人工智能在文学中的作用

引言

人工智能 (AI) 被广泛用于我们人类希望执行的所有一般目的。其成功已通过各种应用得到证明，表明人工智能系统在多个领域和领域中可以成为出色的助手。文学领域就是其中一个对人工智能产生巨大影响的领域。

文学指任何形式的写作或相关作品，尤其是创意性的作品。虽然有些人擅长此道，但另一些人可能对阅读或写作文学不感兴趣。幸运的是，人工智能通过充当阅读和写作内容的助手，帮助了这两类人群。人工智能在分析、理解和生成图像内容方面也一直很普遍，因为图像通过被赋予生命来展现高水平的想象力和创造力。但有人可能会问：“为什么只有人工智能？”或者“人工智能是如何做到这一点的？”。嗯，本文将进一步讨论人工智能在文学中的相关性。

人工智能：您的创意伙伴

当人们使用正确的工具和技术时，人工智能确实可以成为他们的创意伙伴。这些人群可以从普通人到文学专家，这要归功于人工智能工具作为可靠解决方案的广泛应用。下面给出了一些人工智能作为创意伙伴的有趣用例

人工智能生成的艺术

这已成为人工智能最流行的用例，只需向图像生成模型提供少量文本提示，即可实时生成图像。首先，生成对抗网络 (GANs) 是一种算法，为当今的图像生成模型奠定了基础。它们可用于所有类型的生成——从简单的自然图像到复杂而精致的艺术作品，甚至与世界名画非常相似。这很有可能在短时间内成为图像生成的标准，无论任何领域。

人工智能为您写作

ChatGPT 的出现使这项艰巨的任务变得非常可能，几乎是直观的。具有讽刺意味的是（或不是），这篇文章是由一个真实且头脑清醒的人写的，至少在互联网上留下了一些非人工智能编写的内容。为了生成内容，人工智能利用了自然语言处理 (NLP) 的概念，自然语言处理负责生成相关且上下文准确的内容。ChatGPT 之所以这样命名，是因为它使用 GPT 模型来生成文本（现在也生成图像）。为了简化，我们将在下一节讨论更多关于这些模型和技术细节。然而，人工智能生成的内容可能不会受到高度赞赏，尽管它在这方面做得很好，原因与内容原创性和道德问题有关。

人工智能作曲

您知道有些人工智能模型也可以生成音乐吗？是的，没错，人工智能模型已经变得更加复杂，能够创作、作曲和生成音乐作品。这类人工智能模型能够从包含许多现有曲调的数据集中学习，以便理解模式并生成与现有作品不同的东西。它不仅可以创作新颖的曲调，还可以复制著名曲目或修改现有曲目。例如，人工智能被用于制作歌曲的混音版本，以适应不同流派的听众，或赋予它们新的、清新的感觉。流行的模型包括由 OpenAI（ChatGPT 的创造者）开发的 MuseNet，他们声称能够生成长达 4 分钟的音乐内容。此类模型的使用在未来将得到广泛应用。

魔术是如何发生的？

人工智能图片生成器，也称为生成模型，使用经过训练的模仿生物神经网络的人工神经网络 (ANN) 从头开始生成图像。这些经过训练的人工神经网络可以根据用户的文本输入生成逼真的视觉效果。然而，它们拥有一些令人印象深刻的技能，例如将风格、思想和品质与上下文相关的图片相结合。这通过应用生成式人工智能成为可能。

我们使用了一个人工智能图像生成器，该生成器已经用大量包含文字和照片的数据进行了训练。在训练阶段，模型从数据集中的图像中学习了许多元素、属性和模式。训练模型后，它能够创建与训练数据具有相同设计、风格或内容的新图片。

