Искусственный интеллект впервые победил человека на дебатах! Project Debator от IBM смог убедить жюри из нескольких десятков зрителей, что государственные инвестиции в космос — это здорово, а телемедицина нужна повсеместно. После дебатов 20% зрителей признались, что робот заставил их изменить мнение.

Правда, искусственный интеллект с самого начала находился в выигрышной позиции. На подготовку по темам давалось лишь несколько минут, но Project Debator за это время успевал проанализировать всю Википедию и другие онлайн-источники и, как следствие, порождал гораздо больше убедительных аргументов, чем человек.

https://telegra.ph/Ubeditelnee-Cicerona-Iskusstvennyj-intellekt-pobedil-cheloveka-v-debatah-Dvazhdy-09-01

Современные чатботы неплохо имитируют живого собеседника, но некоторые системы создаются специально, чтобы имитировать… мертвых! 💀

На рынок выходят так называемые «griefbots» (скорбеботы) — диалоговые системы, обучающиеся на переписке умерших людей и воспроизводящие их модель общения. Кому-то такие боты помогают пережить потерю, а кто-то использует их как единственный шанс познакомить собственных детей с ушедшими бабушками и дедушками.

https://telegra.ph/Tvoj-mertvyj-dedushka-online-09-01

Мы легко понимаем, что детская книжка проще, чем абзац из учебника по теоретической физике... Но как научиться делать это автоматически?

Метрики читаемости (readability) текста разрабатываются уже около 100 лет — но сейчас, благодаря достижениям компьютерной лингвистики, они стали заметно более сложными и продвинутыми. И оценить свой текст теперь может любой желающий!

https://telegra.ph/Mnogabukaf-09-01

Нейросеть научилась проходить компьютерные игры благодаря имитации «любопытства». Но когда в один из уровней добавили телевизор — алгоритм залип над его просмотром и остановился... Так что помните: нейросети — сила, зомбоящик — могила!

https://telegra.ph/Zomboyashchik-09-01

Летом было не до чтения? Не беда! К началу учебного года мы подготовили для вас обзор наших лучших статей 😉

1. Как найти в Москве государевы потехи и чуланы с вином?
https://telegra.ph/Gosudarevy-potehi-09-01

2. Skyscanner для путешественников во времени.
https://telegra.ph/Iz-Londona-v-Rim-09-01

3. Второе пришествие кокаина: занимательная лингвистическая наркостатистика.
https://telegra.ph/Vtoroe-prishestvie-kokaina-09-01

4. Музыка сделала из обезьяны человека -- но как из шума получилась музыка?
https://telegra.ph/Plejlist-Darvina-09-01

5. Популярность Despacito и Panda E объясняется… математикой.
https://telegra.ph/Vzlamyvaya-kod-shlyagera-matematika-letnih-hitov-09-01

6. Ничто человеческое искусственному интеллекту не чуждо -- даже залипание перед телевизором.
https://telegra.ph/Zomboyashchik-09-01

7. Киберпанк, который мы заслужили: чаты с мертвецами становятся реальностью.
https://telegra.ph/Tvoj-mertvyj-dedushka-online-09-01

8. Колобок против темной материи: как автоматически оценить читаемость текста.
https://telegra.ph/Mnogabukaf-09-01

9. Почему искусственный интеллект имеет все шансы стать президентом?
https://telegra.ph/Ubeditelnee-Cicerona-Iskusstvennyj-intellekt-pobedil-cheloveka-v-debatah-Dvazhdy-09-01

10. Маньяк или подделка? Потрошим письма Джека Потрошителя.
https://telegra.ph/Potroshim-pisma-Dzheka-Potroshitelya-09-01

Системный Блокъ — ваш личный Вергилий в девяти кругах Big Data. Подписывайтесь на @sysblok!

У нас хорошие новости для тех, кому становится плохо уже от одного упоминания IELTS, TOEFL, DELF, GZ и им подобных: уровень владения языком можно автоматически оценивать по движениям глаз!

При чтении зрачок движется не плавно, а скачками, останавливаясь на незнакомых словах. С помощью технологии айтрекинга эти скачки можно измерить в миллисекундах — и сравнить показатели для людей с разным уровнем языка. Исследователи утверждают, что это работает даже лучше международных тестов.

https://telegra.ph/Po-glazam-vizhu-09-06

Никого уже не удивишь тем, что машины рано или поздно вытеснят многие профессии. Они уже научились не только выполнять механическую работу, но и решать задачи, которые, казалось бы, требуют развитых социальных навыков. Например, проводить собеседования при приеме на работу.

Если вы думаете, что робот-HR будет оценивать лишь ваши профессиональные качества, то вас ждет разочарование: в интервью с бездушной машиной все еще важна внешность!

https://telegra.ph/Kak-vpechatlit-robota-09-09

Откуда поисковики знают, что «пожрать», «поесть» и «кафе» — это близкие вещи? Как можно научить алгоритм различать слова по смысловой близости? Где можно испытать такие алгоритмы самому? Тыц по ссылке — и узнаете!

https://telegra.ph/Lampochka-i-lapochka-09-09

Думаете, складывать и вычитать можно только числа? А вот и нет! В цифровую эпоху можно запросто решать примеры со словами.

