यह क्या है जब डोनाल्ड ट्रम्प आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को पूरा करता है

ब्रैडली हेस, एमआईटी में एक पोस्टडॉक्टोरल सहयोगी जो रोबोटिक्स अनुसंधान करता है, उसने डोनाल्ड "ड्रम्पफ" ट्रम्प को एक रोबोट में बदल दिया। उन्होंने रिपब्लिकन-ईश उम्मीदवार के भाषणों का अध्ययन करने और उनका अनुकरण करने के लिए एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क - एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता - को क्रमादेशित किया।

हेस की "दिन की नौकरी", वे कहते हैं, "मानव-रोबोट टीमिंग पर केंद्रित शोध: डिजाइनिंग एल्गोरिदम जो रोबोटों को एक साथ काम करते हैं और मनुष्यों से सीखते हैं ताकि मनुष्य सुरक्षित, अधिक कुशल, अपनी नौकरियों में अधिक प्रभावी हो सके।" @Deeprrumpf एक "साइड प्रोजेक्ट है।" उन्होंने जॉन ओलिवर के "शानदार स्केच" से प्रेरणा प्राप्त की। ("उम्मीद है कि वह इसे देखेगा - उम्मीद है कि वह इसे देखेगा और इसकी सराहना करेगा।")

श्लोक में इस देशभक्ति के प्रयास के बारे में हेस के साथ बात की।

और क्या आपको @DeepDrumpf बनाने के लिए प्रेरित किया?

यह मेरे कुछ सहयोगियों के साथ लंचटाइम बातचीत के बारे में आया, जो रोबोटिक्स अनुसंधान करते हैं और मशीन सीखने के साथ सौदा करते हैं। हम कुछ विभिन्न सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों के बारे में बात कर रहे थे जो वास्तव में हमारे शोध के लिए प्रासंगिक थे।यह पता चला है कि DeepDrumpf के पीछे एक ही तकनीक बहुत सारे रोबोटिक्स डोमेन में काम करती है, क्योंकि यह एक मॉडलिंग तकनीक है जो अनुक्रमिक जानकारी, या अनुक्रमिक डेटा की संरचना को सीखने की कोशिश करती है। प्राकृतिक भाषा अनुक्रमिक डेटा का एक बड़ा उदाहरण है, जहां वाक्य की संरचना काफी सुसंगत है: नियम हैं, और आपके द्वारा प्राप्त किए जा रहे सभी डेटा में अंतर्निहित संरचना है।

इनहेरिट 100 मिलियन? और अब मैं पूरी दुनिया में निर्माण कर रहा हूं। और मैं थोड़ा शांत हूं।

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 4 मार्च, 2016

स्टैनफोर्ड में एक अलग शोधकर्ता ने तंत्रिका नेटवर्क पर एक कोर्स लिखा, और, विशेष रूप से, "द अनसेंडेबल इफ़ेक्टिव ऑफ़ रिक्रिएंट न्यूरल नेटवर्क्स" शीर्षक से एक लेख प्रकाशित किया। इसलिए, उन्होंने इस सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीक और इस समूह का शानदार परिचय लिखा। लोगों ने दिखाया कि इस तरह के फ्री-फॉर्म टेक्स्ट डेटा के लेखन में संरचना का प्रतिनिधित्व करने के लिए यह अनुचित शक्ति है।

मैंने एक लेख देखा, जो विभिन्न राजनीतिक मोर्चे के भाषण की जटिलता की तुलना कर रहा था। लेख कह रहा था कि ट्रम्प अधिक सरल भाषा का उपयोग कैसे कर रहे हैं, और यह उनके वोटिंग जनसांख्यिकीय और उनके प्रशंसकों के साथ एक बड़ी हिट है। राजनीतिक दृष्टिकोण से, यह वास्तव में बहुत अच्छा है, क्योंकि यह आपके संदेश को स्पष्ट और व्यापक संभव दर्शकों की समझ के भीतर बनाता है; मशीन-सीखने के दृष्टिकोण से, इसका मतलब है कि यह सबसे अधिक ट्रैक्टेबल मॉडल हो सकता है जिसे हम बना सकते हैं।

क्या आपने "मेक पाइथन ग्रेट अगेन" नामक एक कोडिंग भाषा के बारे में सुना था?

तुम्हें पता है, मैंने इसे कल देखा था। TrumpPython या ऐसा कुछ? मैंने वो देखा। मैंने इसके बारे में एक लेख पढ़ा, मैं उनके GitHub पृष्ठ पर गया, लेकिन मेरे पास अभी तक इसके साथ खेलने का कोई समय नहीं था। लेकिन यह बहुत अच्छा लग रहा है।

क्या हम ट्रम्प की भाषाई प्रवृत्ति, या ऐसा कुछ भी आपके ए.आई.

