Sınırları aşmak: Yapay zeka tuvalleri, yemek kitaplarını ve komediyi nasıl dönüştürüyor?

Zindanlar ve Ejderhalar ile ilişkilendirilen damgaların azalmasıyla birlikte, bir zamanlar 80'lerde nemli bodrum katlarına indirgenen oyunun popülaritesi patladı. Netflix dizisi "Stranger Things "te önemli bir olay örgüsü unsuru olmasının yanı sıra, rol yapma oyunu popüler çevrimiçi dizi "Critical Role " un odak noktasıdır ve son 2023 Yılın Oyunu "Baldur's Gate 3" D&D evreninde geçmektedir.

Peki yapay zeka, zindan ustaları olarak bilinen oyun kaptanlarının deneyimini geliştirebilir mi? ChatGPT ile D&D oynayan bir Reddit kullanıcısı bunun harika olduğunu söylüyor.

Oyun durumlarını yorumlamaktan tarihsel istatistikleri takip etmeye ve hikaye anlatımı için olay örgüsü noktaları oluşturmaya kadar, bir zindan ustasının sorumlulukları, üretken yapay zekanın oyuncular için sayısız ilgi çekici senaryo oluşturma becerisiyle kesinlikle örtüşüyor.

Birçok kişi yapay zekayı Dungeons & Dragons oyunlarını yönetecek şekilde eğitmek için çalışıyor, ancak bu teknolojinin çoğu uygulamasında olduğu gibi, henüz insan zindan ustasının yerini almaya hazır değiliz. Ancak yine de oyunu yönlendirmeye yardımcı olacak çok sayıda araç var. Örneğin, Canva ve Midjourney 'in yapay zeka sanat jeneratörleri, senaryoları ve karakterleri anında ve daha önce hiç görmediğimiz bir şekilde görselleştirmeye yardımcı olabilir.

Yapay zekaya sanatta neyi sevip neyi sevmediğimizi öğretmek ilginç bir kavram. Resimler, müzik, heykeller ve filmler yoruma ve beğeniye açık olduğuna göre, yapay zekanın bir sanat eleştirmeni olması mümkün mü? Sanat öznelse ve yapay zeka eserin kendisi hakkında gerçek fikirleri nasıl belirleyebiliyorsa bu nasıl işe yarayabilir?  Critbot gibi projelerin ilgi çekici bir önermesi var.

Yapay Zeka Sanat Eleştirmenleri...

Web sitesinde, "Critbot, çok sayıda insan sanat eleştirmeninin dili üzerine eğitilmiştir ve geniş veri tabanının bilgisinden yararlanarak gönderilen sanat eserlerini analiz eder" deniyor. Başka bir deyişle, yapay zeka gönderilen bir görseldeki öğeleri yorumluyor, bu meta verileri düzenliyor ve ardından veri noktalarını yapay zekanın beslendiği kolektif sanat eleştirmeni bilgisiyle çapraz referanslandırıyor.

Ama bunu neden yapıyorsunuz ki? Yeni başlayanlar için, bunun gibi araçlar sanatçılara veya koltuk meraklılarına tarihsel eleştirel analizin bir sanat eserine nasıl bakabileceğine dair temel bir anlayış verebilir. Böylece kullanıcılar gelecekteki bir çalışmanın başkaları tarafından nasıl yorumlanabileceğini anlayabilirler.

Tamam, yani üretken yapay zekayı analiz etmesi için tam anlamıyla beslemenin bir yolu yok.  Bununla birlikte, internette tarif sıkıntısı yok. Bir blog yazarının, ünlü bir şefin ya da influencer'ın gereksiz yetenekleri olmadan sıradan yemekler için basit tarifler bulmak zor olabilir.  Ayrıca, bol miktarda arka plan, gereksiz bilgi ve birçok reklamdan tarifi ayrıştırmak amatör şeflerin kafalarını kaşımasına neden olabilir.

Yapay zeka tariflerine girin. "Soylent Green" değil, söz veriyoruz.  DishGen gibi uygulamalar, bir yemek tarifi alma deneyimini basitleştirmek için üretken yapay zekalarını web'deki yemek tarifleri bereketi üzerinde eğitti.

Bunlar son derece basit istemlerden ("kuru fasulye tarifi") diyetle sınırlı alternatiflere ("glütensiz pop tart tarifi") ve hatta yaratıcı veya karmaşık istemlere ("Tayland esintili ravioli") kadar çeşitlilik gösterebilir.

Bir yapay zeka muhtemelen bu yemeklerin hiçbirini "tatmayacak" olsa da, uzun süreli eğitimle tarif oluşturmanın hem mutfak karmaşıklığı hem de sıradan şefler için basitlik açısından gelişmeye devam edeceğini varsaymak güvenlidir. Her YZ yanıtının altında yer alan bir not, aşçılara YZ'nin tavsiyelerinin ötesinde sağduyudan yararlanmaları için yalvarıyor... ki bu sağlıklı görünüyor.

İşte cesur bir açıklama: Mevcut haliyle, üretken yapay zeka komedi konusunda berbattır. Elbette, yapılandırılmış "tak-tak" esprileri üretmede başarılı olabilir çünkü bu basit esprilerin tutarlı bir kalıbı ve yapısı vardır.

Yapay zekanın komediyle ilgili sorunu, deneyimin seyirciden gelen bir geri bildirim döngüsü içermesidir. İzleyiciler tepki verir ve komedyen bu geri bildirimlerden bir şeyler öğrenir. Dolayısıyla, gen AI basit esprileri öğrenebilir ve hatta eğitilebilirken, komedinin nüansını etkili kılan je ne sais quoi 'den yoksun olabilir.

Yapay zekâ komedyenine girin. Ocak ayında, bu teknolojinin ilginç bir kullanım örneği, bir gen AI aracının George Carlin'in çalışmalarını analiz etmesi ve ardından AI tarafından oluşturulan senaryoyu ve bir ses AI sentezleyicisini kullanarak merhum komedyenin yer aldığı 60 dakikalık bir konser yazmasıyla viral oldu.  

Yapay zekanın bu şekilde kullanılmasına verilen tepkiler komedinin kendisi kadar kutuplaştırıcıydı; hem korumacı bir tepkiye yol açıyor hem de efsanevi komedyenin anısını ve saygınlığını savunuyordu. Aynı zamanda sınırsız olasılıkları da çağrıştırıyordu. 

Teknoloji ve hayal gücünün kesiştiği bir noktadayız. Makinelerin zindan ustaları, mutfak ustaları, sanat eleştirmenleri ve hatta komedyenler haline geldiği bu ilginç örnekler, yalnızca üretken yapay zekanın hünerlerini sergilemekle kalmıyor, aynı zamanda bizi ileride yatan derin olasılıkları düşünmeye davet ediyor. Tuhaf, yararlı, korkutucu ya da aydınlatıcı olsalar bile.