Eines der beliebtesten Forschungsthemen in der Informatik sind derzeit neuronale Netze. Diese erlauben es, ein Programm auf die Erkennung gewisser Muster zu trainieren. Trotz gewisser Ungenauigkeiten und gelegentlichen Sicherheitsbedenken (beispielsweise bei der Erkennung von Verkehrszeichen für Fahrassistenzsysteme) gibt es durchaus einige interessante Anwendungsgebiete.
Ein Beispiel hierfür wäre thispersondoesnotexist, welches mit einem Bilderdatensatz von Menschen trainiert wurde und automatisch bei jedem Seitenaufruf ein neues Bild generiert. Hierbei entstehen auch oft interessante Artefakte, aber hierzu hat @satren schon mal einen Post gemacht.
Heute bin ich weiterhin auf Grover gestoßen. Grover ist ein neuronales Netz, welches auf die Erkennung von computergenerierten Artikeln ausgelegt ist. Ganz nebenbei ist es dabei aber auch in der Lage, eigene Artikel zu generieren.
Während das zuverlässige Erkennen von computergenerierten Artikeln ein schwieriges Unterfangen darstellt (aufgrund von False-Positives, also von Menschen geschriebenen Artikeln die als generiert erkannt werden und False-Negatives, also generierten Artikeln die nicht erkannt werden) und daher weitere Evaluation erfordert, so kann man zumindest mit zweitem bereits interessante Dinge anstellen.
Ein Beispielartikel, welcher mir für die Überschrift "Maini wins Oscar" generiert wurde, ist bereits erstaunlich gut geworden:
Allerdings funktioniert dies bislang bei weitem noch nicht für alle Überschriften. Bei "SpaceX launches mars expedition" scheint das Modell durch den Namen SpaceX etwas verwirrt, was in einem Artikel über X-Men, Aliens und Religion resultiert.
Was denkt ihr über die generierten Artikel und das System? Und habt ihr selbst ein paar interessante Fundstücke zu euren Überschriften erhalten?
Einen schönen Tag noch,
Emma Maini of Canada (jetzt auch mit Oskar) :)