有许多具有不同技能和方法的 AI 图像生成模型用于从照片生成文本。然而，在应用上述任何技术之前，图像生成模型都采用 NLP 模型来理解用户提供的文本指令。

人工智能在文学分析中的应用

文学分析旨在从文本中提取模式和信息，以更好地理解文学作品。文学分析被认为可以增强批判性思维和沟通能力。这个提取过程可以通过人工智能系统通过根据不同的上下文和环境分析内容来完成。这就是**自动化文本分析**发挥作用的地方，它通过自动发现模式并提供对文本的详细研究。

这种分析讨论了根据作者及其历史、情节背景、主要影响因素等发现内容。这种分析还有助于**识别主题**并以结构化和逻辑化的方式**理解文学作品的情绪**。这涉及深入探讨含义和文字游戏，帮助读者更有效地理解上下文，不仅作为读者的辅助工具，而且还用于训练此类分析人工智能模型以**提取有意义的模式。**

说到模式，在文学中寻找某种模式可能从非常明显到非常不直观和基于历史。虽然熟悉作者作品的写作风格和模式的读者往往能更好地理解上下文，但对于不常阅读的读者来说，掌握这些模式也会有所裨益。这也是人工智能模式发现模型的一个很好的用例。

观察到的挑战

然而，训练和使用这些人工智能文学模型带来了一些挑战，如下所示

谁拥有内容？

这是休闲作家和全职作家都挠头思考的百万美元问题。嗯，所有权水平远低于人们想象的。即使一个人可能给出真实且自己编写的提示，它也只会影响人工智能模型生成相似的结果。这意味着训练已经完成，因此内容是使用人工智能“生成”的，而不是由人工智能“拥有”的。然而，风险进一步增加；因此，人工智能是在其他几部文学作品上训练的，复制相似的内容可能导致侵权。

情感智能的缺失

人类擅长捕捉和理解与高级三段论和隐喻相关的模式，但人工智能文学模型却并非如此。这种“类人”情感的缺乏限制了模型对这些复杂引用的理解。总的来说，这限制了人工智能的创作自由，使得一些人工智能生成的文学作品在人眼中显得确实是由人工智能生成的。

创意辩论：偏见与设计师影响

人与机器的争论将持续数千年。然而，机器确实缺乏创造公正、不受影响的作品的能力。当人工智能系统在大量数据块上进行严格训练时，偏见的根源只会增加。当未使用平衡数据集进行训练时，这可能导致偏见的形成。“平衡”在这里指的是涵盖所有可能的方面，从历史到现状。

过度依赖的风险

这在今天可能是一个潜在的挑战，但最终将以令人担忧的程度被观察到。这些模型提供的便利性可能导致人类因依赖人工智能生成的内容而失去对机器的创造优势。这种观察尤其是在中小学生中发现的，他们会使用人工智能来撰写，或者说“生成”作业答案和家庭作业。始终鼓励将人工智能作为助手，而不是专业的帮手。

人工智能对文学的影响

人工智能在文学领域迄今为止产生了巨大影响，从创意工具的普及到可能改变作者的常规工作方式。允许任何人使用文学工具可以提高非创意人员的工作效率，从而有效地完成任务。这也为作家提供了很好的实验平台，以帮助规划、构建和交付内容。未来必然会观察到一种转变，每个作者的主要目标可能会转向更具创意和更省时的事情。重点可以放在增强写作的交付，而不是完全从头开始构建。然而，另一方面，编辑界也看到了积极的影响，因为人工智能也是一个很好的校对工具，可以帮助指出语法和语义错误。制作网络内容的人，如博主和评论员，也受益于人工智能的辅助能力，用于研究和结构化目的。

结论

总而言之，人工智能在文学中的作用是巨大的。今天，无论职业和年龄，它都得到了广泛的应用。人工智能可以生成文本、图像、视频、音乐……，等等。人工智能系统能够通过训练数据项来生成内容。这些模型类似于人类的生物大脑，每个神经元代表一个数据项，连接到庞大的其他神经元网络。这有助于发现模式，从而生成内容。人工智能凭借其模式提取能力，在文学分析方面表现出色。尽管其挑战在今天不容忽视，但它们仍然不妨碍人工智能对文学世界产生重大影响。