Sieci neuronowe typu GAN i GPT-2, słowa zużyte i kreatywność, czyli literacki second-hand

• Authors: Inez Okulska

Title variants

EN

GAN and GPT-2 neural networks, worn words and creativity, namely literary second-hand

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Czy kreatywność to wyłącznie domena człowieka? Czy sieć neuronowa, choćby najbardziej skomplikowanej architektury, nakarmiona materiałem stworzonym i wybranym przez człowieka może być kreatywna, a jeśli nawet, to czy jej dzieło nie będzie wobec ludzkiego wtórne? A może, jak chciał Bachtin, a za nim Kristeva, każda nasza wypowiedź i tak jest skazana na wtórność, bo taka jest natura języka? Czym jest kreatywność, co potrafi sztuczna inteligencja, do jakich refleksji krytycznoliterackich skłaniać może jej twórczość, szczególnie w kontekście relacji intertekstualnych, interpoetyckich? W artykule odpowiedzi szukam na przykładzie funkcjonowania sieci neuronowych typu GAN oraz modelu GPT-2. Oprócz fragmentów analizowanych tekstów i nawiązań do teorii literatury pojawia się również wprowadzenie do struktury i istoty omawianych rozwiązań technologicznych.

EN

Is creativity only a human domain? Can a neural network, even the most sophisticated architecture, fed with material created and chosen by man, be creative, and even if it is not a work of art secondary to human beings? Or maybe, as Bakhtin, and behind him Kristeva, wanted, each of our expressions is still destined to be secondary, because this is the nature of language? What is creativity, what can artificial intelligence do, what critical literary reflections can its work induce, especially in the context of intertextual and interpoetic relations? In the article I am searching for answers on the example of functioning of neural networks type GAN and GPT-2 model. Apart from fragments of analyzed texts and references to the theory of literature, there is also an introduction to the structure and essence of the analyzed technological solutions

Keywords

PL

krytyka literacka; sztuczna inteligencja; kreatywność; interpoetyka; intertekstualność; creative writing; machine learning

EN

creative writing; machine learning; literary criticism; artificial intelligence; intertextuality; interpoetics; creativity; creative writing; machine learning; literary criticism; artificial intelligence; intertextuality; interpoetics; creativity

• Publisher: Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
• Journal: Forum Poetyki
• Year: 2019
• Issue: 18
• Pages: 26-35

Dates

published

2019-12-30

Contributors

author

Inez Okulska

• https://orcid.org/0000-0002-1452-9840

References

• Bachtin, Michaił. Problemy literatury i estetyki. Przetłumaczone przez Wincenty Grajewski. Warszawa: Czytelnik, 1982.
• Boden, Margaret A. The Creative Mind: Myths and Mechanisms. London: Routledge, 2004.
• Drong, Leszek. „Od konwencjonalizmu do normatywizmu. Kilka uwag o ewolucji poglądów teoretyczno-literackich Stanleya Fisha”. W Er(r)go: Teoria – Literatura – Kultura, vol. 12, nr 1 (2006): 25–37.
• Fish, Stanley. Interpretacja, retoryka, polityka. Redakcja i przedmowa Andrzej Szahaj. Wstęp Richard Rorty. Przetłumaczone przez Andrzej Szahaj. Kraków: Universitas, 2002.
• Gandhi, Rohith. Generative Adversarial Networks – Explained, https://towardsdatascience.com/generative-adversarial-networks-explained-34472718707a, (dostęp: 8.05.2019).
• Kajić, Ivana. AIternate endings: Lyrics completion using GPT-2, http://www.ivanakajic.me/blog/2019/03/31/aiternate-lyrics (dostęp: 15.07.2019).
• Kazimierska, Agata. „Prawdziwe kłamstwa”. Tygodnik Powszechny. Artykuł online z 15.04.2019, https://www.tygodnikpowszechny.pl/prawdziweklamstwa-158508 (dostęp: 0.07.2019).
• Łukaszewicz, Małgorzata. Pięć razy o przekładzie. Kraków: Karakter, 2017.
• Mou, Lili i in. “How Transferable are neural networks in NLP applications”. Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (2016): 478–89.
• “New AI fake text generator may be too dangerous to release, say creators”. The Guardian. Artykuł on-line z 14.02.2019, https://www.theguardian.com/technology/2019/feb14/elon-musk-backedai-writes-convincing-news-fiction (dostęp: 20.07.2019).
• Pompescu, Marius i Radu Tudor Ionescu, Knowledge Transfer between Computer Vision and Text Mining, Bucharest: Springer, 2015.
• Radford, Alec i in. Language Models are Unsupervised Multitask Learners. Raport techniczny, https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf (dostęp: 20.07.2019).
• du Sautoy, Marcus. The creativity code. How AI is learning to write, paint and think. London: Fourth Estate, 2019.

Identifiers

DOI

10.14746/fp.2019.18.21436