Стохастические ЭВМ стихотворения истина

В вавилонской библиотеке книги содержат все возможные комбинации и перестановки букв алфавита. Книги, которые состоят из совершенно бессмысленного набора букв, соседствуют в этом книгохранилище с манускриптами, написанными высоким поэтическим языком.
Борхес задал катастрофическую для поэтов ситуацию: они не могут внести в литературу ничего нового, поскольку в библиотеке складированы все анаграмматические комбинации алфавита, порождающие все множество возможных книг, начиная от самых бессвязных и заканчивая утраченными античными трагедиями. Поэтам в этом воображаемом лабиринте остается роль библиотекарей, которые не имеют другого выбора, кроме как случайным образом переставлять, вырезать и склеивать буквы из книг в тщетной надежде, что им повезет найти текст, который оправдает существование литературы.
Photobucket
Брайон Гайсин. Permutation Poems
Представители авангардных течений (Дада, Сюрреализм, Флюксус) время от времени подражали меланхолии вавилонских библиотекарей и писали стихи, используя что-то вроде игральных костей, чтобы отыскать неожиданные совпадения в наличном мире. Тристан Тцара, например, предложил сочинять стихи, просто вытаскивая их по фрагментам из шляпы. Чтобы написать стихотворение нужно всего лишь воспользоваться ножницами — любимым инструментом дадаистов.
Этот метод был переизобретен Брайоном Гайсином в 1959 году: разрежьте страницу текста по вертикали и горизонтали таким образом, чтобы получились четыре фрагмента, а затем смешайте их в случайном порядке. Уильям Берроуз поясняет найденный Гайсином метод коллажирования текстов: «Метод нарезок уже использовался художниками на протяжении пятидесяти лет. Фактически, все уличные сцены, снятые неподвижной камерой, в силу непредсказумого поведения прохожих выглядят как наложение нарезок.»
Photobucket
Кеннет Мартин «Chance And Order I»
В изобразительном искусстве тот же метод применил конструктивист Кеннет Мартин в серии картин «Chance And Order«. Пространство картины разделено здесь на несколько десятков квадратов, и каждой точке квадрата присвоен уникальный номер. Номера точек координатной сетки записываются на карточках, чтобы потом можно было вынимать их в случайном порядке. Линия проводится между номерами, записанными на соседних карточках.
Поэт Джексон МакКлоу писал стихи с помощью специальных методов, когда работу над стихотворением не удается контролировать со стороны эго. Один из своих методов МакКлоу назвал «диастическим сквозным выборочным алгоритмом«, и идея его заключается в том, что на вход этого алгоритма поступают два текста: один из них (текст-источник) выбирается совершенно произвольно и может быть как отрывком из книги, так и газетной вырезкой, и используется в качестве источника используемых слов, а второй текст (строка-семя) задается самим поэтом, и в согласии с порядком следования букв в этой строке осуществляется выборка слов из текста-источника. Например, если третья буква первого слова текста-семени будет «Н«, то нужно заглянуть в текст-источник и найти в нем такое слово, в котором третья буква также является буквой «Н«. Найденное в тексте-источнике слово становится новым словом в стихотворении.
Стихотворение получается на основе выбора слов из текста-источника в соответствии с позицией каждой буквы в тексте-семени. Хотя этот метод подчиняется строгим правилам, его вполне можно назвать «алеаторическим», поскольку конечный результат здесь совершенно непредсказуем.
Photobucket
Стохастическое стихотворение Тео Лутца
Первым использовать компьютеры для генерации текстов (стихотворений) стал математик Тео Лутц в 1959 году. Он экспериментировал с вычислительными возможностями компьютера Zuse Z22, и стихотворения, которые порождал его алгоритм, Лутц стал называть «стохастическими«, поскольку они получались путем случайных перестановок исходного набора слов соответственно некоторым правилам. Это была комбинаторная игра со словами, которую позднее повторил Раймон Кено в «Cent Mille Milliards de Poèmes«.
По поводу своей программы Лутц поясняет: «Мне кажется важной возможность добавлять элементарные слова в «поле слов», используя заданную матрицу вероятностей, чтобы машина печатала только те предложения, где вероятность, связывающая субъект и предикат, превышает определенное число. Таким образом, можно генерировать текст, «осмысленность» которого определяется этой матрицей».Невероятную популярность получили генераторы текстов на базе цепей Маркова, которые могут быть представлены как последовательность случайных «состояний», где каждое новое состояние зависит от предыдущих, а также от броска игрального кубика. Простой пример марковского процесса — это игра «Монополия». Мы можем использовать цепь Маркова для автоматической генерации текста, если представим, что появление каждого нового слова зависит от появления предыдущего слова или, в более общем случае, цепочки слов. Такое представление языковых элементов называется N-граммной моделью. N-модель для языка предвосхищает слово W[i], основываясь на знании о предыдущей последовательности W[i-1], W[i-2] и т.д. Например для заданной фразы «Я возвращаюсь» мы можем с вероятностью в 50% определить, что следующим словом будет слово «домой», с вероятностью в 20%, что этим словом будет слово «усталый», и т.д. Мы можем учитывать эти вероятности, анализируя большие корпусы электронных текстов.
