كيف تكتب بذكاء اصطناعي

دليل سهل إلى "الكتابة العميقة" دون كتابة أي رمز

في الأيام القليلة الماضية ، قمت بتدريس خوارزمية للتعلم الآلي حول كيفية الكتابة بأسلوب هاري بوتر وهاملتون (الموسيقي) و HBO's Silicon Valley. يبدو أن الكتابة ذات النكهة الموضعية في الغالب غير المثيرة ، والتي تشبه الإنسان في بعض الأحيان ، تبدو مسلية ليس فقط بالنسبة لي ، ولكن للكثيرين غيرهم.

"سوف يخرج دمبلدور من وراء كعكة كريم" - هاري بوتر: كتبها الذكاء الاصطناعي

وهكذا ، قمت بإجراء هذا البرنامج التعليمي السريع ليعلمك كيفية إنشاء مثيلات خاصة بك من "الكتابة العميقة". لن يكون هذا وصفًا متعمقًا للتكنولوجيا الأساسية - ولكن بدلاً من ذلك ، يعد دليلًا تدريجيًا يمكن لأي شخص اتباعه (حتى إذا لم يكن لديك أي تجربة في مجال الترميز أو التعلم الآلي).

الخطوة 0: فهم الحدس البسيط

في ما يلي تقدير تقريبي للغاية لما ينطوي عليه عملية الكتابة العميقة. أكثر من أي شيء آخر ، يهدف هذا إلى منحك ما يكفي من الحدس والتقدير لمتابعة جنبا إلى جنب مع بقية البرنامج التعليمي.

  1. يمكنك عرض كمبيوتر بعض النص عينة (على سبيل المثال ، كتب هاري بوتر).
  2. يحدد الكمبيوتر جميع الكلمات الفريدة في نموذج النص.
  3. يقوم الكمبيوتر بتجميع الكلمات بناءً على عدد مرات ظهورها معًا في نموذج النص (باستخدام نموذج رياضي معين). هذا هو الجزء "التعلم" من "التعلم العميق".
  4. يمكنك اختيار كلمة بداية (على سبيل المثال ، "The").
  5. باستخدام ما تعلمته في الخطوة 3 ، تطلب من جهاز الكمبيوتر تخمين الكلمة التي من المرجح أن تأتي بعد كلمة البداية (أي "The"). يتم تسجيل هذه الكلمة الثانية.
  6. بعد ذلك ، بناءً على الكلمتين الأوليين ، تطلب من الكمبيوتر تخمين الكلمة الثالثة. وما إلى ذلك وهلم جرا.
  7. في النهاية ، تخبر جهاز الكمبيوتر بالتوقف عن التخمين بعد العديد من الكلمات ، وأنشأت كتابك Deep Deep بنجاح.

الخطوة 1: قم بتنزيل الكود

سنستخدم كود كتبه سونغ كيم (الذي يدرس علوم الكمبيوتر في جامعة هونغ كونغ). هذا الرمز مشابه جدًا للرمز الذي استخدمته ، ولكنه قابل للتطبيق بشكل عام.

انتقل إلى هذا الرابط ، وانقر فوق الزر "نسخ أو تنزيل" الأخضر ، ثم اختر "تنزيل Zip".

ابحث عن الملف المضغوط في مجلد التنزيلات ، وانقر نقرًا مزدوجًا لفك ضغطه. اسحب المجلد إلى سطح المكتب الخاص بك.

الخطوة 2: تخصيص النص عينة

افتح ملف input.txt ، والذي يمكنك العثور عليه في word-rnn-tensorflow-master> البيانات> tinyshakespeare> input.txt. بعد ذلك ، احذف كل النص الموجود في الملف ، واستبدله بنص العينة الذي تريد استخدامه. تأكد من حفظ الملف المحدث.

نموذج النص هذا هو النص الذي ستقرأه الخوارزمية وتستخدمه كمصدر إلهام. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام نص Harry Potter ، وكلمات الأغاني إلى Hamilton ، والبرامج النصية من Silicon Valley ، وهكذا.

كلما زاد طول عينة النص ، كلما كان الناتج "أفضل". بالطبع ، كلما طالت مدة عينة النص ، كلما استغرق الأمر وقتًا أطول لتدريب النموذج الخاص بك. للمقارنة ، كان نص عينة هاري بوتر 467678 كلمة.

الخطوة 3: تثبيت TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة تعلم الآلة التي تقدمها جوجل. نحتاج إلى تنزيله لتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بنا.

