Написанный текст: Что-то пошло не так (404) — Независимое театральное объединение "Зрительские симпатии"

Разное

Содержание

Значение, Определение, Предложения . Что такое написанный текст

Онлайн-переводчик
Грамматика
Видео уроки
Учебники
Лексика
Специалистам
Английский для туристов
Рефераты
Тесты
Диалоги
Английские словари
Статьи
Биографии
Обратная связь
О проекте

Примеры

Значение слова «НАПИСАТЬ»

Смотреть все значения слова НАПИСАТЬ

Значение слова «ТЕКСТ»

Всякая записанная речь (литературное произведение, сочинение, документ и т. п., а также часть, отрывок из них).

Смотреть все значения слова ТЕКСТ

Предложения с «написанный текст»

В июне 2012 года журнал Slate определил его как самый написанный текст о популярной культуре всех времен.
Как и считывающая машина Курцвейла почти 30 лет назад, считыватель K-NFB предназначен для помощи слепым людям, читая написанный текст вслух.
Вклад маркера состоял в том, чтобы приспособить написанный текст к ритму образов в фильме.
Другие результаты
Найпол два года назад сказал: Уже через два абзаца я понимаю, что текст написан женщиной, и перестаю читать, поскольку не вижу в нём ценности.
Он вслух прочитал текст, написанный на листке печатными буквами.
Она включила в приложение полный текст маленькой книжки Эндера, но не сообщала, кто ее написал.
Напишите что-нибудь в окошке сверху и нажмите Создать Тираду, чтобы получить свой собственный анимированный ползущий машинописный текст.
Убедитесь, что текст рекламы написан простым языком и в нем четко указано, что вы продвигаете.
Можно скопировать профиль, оформление или текст канала и написать комментарии так, будто они оставлены пользователями других каналов.
Меняйте толщину и цвет пера даже после того, как напишете текст.
Мой шурин Брюс Кацман (Bruce Katzman) – режиссер и актер с Йельским дипломом – недавно прислал мне текст письма, которое его любимый драматург Антон Чехов написал своему старшему брату Николаю.
Девушки распевали Сент -Авельского отшельника, текст которого был написан Эдмоном Жеро.
Послушай, теперь я не разучиваю текст, как он написан

Этот текст выглядит так, как будто написан старым австрийским женоненавистником.
Он хочет, чтобы мы написали текст.
— Помните текст, который Соньер написал на полу?
У этого огромный потенциал, и факт того, что текст не слишком хорошо написан, компенсируется красотой мелодии, этого достаточно, чтобы снова придать глубину.
Однажды отец наткнулся на какие-то старые бумаги, один арабский текст, написанный в незапамятные времена, привлёк его внимание. Он воевал тогда в Марокко и смог прочитать.
И он написал текст объявления, мы вышли через парадную дверь. So he wrote out the announcement, we walk out the front door.
Вы её отправите, если я напишу текст?
Один человек, которого нет среди живых, напишет текст, и поздно ночью, устав от пререканий, они примут написанное под приветственные клики.
Мне тоже любопытно, почему автор одного из крупнейших медицинских изданий оспаривает текст, написанный для практикующих врачей….
Я несчётное количество раз написал один и тот же текст, надеясь, что одно из писем найдёт адресата.
Он исследовал греческий текст, написанный 700 годами ранее, и обнаружил точный день, который его автор также определил как равноденствие.
Тогда я совершил бы мой поступок, написал бы текст, а затем покончил с собой.
Первоначальный текст был написан в Буде между 1482 и 1486 годами.
Индийский текст Упанишады, написанный между 900 и 500 годами до н. э., подчеркивает два значения сновидений.
Нам не нужен текст с форума в статье wiki, это не страница Самопомощи, а запись в энциклопедии, и она должна быть написана именно так.
Этот предыдущий текст был написан А. Серафином/131.104.218.46 10 января 2007 года.
Текст песни был написан в 1943 году Хиршем Гликом, молодым евреем, заключенным Виленского гетто.

