最近の流行の1つは、ニューラルネットワークをトレーニングして、脚本や、フレンズやシンプソンズなどの新しいエピソードを生成することですが、それは問題ありません。興味深いので、実際に生成できるプログラムを作成するために必要な最初のステップになるかもしれません。賢明で理解できるストーリー。
この文脈では、ニューラルネットワークを特別にトレーニングして、ストーリーの構造や脚本を研究し、プロットポイントやヒーローの旅のステップなどを生成して、ストーリーのアウトラインを効率的に作成できますか？
私には、これはオンラインの無数のプロットポイントジェネレーターとは異なりますが、類似点は認めざるを得ません。テクノロジーや実装がまだそこにあるかどうか、そしてもしそうだとすれば、それをどのように実行するかについて興味があります。
回答:
私の知る限り、これはまだ行われていません。
これにはいくつかの問題があります。ニューラルネットワークは基本的に分類器であり、入力と出力を照合します。入力と出力はどちらも通常は数値ですが、概念や単語に一致させることもできます。
NNをトレーニングするには、適切にエンコードされた入力と対応する出力を提供します。NNは2つの間の関連を学習し、それから目に見えない入力をそれに応じて分類できます。これは最近、特定のスタイルなどで画像を変換するために使用されています。
脚本を生成するための入力と出力は何ですか？以前のスクリプトを入力として使用できますが、出力はどうなるでしょうか？それはおそらく、ある種の物語の「動き」かもしれません。したがって、脚本から物語の要素を認識するようにNNをトレーニングできます。
ただし、まだ何も作成しておらず、認識しているだけです。他の入力が必要になります。"The Simpsons"でNNを訓練し、物語の構造を取得し、それを "Friends"のエピソードで提示して、何が起こるかを見ることができると思います。ただし、脚本の新しいエピソードにはなりません。
逆の方法でうまくいくかもしれません：物語の動き（一種の物語の骨組み）をフィードし、台本を取り出します。しかし、それが役立つためには、多くの（人間の）後編集が必要になります。
NNは、ここで使用するには不適切なツールだと思います。ストーリーや脚本の生成に関しては、AIの初期の頃にまでさかのぼります。しかし、それはすべて、現在流行しているように見えるMLの種類ではなく、シンボリックAIに基づいていました。見ていジェームズ・ライアンのウェブサイトを。彼は最近、ストーリー（および脚本）生成への歴史的なアプローチについての概要を書きました。
ストーリーの生成は、いくつかの前提条件が満たされている場合にのみ可能です。つまり、ニューラルネットワークを直接トレーニングすることはできません。つまり、プロットが生成されます。以前の簡単な手順は、既存のストーリーを解析することだけです。そのために、セマンティックモデルを使用して、ストーリーに関する知識を保存します。このようなモデルは、オントロジー、リンクされたデータ、およびGOLOGなどのアクション言語でエンコードされています。
セマンティックモデルの上に、具体的なストーリーが発生します。つまり、オントロジーでは、2人がプロットに含まれ、具体的なストーリーが名前と属性でスロットを埋めることが定義されています。ニューラルネットワークでできることは、これらのマッチングを解析することです。つまり、サンプルストーリーはサンプルオントロジーにマッピングされ、ニューラルネットワークはサンプルデータから学習することでこの決定を予測できます。
ゲームの自動ストーリー生成の有名な例はFacadeです。これはニューラルネットワークではなく、セマンティックモデルを提供しています。ニューラルネットワークは、Facadeとのユーザーインタラクションについてトレーニングでき、ユーザーとプロットが次に何を行うかを予測できます。
質問の解析に影響を与える経済学
質問を実行可能性の質問ではなく、練習用の質問として誤って読み間違えやすいです。
それらを生成するために、AIを文学的な物語/構造について訓練することは可能ですか？
誰かがそれを生成するために文学的な物語/構造でAIシステムを訓練しましたか？
質問の語学に影響を与える経済学
また、経済活動の現在の焦点が後者にあるため、より広いAI研究とより狭い機械学習のフィールドを混同することも簡単です。質問では「流行」という用語を使用しましたが、機械学習はおそらくテクノロジーの流行よりも長く続くでしょう。
それらを生成するために、AIを文学的な物語/構造について訓練することは可能ですか？
AI研究が文学の物語構造の自動生成につながることは可能ですか？
著者法の社会経済的傾向
脚本を含む映画制作は芸術です。ポピュラーアートは、新しい珍しい方法から生まれることを知っています。
キャラクターの洗練された相互関係、感情、信念の移行、個人的な目的の存在論的質問、およびそれが別の人、家族、国、世界、または人類を乗り越える何らかの原則とどのように関連するかは、機械学習ではありません問題。
ここで尋ねられる質問の背後にある、アルゴリズムや収束の質問ではなく、実現可能性の質問は、自然に対するAIのコアチャレンジです。
コンピュータは人間の心が生み出すことができるものを生み出すことができますか？
この質問について考えると、ストーリーテラーのトレーニングは、入力でテンソルをとり、出力で予想テンソルをとる操作ではないことは明らかです。現在の機械学習ブームは、文学の専門家が驚くほど洞察に満ちた物語と見なすものを生成できるインテリジェントエージェントのシステムを開発していません。それだけは確かです。