للقيام بذلك ، سوف نستخدم المحطة. لفتح المحطة ، انقر فوق command + space ، والتي ستفتح "Spotlight Search". اكتب "المحطة الطرفية" وانقر فوق "إدخال".

يجب أن تفتح المحطة.

انسخ والصق السطر التالي في الصالة وانقر فوق "إدخال".

sudo easy_install نقطة

بعد ذلك ، انسخ والصق هذا السطر التالي وانقر فوق إدخال.

sudo easy_install - ترقية ستة

يعد هذان الخطان نظامك لتثبيت TensorFlow.

بعد ذلك ، انسخ السطر أدناه إلى "المحطة الطرفية" وانقر فوق "إدخال". يحدد هذا الإصدار من TensorFlow الذي تريد تثبيته.

تصدير TF_BINARY_URL = https: //storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl

انسخ هذا الخط النهائي وانقر فوق إدخال. هذا سيبدأ التثبيت.

تثبيت sudo pip - ترقية $ TF_BINARY_URL

بعد بضع دقائق ، سينتهي التثبيت ويمكنك الآن استخدام TensorFlow على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

الخطوة 4: تدريب النموذج

مع تنزيل TensorFlow على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، فقد حان الوقت لتدريب النموذج الخاص بك (على سبيل المثال ، "تجميع" كلمات تعتمد على الأنماط).

للبدء ، نريد أن نعلم الكمبيوتر أننا نريد استخدام TensorFlow. انسخ والصق السطر أدناه في المحطة الطرفية وانقر فوق إدخال

مصدر ~ / tensorflow / بن / تفعيل

الآن ، نريد تشغيل ملف التدريب. للقيام بذلك ، نحتاج أولاً إلى إخبار "المحطة الطرفية" بمكان الملف. انسخ والصق السطر أدناه وانقر فوق إدخال.

cd ~ / desktop / word-rnn-tensorflow-master

أخيرًا ، ابدأ ملف التدريب بنسخ ولصق السطر التالي في الجهاز الطرفي. انقر فوق إدخال وسيبدأ التدريب.

الثعبان القطار

سيستغرق التدريب عدة ساعات (خاصةً إذا كان نص عينةك كبيرًا). سيؤدي ذلك أيضًا إلى استنزاف البطارية بسرعة كبيرة ، لذا تأكد من توصيل الكمبيوتر. أثناء التدريب ، لا تغلق نافذة Terminal ولا تغلق الكمبيوتر.

الخطوة 5: إنشاء "الكتابة العميقة"

بمجرد الانتهاء من تدريبك ، حان الوقت أخيرًا لإنشاء الكتابة العميقة.

للتحضير ، افتح ملف sample.py ، والذي يعيش داخل المجلد word-rnn-tensorflow-master. داخل الملف ، ابحث عن سطر الكود الذي يقول:

parser.add_argument ('- n' ، اكتب = int ، افتراضي = 200 ، help = 'عدد الكلمات التي يجب أخذ عينات منها')

قم بتغيير القيمة الافتراضية إلى عدد الكلمات التي تريدها في مثيلك في Deep Writing. أوصي بشيء ما بين 1000 و 2000.

parser.add_argument (‘- n '، اكتب = int ، افتراضي = 1500 ، help =' عدد الكلمات التي يجب أخذ عينات منها ')

بمجرد إجراء التغيير ، احفظ الملف المحدّث.

ثم ، العودة إلى المحطة الطرفية ونسخ ولصق التعليمة البرمجية التالية.

الثعبان sample.py

سوف يستغرق الأمر دقيقة أو دقيقتين ، وبعد ذلك سوف يبث الكمبيوتر مثيلًا جميلًا من الكتابة العميقة.

مع القليل من التنسيق ، يكون جاهزًا للنشر.

الخطوة 6: إرسال الكتابة العميقة للنشر

قمت بإنشاء منشور على "متوسط" لجمع أمثلة مثيرة للاهتمام عن "الكتابة العميقة". إذا أنشأت Deep Writing وترغب في مشاركتها ، فقم بتغريد رابط لي ، وسأضيفه المنشور.

إذا كنت مهتمًا بالتعلم بشكل أعمق حول التعلم الآلي والرياضيات الأساسية ، فإليك مكانًا جيدًا للبدء.

ماكس دويتش هو متعلم مهووس ومنشئ منتج وخنزير غينيا لشهر إلى ماجستير ومؤسس في Openmind.

إذا كنت ترغب في المتابعة إلى جانب مشروع التعلم المتسارع لـ Max لمدة عام ، فتأكد من اتباع هذا الحساب المتوسط.