На данной странице приводится толкование (значение) фразы / выражения «написанный текст», а также синонимы, антонимы и предложения, при наличии их в нашей базе данных. Мы стремимся сделать толковый словарь English-Grammar.Biz, в том числе и толкование фразы / выражения «написанный текст», максимально корректным и информативным. Если у вас есть предложения или замечания по поводу корректности определения «написанный текст», просим написать нам в разделе «Обратная связь».

Пора бы уже всем научиться писать текст! — Офтоп на vc.ru

Не секрет, что 99% написанных текстов во всем информационном пространстве — это мусор. Большая часть из которых, явно паразитирует на нашем времени, а это ценный ресурс.

1040 просмотров

Каждый, кто приступает к написанию текста (Неважно, в каком формате! Будь — то статус с социальной сети, пост с рецептом блинчиков или научная статья.) просто обязан научиться соблюдать простые правила создания полезного текста и отказаться от генерации «мусорных» наборов букв. Вопреки всеобщему заблуждению, чтобы писать правильный текст, несущий ценность для читателя, стоит придерживаться нескольких простых правил.

Где же можно научиться азам хорошего текста? Первый и основной источник знаний — книги. Предложу свои варианты:

«Пиши, сокращай» М.Ильяхов и Л. Сарычева
«Как написать книгу, чтобы её не издали» С.Ньюмен и Г.Миттельмарк
«Чисто по-русски» М. Королева
«Русский язык на грани нервного срыва» \ «Слово за слово. О языке и не только» М. Кронгауз
«Пиши рьяно, редактируй резво» Е. Апполонов
«Путешествия писателя» К. Вогрел

Самый важный среди этого списка, труд М. Ильяхова и Л. Сарычевой «Пиши, сокращай» . Книга в ярких примерах и достаточно понятно объясняет, что же такое действительно полезный и правильно написанный текст. Эту книгу часто называют «библией копирайтеров», но я встречал не мало людей (от ген. директоров и владельцев бизнеса, до маркетологов и дизайнеров) на рабочих столах у которых это издание занимает важно место.

Многим из нас по роду деятельности приходится решать задачи связанные с написанием текста. Наше взаимодействие с потребителем в значительной степени проходит с использованием текстовой, графической или аудио — информацией.

И все эти форматы связанны с написанием текста. Текст конвертируется в звук, написанное ваши ТЗ в картинки и видео.

Поэтому, каждому важно освоить правила написания хорошего текста:

Пишите только правду!

Будьте максимально искренны в своих тестах. Пора отказаться от желания приукрашивать все вокруг. Людям свойственно приписывать несуществующие качества себе или вещам, что способствует развитию недоверия у читателя. Создавая рекламный текст, обзорную статью или резюме постарайтесь отказаться от повсеместного копирования чужих качеств, и сконцентрируйтесь на поиске сильных сторон своего продукта или себя самого. И стоит помнить, что ложь всегда станет неприятным достоянием общественности.

Работайте над смыслом, а не над формой!

Многим авторам свойственна «советская формальность» в текстах. Это на уровне привычки. Мы привыкли потреблять сухой, наполненный максимально официальным тоном текст, что на уровне подсознания переняли эту манеру изложения мыслей. Мы все прошли через чтение художественных произведений известных авторов, чьи обороты плотно отпечатались у нас в мозгу. Большой словарный запас, насыщенный кучей красивых оборотов — это хорошо. Но, не для полезного текста. Постарайтесь излагать свои мысли понятным вашему читателю языком и вы сократите дистанцию к успеху вашего текста.

Делай проще!

Главное качество хорошего автора, это способность излагать сложные вещи простыми словами. Избегайте заумных определений и узкоспециализированных терминов. Прибегайте к трансформации всего в простые примеры. Сделайте ваш текст доступный всем, а не только избранному кругу лиц. Соблюдая это правило вы преодолеете все прежние барьеры непонимания.

