queste immagini basata esclusivamente sui dati che abbiamo ottenuto non avrebbe discusso o riconosciuto l'Olocausto, un'omissione che è contro la legge in Germania, tra gli altri paesi. Questi difetti evidenziano l'importanza di valutare criticamente le nuove tecnologie prima di utilizzarle più ampiamente.

Trovare altri risultati riproducibili

Determinati a trovare un modo alternativo per approcci quantitativi per aiutare le discipline umanistiche, abbiamo finito per analizzare la luminosità delle immagini, confrontando le scene di flashback con altri momenti della vita di Haft. A tal fine, abbiamo quantificato la luminosità delle immagini scansionate utilizzando il software di analisi delle immagini.

Abbiamo scoperto che in tutto il libro, fasi luminose e felici come la sua fuga in prigione o la vita postbellica di Haft negli Stati Uniti sono mostrate usando immagini luminose. Le fasi traumatizzanti e tristi, come le esperienze del campo di concentramento, sono mostrate come immagini scure. Questo allinea con le identificazioni della psicologia del colore del bianco come un tono puro e felice, e il nero come simbolo della tristezza e del dolore.

Avendo stabilito una comprensione generale di come la luminosità viene utilizzata nelle immagini del libro, abbiamo esaminato più da vicino le scene di flashback. Tutti loro hanno descritto eventi emotivamente intensi, e alcuni di loro erano oscuri, come ricordi di cremare altri detenuti del campo di concentramento e lasciare l'amore della sua vita.

Siamo stati sorpresi, tuttavia, di scoprire che i flashback che mostravano Haft sul punto di colpire a morte gli avversari erano chiari e chiari - il che suggerisce che sta avendo un'emozione positiva per l'imminente incontro fatale. Questo è l'esatto opposto di quello che probabilmente i lettori come noi sentono mentre seguono la storia, forse vedendo l'avversario di Haft debole e rendendosi conto che sta per essere ucciso. Quando il lettore prova compassione ed empatia, perché Haft si sente positivo?

Questa contraddizione, rilevata misurando la luminosità delle immagini, può rivelare una visione più profonda di come i campi di sterminio nazisti hanno colpito emotivamente Haft. Per noi, in questo momento, è inimmaginabile come la prospettiva di battere qualcun altro a morte in un incontro di pugilato sarebbe positiva. Ma forse Haft era in una situazione così disperata che vide la speranza di sopravvivere quando affrontò un avversario che era ancora più affamato di lui.

Utilizzando A.I. strumenti per analizzare questo pezzo di letteratura gettano nuova luce su elementi chiave di emozione e memoria nel libro - ma non hanno sostituito le abilità di un esperto o di un erudito nell'interpretare testi o immagini. Come risultato del nostro esperimento, pensiamo che A.I. e altri metodi computazionali presentano un'opportunità interessante con il potenziale per una ricerca più quantificabile, riproducibile e forse obiettiva nelle discipline umanistiche.

Sarà difficile trovare modi per utilizzare A.I. appropriatamente nelle discipline umanistiche - e tanto più perché l'attuale A.I. i sistemi non sono ancora abbastanza sofisticati per funzionare in modo affidabile in tutti i contesti. Gli studiosi dovrebbero anche prestare attenzione ai potenziali pregiudizi in questi strumenti. Se l'obiettivo finale di A.I. la ricerca è quella di sviluppare macchine che rivaleggiano con la cognizione umana, i sistemi di intelligenza artificiale possono non solo comportarsi come persone, ma anche capire e interpretare sentimenti come le persone.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation di Leonie Hintze e Arend Hintze http://theconversation.com/profiles/arend-hintze-225106. Leggi l'articolo originale qui.