Everything is awesomeStill, the com

Everything is awesome

Still, the computerized storyteller needs a lot more tinkering. "The automated evaluation is saying that it's doing as good or better than humans, but if you actually look at what's generated, it's much worse than humans," Mitchell told Live Science. "There's a lot the automated evaluation metrics aren't capturing, and there needs to be a lot more work on them. This work is a solid start, but it's just the beginning."

For instance, the system "will occasionally 'hallucinate' visual objects that are not there," Mitchell said. "It's learning all sorts of words but may not have a clear way of distinguishing between them. So it may think a word means something that it doesn't, and so [it will] say that something is in an image when it is not."

In addition, the computerized storyteller needs a lot of work in determining how specific or generalized its stories should be. For example, during the initial tests, "it just said everything was awesome all the time — 'all the people had a great time; everybody had an awesome time; it was a great day,'" Mitchell said. "Now maybe that's true, but we also want the system to focus on what's salient."
In the future, computerized storytelling could help people automatically generate tales for slideshows of images they upload to social media, Mitchell said. "You'd help people share their experiences while reducing nitty-gritty work that some people find quite tedious," she said. Computerized storytelling "can also help people who are visually impaired, to open up images for people who can't see them."

If AI ever learns to tell stories based on sequences of images, "that's a stepping stone toward doing the same for video," Mitchell said. "That could help provide interesting applications. For instance, for security cameras, you might just want a summary of anything noteworthy, or you could automatically live tweet events," she said.

The scientists will detail their findings this month in San Diego at the annual meeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics.

Kết quả (Việt) 2:

Mọi thứ đều tuyệt vời

Tuy nhiên, người kể chuyện bằng máy vi tính cần nhiều hơn mày mò. "Việc đánh giá tự động được nói rằng nó đang làm là tốt hay tốt hơn con người, nhưng nếu bạn thực sự nhìn vào những gì được tạo ra, nó còn tồi tệ hơn nhiều so với con người", Mitchell nói trực Science. "Có rất nhiều các số liệu đánh giá tự động không chụp, và cần phải có một công việc nhiều hơn về họ. Công trình này là một khởi đầu vững chắc, nhưng nó chỉ là sự khởi đầu."

Ví dụ, hệ thống "sẽ thỉnh thoảng 'ảo giác' đối tượng trực quan mà không phải là ở đó, "Mitchell nói. "Nó học tất cả các loại lời nói, nhưng có thể không có một cách rõ ràng phân biệt giữa chúng. Vì vậy, nó có thể nghĩ rằng một từ có nghĩa là một cái gì đó mà nó không, và như vậy [nó] sẽ nói rằng cái gì là trong một hình ảnh khi nó không phải là . "

Ngoài ra, người kể chuyện bằng máy vi tính cần rất nhiều công việc trong việc xác định thế nào cụ thể hoặc khái quát hóa những câu chuyện của nó nên được. Ví dụ, trong các cuộc thử nghiệm ban đầu, "nó chỉ nói rằng mọi thứ thật tuyệt vời tất cả các thời gian -" tất cả những người đã có một thời gian tuyệt vời, tất cả mọi người đã có một thời gian tuyệt vời, đó là một ngày tuyệt vời "," Mitchell nói. "Bây giờ có lẽ đó là sự thật, nhưng chúng tôi cũng muốn hệ thống để tập trung vào những gì nổi bật."
Trong tương lai, kể chuyện bằng máy tính có thể giúp mọi người tự động tạo ra những câu chuyện cho các trình diễn các hình ảnh họ tải lên phương tiện truyền thông xã hội, Mitchell nói. "Bạn muốn giúp mọi người chia sẻ kinh nghiệm của họ trong khi giảm công việc thực dụng mà một số người thấy khá buồn tẻ," cô nói. Kể chuyện bằng máy vi tính "cũng có thể giúp đỡ những người khiếm thị, để mở ra hình ảnh cho những người không thể nhìn thấy chúng."

Nếu AI bao giờ học được cách kể chuyện dựa trên trình tự của hình ảnh, "đó là một bước ngoặt để làm điều tương tự cho video , "Mitchell nói. "Điều đó có thể giúp cung cấp các ứng dụng thú vị. Ví dụ, đối với các camera an ninh, bạn chỉ có thể muốn một bản tóm tắt của bất cứ điều gì đáng chú ý, hoặc bạn có thể sự kiện tweet tự động trực tiếp," cô nói.

Các nhà khoa học sẽ chi tiết phát hiện của họ trong tháng này tại San Diego tại Hội nghị thường niên của Bắc Mỹ Chương của Hiệp hội Computational Linguistics.