हां, यह इस अर्थ में संभव है कि, यदि आप मॉडल से आउटपुट को देखते हैं, तो यह उस संरचना का संकेत है जो मॉडल ने डेटा से सीखा है। तो पुनरावृत्ति के प्रकार, मॉडल से निकलने वाली चीजों के प्रकार, आपको बताएंगे - संभावित रूप से - कुछ चीजों के बारे में जो उसके बोलने वाले पैटर्न और उसके संदेश से निहित हैं।

कंसास उन्होंने कहा, "मुझे कुछ भी नहीं चाहिए। उनके पास एक भयानक देश था, और विशेष बुनियादी ढांचा है, हमारे देश को एक अमीर की आवश्यकता है।

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 4 मार्च, 2016

जरूरी नहीं कि आप इसे ट्विटर अकाउंट से ही प्राप्त कर सकें, क्योंकि ज्यादातर ट्विटर आपको केवल 140 कैरेक्टर ही देता है। और, क्योंकि डेटा का एक बहुत कुछ नहीं है जो मॉडल में चला गया है, और आंशिक रूप से भी है क्योंकि टेप बहस से हैं - जहां उम्मीदवार (और विशेष रूप से ट्रम्प) खुद को बाधित करते हैं - यह आउटपुट में इन विसंगतियों के लिए बनाता है।

मूल रूप से इस मॉडल से पाठ की एक दीवार को नमूना करने के लिए आवश्यक थोड़ा सा मैनुअल काम है और फिर इसके माध्यम से जाना और सबसे अच्छा 140-वर्ण वाली डली को चुनना है, और फिर उसे पोस्ट करें।

यह व्यापार। हमारे राष्ट्रपति ओबामाकेयर हैं। अब, इसमें वह है जो यह नहीं है। आपका बहुत बहुत धन्यवाद। हम दिलचस्प नहीं हैं

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 4 मार्च, 2016

तो यह इस बिंदु पर बहुत हाथ नहीं है?

यह प्रभावी रूप से संभाव्यता वितरण के रूप में सीखता है, और आप इससे नमूना ले सकते हैं। इसका क्या मतलब है - आपके पास अपना मॉडल है और आप इसे एक पत्र के लिए पूछ सकते हैं। और, यदि आप इसे एक पंक्ति में पर्याप्त पत्र के लिए पूछते हैं, तो यह आपको ऐसी चीजें देगा जो अंग्रेजी से मिलती जुलती हैं या, इससे भी बेहतर, उनमें से कुछ चीजें ऐसी हैं जो ट्रम्प वास्तव में कह सकते हैं - क्योंकि यह उस पर प्रशिक्षित था। इसलिए, मैं जिस सामान्य प्रक्रिया का पालन कर रहा हूं वह है: मैं इसमें से 500 या 1,000 वर्णों का नमूना लूंगा। यह सिर्फ मुझे ५०० या १००० अक्षरों के साथ पाठ की एक दीवार देगा, जो मुझे लगता है, रैलिंग, और फिर, उसके भीतर से, मैं सबसे अच्छा १४०-वर्ण ब्लॉक चुनता हूं जो समझ में आता है। या सबसे अच्छा वाक्य जो इससे बाहर आता है जो प्रासंगिक लगता है।

उदाहरण के लिए, कल रात मैं इसे लाइव-ट्वीट की तरह बहस के लिए इस्तेमाल कर रहा था। और इसलिए, एक मॉडल के साथ आप जो कुछ कर सकते हैं, वह यह है कि आप इसे प्राइम कर सकते हैं। इसलिए, क्योंकि मॉडल केवल आपको एक बार में एक वर्ण दे रहा है, इसलिए इसमें वर्णों पर यह निर्भरता है जो इससे पहले आए हैं - वे पत्र जो इसे पहले आउटपुट करते हैं। यह कैसे शब्दों को सीखता है, यह कैसे वाक्य संरचना और व्याकरण के कुछ तत्वों को कैप्चर करता है।

कहो कि मैं अपना वाक्य my रोमनी के साथ शुरू करता हूं’और फिर अगले हज़ार वर्णों के लिए कहें। हम उस भड़काना कहते हैं। यह जो भी आउटपुट चाहता है, उसे दे देगा, लेकिन यह अनुक्रम का प्रारंभिक भाग उस is रोमनी के लिए…’सेट कर देगा

क्या उन ट्वीट्स को ब्रैकेटेड वाक्यांशों के साथ संदर्भित किया जा रहा है?