Подобные алгоритмы генерации использовались на протяжении последних двадцати лет, и самым первым и успешным из них был проект 1984-го года Mark V Shaney, в рамках которого был разработан Usenet-бот, терроризировавший странными сообщениями подписчиков конференций. На сегодняшний день такие алгоритмы превратились в клише и традиционный интерес к ним сохраняется только в среде школьников и студентов.
Photobucket
Код генератора текста на основе цепей Маркова
Поскольку потенциал марковских цепей оказался исчерпан, художники обратились к альтернативным методам генерации текста, некоторые из которых оказались достаточно креативными. Например, Тейлор Берг в рамках проекта Darwin предложил пользователям сообща создавать поэзию с помощью процедур, которые имитируют работу генетических алгоритмов. Здесь роль селекционера выполняет случайный человек, выбирая из числа предложенных ему компьютером стихотворений те, которые соответствуют его эстетическим предпочтениям.Каждый раз, когда пользователь попадает на сайт проекта, ему предлагается на выбор шесть автоматически сгенерированных стихотворений. После того как он прочитал их, программа просит его отобрать два наилучших с его точки зрения экземпляра. После того как выбор сделан, программа путем скрещивания двух отобранных текстов автоматически изготовляет шесть новых стихотворений. Процедура скрещивания заключается в том, что исходные тексты случайным образом обмениваются своими частями. Шесть сгенерированных стихотворений, текстовым сырьем для которых послужила предыдущая популяция, сохраняются в памяти и могут быть предложены другому пользователю, который повторит итерацию алгоритма. Эволюционный механизм может порождать весьма сложные решения, основываясь на предпочтении пользователями тех или иных рандомизированных структур. Примерно через 10 тысяч итераций алгоритма в памяти проекта Darwin сохранилось следующее стихотворение:
Photobucket
Археолог компьютерно-комбинаторной поэзии Чарльз Хартман в своей книге «Virtual Muse» высказал несколько парадоксальное утверждение: «Наиболее адекватный способ использовать случайность в поэзии состоит в том, чтобы уменьшать уровень непредсказуемости текстов«. Это напомнило мне новейшие естественнонаучные изыскания. Математик Стивен Вольфрам в своем капитальном труде «A New Kind Of Science» утверждает, что каждая случайная форма, встречающаяся в природе, будь то распределение полосок на спине зебры или очертания раковины моллюска, может быть объяснена и воссоздана с помощью ограниченного количества правил. Клеточный автомат может представить случайность графическим способом. В течение долгих лет Вольфрам задавал различные наборы правил для клеточных автоматов.
Основная идея заключалась в том, чтобы задать такой жестко ограниченный набор правил, который бы определял, как основная клетка (элемент) будет вести себя по отношению к соседям. Вольфраму удалось определить набор правил, который порождал совершенно непредсказуемые паттерны. Cлучайность здесь предопределялась структурой. И если Грегори Чейтин утверждал, что полностью случайная серия не может быть редуцирована к серии меньшей по размеру, то случайные паттерны Вольфрама генерируются восьми простыми правилами и могут быть репродуцированы снова и снова.Если вновь обратиться к мнению автора «Virtual Muse«, то можно представить, что он понимал случайность не просто как ключ к неожиданным ситуациям, играм и сюрпризам, но как ключ к структурам и данным, то есть алгоритмам, которые порождают эти ситуации. Принимая случайность в таком смысле, мы удаляемся от квазислучайного бессознательного («exquisite corpse» сюрреалистов) и приближаемся к процедурам УЛИПО (например, правило N+7 с различными словарями). Это случайность внутри тщательно организованного процесса, оперирующего заранее подготовленными данными. Именно сложные и продуманные структуры случайных процессов и запланированные неожиданности, которые они готовят в своих выходных данных, предопределяют интерес к случайности в рамках компьютерной поэзии и генеративному искусству вообще.
© Виви, 2011

Дорогой читатель! Если ты обнаружил в тексте ошибку – то помоги нам её осознать и исправить, выделив её и нажав Ctrl+Enter.

Отправить ответ

Оставьте первый комментарий!

wpDiscuz

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.

Закрыть