Что получится, если вычесть из птицы крыло и прибавить плавник? Чему равно "жизнь минус любовь"? Системный Блокъ расскажет!

https://telegra.ph/Vo-chto-prevrashchaetsya-zhizn-bez-lyubvi-09-09

Как вам идея связать все выложенные в интернете отсканированные ноты в единую машиночитаемую базу данных? Участникам проекта Music Encoding Initiative это кажется вполне реальным!

https://telegra.ph/Music-Encoding-Initiative-09-01

Как черкал ноты Бетховен: перевод с человеческого на компьютерный

https://telegra.ph/Cifrovoe-muzykovedenie-v-odin-klik-09-20

В Приморье сфальсифицировали данные на участках — и спалились. Но скоро выборами будут манипулировать прямо через мозг. Запасаемся шапочками из фольги.

https://telegra.ph/Polittehnologi-nauchilis-pronikat-v-mozg-09-23

Мы уже ранее затрагивали тему переноса стиля с одного изображения на другое. Но что если попытаться развернуть этот процесс вспять и заглянуть в черный ящик? Что скрывают скрытые слои нейросети? Вам и не снилось...

https://telegra.ph/Koshmarnye-sny-nejrosetej-09-30

Наверное, всем знакома ситуация, когда при попытке сделать групповое фото из миллиона дублей не получается ни один -- кто-нибудь обязательно закроет глаза! Или когда вы просите вас сфотографировать, а потом обнаруживаете, что моргнули -- и все, кадр потерян! Но, кажется, скоро искусственный интеллект избавит нас от расстройств из-за неудавшихся фотографий.

https://telegra.ph/Podnimite-mne-veki-09-23

В "Толковом словаре живого великорусского языка" В.И. Даля 200 тысяч слов. В "Большом академическом словаре" -- 150 тысяч. В "Малом академическом словаре" -- 90 тысяч. В "Словаре языка Пушкина" -- 21 тысяча. А сколько слов в вашем арсенале?

Чтобы проверить это, вовсе не нужно открывать Даля или БАС и отмечать все знакомые слова: хитрому алгоритму нужно всего лишь 15-20 вопросов, чтобы оценить ваш словарный запас. А заодно то, насколько честно вы отвечали. 😏

https://telegra.ph/Defenestraciya-Ne-ne-slyshal-09-23

Задумывались ли вы о том, какие города и страны чаще всего упоминаются в стихах русских поэтов? А вот исследователи Борис Орехов и Елизавета Кузьменко задумались — и проанализировали поэтический корпус размером в 11 миллионов слов. Где жили лирические герои на протяжении трех веков? Как путешествовали? Куда устремлялись в мечтах? Оказывается, наиболее значимые места на поэтической карте можно определить с помощью нехитрых подсчетов.

https://telegra.ph/ZHit-i-umeret-v-Parizhe-300-let-russkoj-poehzii-na-karte-09-01

​​Сегодня мы продолжим разговор о цифровом литературоведении и обратимся к сетевому анализу, или анализу социальных графов. Но граф — это что-то страшное из математики, а социальные сети — это Вконтакте и Facebook! При чем здесь литературоведение?

Социальные сети бывают не только реальные, но и вымышленные. Например, не так уж сложно себе представить фейсбук Евгения Онегина: как он сначала френдит весь петербургский «свет», потом всех удаляет, потом ставит лайки Ольге Лариной, а сам тем временем разглядывает фото в профиле Татьяны. Тут Ленский ставит «Возмутительно», пишет злой коммент — и заверте...

Изучать соцсети художественных персонажей можно теми же способами, что и реальные. Социологи давно применяют теорию графов и методы анализа сетей, чтобы выделять сообщества, находить в них «центры влияния» и лидеров мнений, анализировать пути распространения информации и власти. С недавних пор тем же занялись и литературоведы — и это уже дало много интересных результатов. Например, известный «цифровой литературовед» Франко Моретти нашел зону смерти в социальной сети «Гамлета»: там умирают только те, кто одновременно тесно связан с самим Гамлетом и с его злодеем-дядей, королем Клавдием. Этот факт можно было вывести и без сетевого анализа, но он не приходил в голову никому до тех пор, пока сеть диалогов персонажей «Гамлета» не была построена и визуализирована.

На русском материале интересные результаты дал анализ произведений А. С. Пушкина и Л. Н. Толстого. Например, в «Войне и мире» структура сетей совпадает с сюжетной динамикой: они плотные в мирное время, разрозненные в военное; Ростовы образуют плотное сообщество, а Курагины (о которых литературоведы давно пишут, что они «лишены семейной поэзии»), никакого сообщества не образуют. А в пушкинском «Борисе Годунове» удалось выявить особого персонажа-посланника, который — и это явно не совпадение — носит фамилию автора. Гаврилу Пушкина никто не назовет главным героем, но сетевые метрики показывают, что он самый главный «промежуточный» персонаж, через которого проходит коммуникация. И это правда так. Сейчас та же команда «цифровых филологов» из НИУ ВШЭ ведет уже автоматический поиск похожих персонажей (агентов, посланников, шпионов) в других пьесах при помощи сетевого анализа — и кое-что уже нашла. Об этом в следующих выпусках.

