AI Menghasilkan Puisi yang Terinspirasi Shakespeare, Sajak dan Meteran yang Cocok

• Model pembelajaran mendalam baru menulis puisi yang mengungguli puisi yang ditulis manusia dalam sajak dan irama. 
• Beberapa orang merasa sulit membedakan keduanya, namun menurut para ahli, AI kurang memiliki emosi dan keterbacaan. 

Bisakah metode pembelajaran mendalam dimanfaatkan untuk tugas-tugas kreatif? Jawabannya adalah ya. Kami telah menggunakan teknik pembelajaran mesin ini dalam aplikasi kreatif seperti membuat musik, mendesain patung, dan koreografi otomatis.

Kini para peneliti di IBM, Universitas Toronto, dan Universitas Melbourne berfokus pada tugas tekstual kreatif:komposisi puisi otomatis. Mereka telah mengembangkan model pembelajaran mendalam, bernama Deep-speare yang menangkap bahasa, sajak, meteran soneta, dan menghasilkan puisi.

Sungguh menarik bahwa puisi-puisi yang dihasilkan AI ini mirip dengan puisi paling populer yang ditulis oleh penyair Inggris, William Shakespeare. Model ini berfungsi dengan sangat baik:menciptakan syair soneta dengan pola rima dan tekanan, yang terkadang tidak dapat dibedakan dari puisi yang ditulis oleh manusia.

Soneta adalah puisi lirik pendek yang dipopulerkan oleh Shakespeare. Biasanya berisi 14 baris yang digabungkan menjadi 3 kuatrain (empat baris) dan satu bait (dua baris).

Bagaimana Mereka Melakukannya?

Para peneliti berfokus pada soneta dan menghasilkan kuatrain dalam pentameter iambik berdasarkan model sajak, bahasa, dan meteran tanpa pengawasan yang dilatih pada korpus soneta baru. Mereka melatih model bahasa vanilla pada korpus soneta, yang menangkap meteran secara implisit pada performa tingkat manusia.

Singkatnya, mereka mengusulkan pemodelan isi dan bentuk puisi dengan arsitektur saraf, yang berisi tiga komponen utama

1. Model bahasa
2. Model pentameter untuk menangkap pentameter iambik
3. Model sajak untuk mempelajari kata-kata berima.

Untuk memprediksi kata berikutnya dalam baris soneta tertentu, model bahasa menggunakan entropi silang kategoris standar. Demikian pula, model pentameter dilatih untuk mempelajari pola tegangan iambik yang bergantian. Terakhir, model rima memisahkan pasangan kata berima dari yang tidak berima dalam sebuah syair, menggunakan kerugian berbasis margin.

Referensi: arXiv:1807.03491

Model bahasa menghasilkan satu kata dalam satu waktu, sedangkan model pentameter mengambil sampel kalimat yang sesuai dengan meteran, dan model rima menerapkan rima. Semua komponen ini dilatih bersama.

Kredit gambar:Titik Harian

Jaringan neural dilatih pada 2.685 soneta yang berisi sekitar 367.000 kata, menggunakan GPU NVIDIA Tesla dengan TensorFlow yang didukung framework deep learning CUDA.

Para peneliti bahkan meminta bantuan pakar sastra Inggris, Adam Hammond, untuk menilai 4 aspek puisi yang dihasilkan mesin – keterbacaan, rima, irama, dan emosi. Hammond tidak mengetahui sumber puisi. Hasilnya menunjukkan bahwa AI mengungguli pekerjaan manusia dalam hal rima dan irama, namun kurang dalam hal emosi dan keterbacaan.

Meskipun model ini mungkin tidak tampak relevan secara langsung dengan aplikasi praktis, model ini memiliki algoritma inti yang sama yang mendukung masalah-masalah generasi lainnya seperti peringkasan, terjemahan, dan chatbots.

Baca:AI Psikopat yang Melihat Kematian dalam Segalanya

Sebelumnya, para peneliti telah mencoba meniru kreativitas menggunakan jaringan saraf, termasuk skrip yang ditulis bot untuk 'Scrubs' (serial komedi TV) dan proyek pembuatan gambar DeepDream Google. Mereka mengatakan bahwa untuk menghasilkan puisi yang mengesankan, mereka akan melakukan penelitian di masa depan lebih dari sekadar konten dan bentuk.