बिल्कुल सही।

रोमनी एक उपकरण है। यह मैं आपको बताना चाहता हूं। वे शायद आखिरी चीज हैं जो हमें एक नेता में चाहिए, हम ऐसा नहीं कर सकते।

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 3 मार्च, 2016

उन चीजों में से एक जो मैं करने की उम्मीद कर रहा हूं, एक बार प्रक्रिया थोड़ी साफ है - और वह बस अधिक डेटा के साथ आने वाली है - इसे अन्य उम्मीदवारों के साथ बातचीत शुरू करना है। यदि आप ट्विटर खाते को देखते हैं, तो यह अन्य प्राथमिक उम्मीदवारों के बाद है। आखिरकार, यह उम्मीद है कि उन्हें जवाब देना शुरू हो जाएगा और शायद उन्हें चुनौती देनी होगी। लेकिन यह सप्ताहांत-परियोजना की तरह की बात है।

@realDonaldTrump वे अभी भुगतान कर रहे हैं, और जैसे, बिल्कुल। मैं वास्तव में अमीर हूं। ओह, मैं उनका समर्थन करना चाहता हूं।

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 3 मार्च, 2016

क्या आप बता सकते हैं कि एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क क्या सरल, अपरिष्कृत भाषा में है?

ज़रूर - हम कोशिश करेंगे। एक तंत्रिका जाल, सामान्य रूप से, कुछ इनपुट में ले रहा है, फिर यह बीच में कुछ गणित कर रहा है, और यह आपको एक आउटपुट देता है। सामान्य तौर पर, यह सिर्फ एक क्लासिफायरियर है। तो, कुछ इनपुट को देखते हुए, यह आपको बताएगा कि इनपुट किस वर्ग से मेल खाता है। एक लोकप्रिय उदाहरण होगा - एक बुनियादी तंत्रिका जाल - आप इसे एक बिल्ली की तस्वीर देते हैं, और आप चाहते हैं कि यह आपको बताए कि - अगर यह, जैसे, बिल्ली, कुत्ता, या विमान, या कार - आप चाहते हैं यह कहना कि "ठीक है - उच्च आत्मविश्वास के साथ - यह एक बिल्ली है जो आपने मुझे दिया था।"

ताकि उच्च-स्तरीय वर्गीकरण कार्य हो सके। यह एक समान अवधारणा है, लेकिन बिल्ली, कुत्ते, कार होने के बजाय, कक्षाएं वर्णमाला और विराम चिह्न के व्यक्तिगत पत्र हैं। इसलिए यह एक इनपुट ले रहा है, और फिर यह जो कुछ भी सीखा है, उसके आधार पर यह गणित कर रहा है - इसलिए सभी सीखने के बीच में input होता है, 'हम इसे कॉल करेंगे - और यह आपको अंत में एक वर्गीकरण देता है। बिल्कुल वैसा ही, यह पत्र.

जो चीज इसे बनाती है आवर्तक तंत्रिका जाल यह है कि पिछले चरणों से आउटपुट मॉडल के भाग के रूप में अगले चरण में खिलाया जाता है। यह तथ्य कि मॉडल ने मुझे’M’ दिया है, मॉडल के अगले रन-थ्रू में फीड होगा। तो फिर यह आपको, a,’और फिर’ k,’और फिर, e,’ दे सकता है क्योंकि यह America Make America को फिर से महान बनाने की कोशिश कर रहा है,’क्योंकि यह डेटा में बहुत कुछ दर्शाता है।

क्या आप विशेष रूप से अब तक किसी भी दीपड्रम्प ट्वीट पर गर्व कर रहे हैं?

हाँ, वास्तव में। मेरे पास एक युगल है जिसे मैंने अभी तक पोस्ट नहीं किया है, लेकिन -

अनन्य.

हंसते हैं बिल्कुल। जो पोस्ट किए गए हैं, उनमें से मैं विशेष रूप से खुश हूं कि मुझे आईएसआईएस की जरूरत नहीं है। '

मुझे आईएसआईएस की जरूरत नहीं है

- DeepDrumpf (@DeepDrumpf) 3 मार्च, 2016

आइए देखते हैं … मैंने इसे नस्लवाद के साथ किया था, लेकिन मैं नस्लवादी नहीं हूं, लेकिन 'और' की निरंतरता, थी … यह विश्वास करो, 'जो मैंने सोचा था कि यह बहुत अच्छा था। मैं उस एक को बचाने जा रहा था जब यह प्रासंगिक हो गया, अगर यह प्रासंगिक हो गया।

उन शब्दों के बाद कुछ भी अच्छा नहीं होता है।

आप डोनाल्ड ट्रम्प को वोट देंगे या @DeepDrumpf को वोट देंगे?

मुझे लगता है कि उन विकल्पों में से प्रत्येक के साथ ट्रेडऑफ़ हैं।