Что читать современному лингвисту/филологу?

Телеграм стал площадкой для нишевых сообществ с уникальным контентом. Мы будем рассказывать о каналах, которые читаем сами. В нашем первом обзоре — четыре канала о лингвистике, четыре канала о литературе и два — о цифровых гуманитарных исследованиях.

— @linguistique_sur_un_genou — Лингвистика на коленке
"Лингвист-дилетант" Ксения пишет, в основном, о компьютерной лингвистике и романских языках. Но здесь не только обзоры лучших курсов по NLP и интересные лингвистические факты, здесь ещё и истории из жизни о собеседованиях на иностранном языке, переводах и французском лингвистическом быте.

— @linguisticmadness — Linguistic Madness
Канал о лингвистике и языках: ссылки, статьи, мнения, факты. Что если переделать "Иронию судьбы" на бандитский манер? Как выглядят граффити для незрячих? Что такое ирландский перфект в английском? Кто говорит на аэрском? И прочие лингвистические безумства.

— @vooiox — уЩербы
Увлекательные рассказы о том, откуда взялось слово "чувак", что такое гражданский брак и можно ли говорить звОнит. В общем, вся правда о русском языке, которую скрывали от нас в школе.

— @word4power — Word4Power
Канал убежденного последователя святого Иеронима о переводах и лингвистике. Будни синхрониста, полезные переводчику книжки и статьи, лингвистические откровения о русском, украинском, английском и французском. Где еще вы узнаете, как делаются субтитры к фильмам и театральным постановкам и в чем разница между Yob's comma и Oxford comma?

— @theodstavec — О литературе и около неё
Команда этого проекта, название которого в переводе с чешского означает "абзац", делает переводы статей, эссе, рецензий и заметок мировых ресурсов о литературе, чтобы они стали доступнее русскоязычному читателю. А ещё там можно опубликовать свою литературоведческую статью.

— @bookngrill — Книги жарь
Канал студента первой магистратуры Creative Writing в России. Новости современной литературы, советы начинающим писателям, литературоведческий ликбез и просто образец хорошего текста.

— @sashaandleo — Саша и Лев
Дайджест литературных новостей со всего мира — о книжных фестивалях, экранизациях, встречах с писателями, литературных премиях.

— @words_and_money — Слова и деньги
Про книги из электронов и из бумаги, деньги из книг, книги без денег и всякое прочее. Издательства, книжные ярмарки, нелитературная сторона мира литературы. По мотивам «Слов и денег» Андре Шиффрина.

— @Sense_catcher — Библиотечная крыса
Авторский канал о книгах и чтении в цифровую эпоху, "чердак цифрового литературоведа". Здесь и рассуждения о судьбах литературы и ее исследователей, и размышления о современном книгоиздании, и личные впечаления от выездных школ и курсов по Digital Humanities, и рассказы об интересных проектах в современной филологии.

— @sysblok — Системный Блокъ
Канал о переходе культуры в цифру и применении технологий в гуманитарных науках и искусстве. Как лингвисты ловят маньяков и какие сны снятся нейросетям? Что скрывают от нас соцсети персонажей? Может ли искусственный интеллект залипнуть у телевизора? Системный Блокъ — это современный Вергилий, который проведет вас через девять кругов Big Data.

Хотите рассказать нам о своем любимом сообществе? Мы уже собираем продолжение. Пишите.

В одном из прошлых постов мы рассказывали, что такое сетевой анализ литературных произведений. Но как применить это в исследованиях? Цифровые филологи из Германии знают ответ! Оказывается, комедии и трагедии отличаются по структуре социальной сети геров, так что можно определить жанр произведения, просто взглянув на граф.

https://telegra.ph/Drama-v-seti-09-01

Как вы думаете, что скрывается за загадочным термином "N-граммы"? Программы? Нет, все не так уж страшно. N-граммы — это такие хитрые последовательности звуков, слогов, слов или букв и они очень важны для компьютерной лингвистики. В этой статье мы расскажем, как они устроены и чем помогают при автоматической обработке текста.

https://telegra.ph/N-grammy-09-01

За несколько тысяч лет нарратив претерпел значительные изменения, эволюционировав от устной истории до ветвящихся сценариев компьютерных игр через стадии классического романа и постмодернистского текста-калейдоскопа.

Впрочем, цифровой нарратив не ограничивается компьютерными играми – это любой интерактивный мультисенсорный текст, который нельзя превратить в печатную версию без существенных потерь. Итак, в сегодняшней статье мы рассказываем об особенностях и формах цифрового нарратива.

https://telegra.ph/Multinarrativ-programmiruemaya-istoriya-10-21