人工智能寫的劇本是個什麼樣?據說和《等待戈多》有點像

「他既坐在地板上,又身處星空之中。」

「他看着我,又移開了目光。」

如果你在電影節看到一部有上述台詞的短片,一定會認為這是哪位新銳編劇撰寫的實驗性作品。

你猜對了一半,這的確是一部實驗性作品,可它的編劇不是人類,而是人工智能。

在去年的倫敦科幻電影節( Sci-Fi London Film Festival),有一項48小時內電影創作挑戰」,主辦方提供隨機的名字和一小段對話,參與者根據這些信息,在48小時內撰寫齣劇本並拍攝出來。

擁有上述台詞的短片,是導演Oscar Sharp和人工智能編劇Benjamin的作品。

在這部短片中,三位主角穿着Cult十足的未來服裝,說著毫無邏輯的台詞。劇情似乎是一段三角戀情,還涉及了謀殺。台詞中重複出現了很多次「I don't know」、「What do you mean」,似乎劇中人物也和觀眾一樣,不能理解其他角色說的話。這一有趣的現象似乎是人工智能的「左右互搏」。

其實實現這一功能所用的技術很簡單,只需一個基於長短期記憶(LSTM)的神經網絡模型,然後輸入大量文本,人工智能就可以「學會」寫作。Benjamin正是被輸入了大量上世紀90年代的科幻電影,最後寫出了這部作品。

LSTM作為時間遞歸神經網絡的一種,能夠判斷信息是否有用,將有用的信息記住,沒有用的「遺忘」,適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。

所以,基於LSTM算法生成的文本更具有原創性,而不是單純的語料重新排列組合。黑鏡中描寫的人工智能學習逝者社交網站資料后「成為」逝者,或是最近很火的微軟小冰出詩集,很有可能都應用了這種技術。

當然,LSTM算法目前還存在着不少問題,比如需要大量內存來「儲存記憶」,當內存有限時,一些很重要的信息同樣也會被遺忘掉。這就導致雖然Benjamin讀了大量劇本,但出產的作品依然有些不倫不類。

又比如對一些於無法預測的詞彙,LSTM表現的很無力,這就導致了Benjamin不會給劇中人物起名字,而是用H、C等字母代替。

總之,劇本這種涉及到情節邏輯、對話、人物動作等等多種元素的長文本對於LSTM而言還是太複雜,到了詩歌、對話、歌詞等等領域,LSTM的表現更好。

(同一題材,很難分辨兩個作品哪個出自AI之手)

雖然普通人對於這部短劇欣賞不來,但藝術屆有不少人給予了這部短片很高的評價。人工智能對於人類感情、科技認知的理解就如同上世紀歐美導演對於東方的想象——充滿了誇張、錯位和疏離感。和知名的Cult片《上海異人娼館》中,對老上海的荒誕想象有異曲同工之處。

在電影節上,有人甚至將這部作品和《等待戈多》作比對,對於導演和編輯來說這已經是無上的榮耀。不過從觀眾的角度來看,這部作品和《等待戈多》最大的共同點就是都讓人看不懂。

總之,讓人工智能代替人寫劇本目前來看是有點困難,但在創作中,人工智能是個很好的協作者。尤其在信息的總結、提煉、歸納方面,人工智能的效率比人類要高很多。讓我們看幾千部科幻片,可能要花上幾個月的時間,可對於Benjamin,也就是幾個小時的事。

對於那些天天在網文網站讀千篇一律的小說,從中挑出優勝作品的編輯來說,或許很快就能被人工智能拯救。同樣,在IP挑選、比賽作品篩選等等需要耗費大量時間觀看/閱讀作品的工作中,未來也會有人工智能的一席之地。

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