学術出版物の傾向は、ミンスキーの下のMIT AIラボの主張を強く主張しているようです。実現可能性の問題は、すべてが実現可能であることが証明され、すべてがLISP（現在Pythonまたは、JavaでCをラップし、一部のハードウェアアクセラレーションクラスタを制御します）。この傾向が、AIで以前に見られたより過剰な楽観的であるか、または単なる時間の問題であるかにかかわらず、私たちは見ます。
また、スクリーンライターに代わるプロットポイントジェネレーター、そして最終的には、スターやパーティーの生成を含むスタジオシステム全体や、スターステータスを生成するために自分の生活を擬似的に模倣する雑誌を簡単にシミュレーションできます。これは、技術の進歩によって完全に排除された、確立された有利な最初の仕事分野ではありません。
また、文化的には1970年代のポピュラー音楽の高度化後の単調なバケツへの復帰のような文化的な反発、または単爆撃機の大量出現のような極端な何かが発生することも多くあります。私たちはまた、それについても待つ必要があります。
確かなことは、研究が限界を押し広げ、技術が文学と物語の世界さえも変え続けるということです。アランチューリングのイミテーションゲームの新しい拡張機能が表示されます。
「それらは本物の人間の星なのか、それとも生成された物語の中で生成されたキャラクターを演じている生成された星なのか？」
2018年は、Ross Goodwinによる1 the Roadと呼ばれる最初のAI小説の作成で注目に値しました。すべての原材料は彼のプログラムによって生成されました。
理想的には、はい。理想的には、ネットワークには1冊の本全体の単語が供給される必要があるためです（約100k単語によって異なります）。仮説的な量の処理能力があれば、数千冊もの本でNNをトレーニングできるはずです。量子コンピュータで訓練することは可能かもしれません...誰が知っている...
小さなストーリーの場合、大きな問題は、ストーリーがどのような「形」で生成されるべきかを知ることだと思います。それは単にいくつかの単語を出力する場合、ネットワークが最初にできることは話すことです。つまり、モデルは事前トレーニングされたNLPモデルから進化する必要があり、（私が知っていることから）それでもいくつかの問題があります。
ですから……そういうことをするためには、NNに学習させるためのアプローチを変えるべきだと思います。人間が存在するという事実は、遺伝的アルゴリズムが100％機能することを証明しています。しかし、我々は明らかに我々が訓練アルゴリズムを使用する理由です、最初から「脳」を進化させ3+億年はありません。私たちは強制的なものから学ぶためにそれらを。
しかし、質問に戻ります。人間は、どの結果を選択するかを考えることによって多くの作業を行います。人間を真似せずに、ネトークに結果を生成させるだけで、この結果のいくつかの側面をランダムに選択するのは簡単です。たとえば、ランダムに選択された結果は、「結果：デニスが死に、モーティがエミネムを殺す、悲しい科学、幸福の科学、終わり」などです。つまり、NNまたはMLモデルが実際にストーリーに結果をもたらすわけではありません。実際、それが行うのは、そのストーリーについて生成された「チェックポイント」を関連付けることです。実際、チェックポイントを生成するようにモデルをトレーニングするかもしれませんが、これは初心者からのランダムなアイデアなので、実際にそれを実装する方法についての手がかりはありません。
私はイタリア人です、私の英語でごめんなさい:)
答えは「はい」です。ストーリー全体を書くようにAIをトレーニングできます。AIがストーリーを生成するよりもさらに困難なことを既に行っていることをお伝えしておきます。説明の最後でそのことについて話している。
私の説明にあるすべてのリンクは、私が見つけた外部ソースに通じています。それらをチェックしてください。これ以上何もしなくても、AIがストーリーの概要を生成できると思う主な理由は次のとおりです。
方法については、トレーニングデータは重要ではないと思います。したがって、そのようなAIをトレーニングできるようにするには、多くの例が必要です。映画の脚本は公開されており、誰でもダウンロードできるため、これは可能です。したがって、AIはこの大量の脚本から簡単に学ぶことができます。ここでは、映画の脚本を得ることができるウェブサイトのいくつかの例は次のとおりです。https://stephenfollows.com/resource/sites-to-find-movie-scripts/、https://www.simplyscripts.com/movie-screenplays.html。
その後、データをフォーマットするだけで、AIに渡すことができます。私の意見では、Googleが既に似たようなことをしているので、良いストーリーを書く良いAIを作ることは完全に可能です。Googleが作成したチャットボットMeenaは、AIが単なるパターン認識以上の方法を学ぶことができるという証拠だと思います。
私が知る限り、あなたが説明するようなシステムはまだありません。しかし、ニューオーリンズ大学のナラティブインテリジェンスラボサイト（https://nil.cs.uno.edu/）にあるナラティブインテリジェンスへの興味深いアプローチがいくつかあります。
うまくいけば、それらが物語生成問題へのディープラーニングアプローチを導くのに役立つことができます。