AI葡萄酒写作：也许吧’毕竟不是指日可待
通过 葡萄酒Curmudgeon 发表于
这个AI’酒的笔记可能不如人类写的那些—那他们有多糟？人工智能酒的写作技术需要超越复制配方的过程，即使只是简单的品酒笔记
软件会取代葡萄酒写作吗？我们’我在博客上担心这一点，因为人工智能的每一项进步都使AI葡萄酒的写作似乎更有可能。在著名的记者芭芭拉·埃伦里希（Barbara Ehrenreich）在《纽约时报》上写道一些写作之后，事情变得尤其可怕。“本身可以自动化，也可以通过计算机加以改进。”
分数已经够差了，但是人工智能分数呢？
不过不用担心。最近的两项报告发现，无论人工智能写作走了多远，它都没有’甚至对于AI葡萄酒写作来说，它还算足够远。
纽约客’s 约翰·西布鲁克 提供了有关AI写作的最完整的故事’ve seen. “每次我点击刷新按钮时，” he wrote, “机器生成的散文变得更加随机；经过三到四次尝试，写作偏离了最初的提示。 ……让我想起了Hal，‘2001年：太空漫游，’当宇航员开始断开其大型机大小的人工大脑时。”
那’或多或少的结论 《经济学人》的约翰逊专栏 在西布鲁克工作’s essay: “Don’不要害怕作家”约翰逊说，这样看来，人类的葡萄酒写作已经被保存了-无论如何暂时如此。
我为什么这么担心？由于AI写作取得了许多进步，以至于不可避免的是，像我们所做的那样公式化的东西将被转变为AI。编写一个解析葡萄酒，葡萄酒区域和描述符以提供我们在每本《葡萄酒杂志》中一直看到的内容的算法有多么困难？处置葡萄酒作家便宜多少钱？毕竟’不像写品酒笔记式的葡萄酒评论就像写《纽约客》。
而且，事实上，品尝笔记式写作已经取得了巨大进步。 正如我去年夏天报道的，’由于神经网络研究的发展以及如何模仿人脑的功能，因此可以使用基本的Python编程技能来提出诸如品尝笔记的公式化写作。我没’如我所愿，无法为博客撰写评论；我的Python技能太初级了。但是，那些更高级的人显然正在这样做。
但是，西布鲁克和约翰逊的作家都认为，即使是那种简单的写作，仍然还有一段距离。它’教机器如何路由高峰时间交通是一回事，但是’教它如何写完全不同的东西。模仿公式并不代表写作。
“排除计算机的是创造力，” said Johnson. “由于已经对过去的组成进行了培训，因此它们只能是派生的。此外，他们无法独自构思一个主题或目标，更不用说计划如何以逻辑和方式到达那里。”
这让我感觉好多了。
有关AI葡萄酒写作的更多信息:
• Winecast 30：Arty，第一位人工智能葡萄酒作家
• 让电脑写下葡萄酒评论
• 我们真的需要葡萄酒作家吗？
你担心是正确的。 NLP在2019年取得了一些重大突破，其中最有趣的突破之一就是GPT-2。本质上讲，它是一种语言模型，可以生成单词，然后生成句子，然后在给出提示的情况下生成段落。它是根据常规的旧网络数据进行培训的，因此其知识*非常广泛。但是，您可以通过添加特定于域的训练数据来微调模型，并且该模型保留了通用语言创建功能，现在可以在域中进行操作。
I’我正在从事一些（非葡萄酒）NLP项目，但是我花了一个下午创建了葡萄酒评论生成器，您可以在这里看到：
//master.d2jr97210cy8vx.amplifyapp.com/
它经过了大约30万名Wine Enthusiast评论的培训，因此具有这种声音。但是可以用任何审阅者的声音来训练它，然后加以理解。确保包括足够的属性。
另外请注意，您可能会看到一些奇怪/过分的特质’没有时间修复它。但是我认为，通过更多的工作，对于98％的读者来说，这与人工审查是完全没有区别的。
*它’夸大其词就叫这种知识。它’关于语言模式识别/生成的更多信息，但有时感觉就像魔术。
这次真是万分感谢。我知道我今晚要做什么。
这里’再举一个例子：美联社使用一个程序在每个小联盟棒球比赛中写新闻故事。该程序将获取MiLB提供的盒子分数，并使用这些抓取的数据，‘composes’这些故事，去年可在美联社供稿和未成年人棒球网站上找到。令人惊讶的是，这些故事只不过是体育作家大体上对故事的概括。因此，目前，当前的AI程序似乎能够在受外接词限制的领域中产生可接受的散文。听起来就像酒在写给我…
I’曾经写过关于这类程序的文章（写的不仅仅是我从事报纸业时的份额）。那’这是什么使我对AI葡萄酒的写作产生了兴趣，因为品尝笔记是如此公式化。正如迈克尔·布里尔（Michael Brill）所发现的那样，品酒笔记可以由AI智能地完成。