Побывать в шкуре читателя!

Первый ваш шаг — это представить себя на месте читателя вашего текста. Постарайтесь ответить себе на вопрос: Что я хочу вынести полезного для себя? Полезен ли для меня это текст? Интересен ли мне это текст?

Это в значительной степени относится и к заголовкам и вступительной части вашего текста. Дайте понять, что именно ваш текст преследует цель решить проблему читателя и принесет в итоге ему пользу. В ином случае, вы генерируете не полезный текст. А этого точно стоит избегать!

Читай вслух!

Еще лучше — прочитайте вслух ваш текст коллеге, жене, подруге, другу. Мнения со стороны внесет полезные коррективы в ваш текст. Прочитав свой текст, вы проанализируете понятность и доступность текста, соответствие вашим целям. Длинные предложения сложно воспринимаются на слух, так же как и объемный обзац текста. Это позволит вам выгодно сократить текст, чтобы основная мысль стала еще доступнее. Общая логика, лаконичность и верный порядок буквально станет слышен в воздухе!

Понятные примеры!

Приводите понятные примеры читателю. (Тут я сдержусь, и не буду приводить примеры плохих и хороших текстов. Оставлю вам мотивацию почитать книгу «Пиши, сокращай», которая содержит множество красочных и понятных примеров) Рассказывайте истории и приводите жизненные примеры, они лучше всего проникают в головы потребителя.

Только польза! ЗОЖ-й текст!

Даже если человек заходит на портал «просто» почитать статьи, он их выбирает по заголовку. Это значит, что читатель всегда преследует какую-то цель. Отталкивайтесь от пользы, которую вы хотите принести читателю. Какую боль он для себя решит? Найдеь нужный ему товар, нужную информацию или успешно применит эти знания на практике. Наконец, получит удовольствие от прочтения этого текста. Анализируйте ваш текст с точки зрения полезности.

90% успеха!

Это — заголовок! Да, выше я писал об этом. Стоит закрепить, ваш текст начинается с заголовка. Именно он цепляет читателя, говорит о полезности и мотивирует. В продажах все пойдет крахом, если заголовок будет плохим. Относитесь к нему с важностью. Это ключ к успеху.

Как самому себе!

Уважайте своего читателя. Покажите, что вы заботитесь о нем и стараетесь помочь ему решить проблему своим текстом. Это про полезность! Это про важность для автора достижения цели текста. Откажитесь от необоснованной критики других, пренебрежительный и высокомерный тон отталкивает.

Совершенствуйте свой навык написания текста. Откажитесь от мусорных писанин. Оценивайте себя со всей строгостью. Всегда придерживайтесь обозначенной цели текста и избегайте ненужных отступлений от темы.

Кстати, от авторов книги есть отличный инструмент для редакции и оценки текста: GLVRD(точка)ru

Что нужно знать, чтобы написать хороший замещающий текст

Если рисунок стоит тысячи слов, что стоит людям, которые не могут видеть? В нашем цифровом мире людям с ограниченными возможностями зрения легко пропустить важные сведения или получить удручающий и отрицательный опыт. Предположим, например, что выступающий отправляет презентацию после конференции. Презентация содержит инфографику, иллюстрируемую ключевой точкой. Без описания инфографики любой пользователь с нарушениями зрения не сможет понять инфографику и не сможет получить ключевые сведения.

Замещающий текст (замещающий текст) — это описательный текст, который передает значение и контекст визуального элемента в цифровом параметре, например в приложении или на веб-странице. Когда средства чтения с экрана, такие как экранный диктор Microsoft, JAWS и NVDA, достигают цифрового содержимого с помощью замещающего текста, они будут читать замещающий текст вслух, что позволяет пользователям лучше понять, что находится на экране. Хорошо написанный замещающий текст значительно снижает неоднозначность и улучшает взаимодействие с пользователем.

Люди слова могут быть понятными, но понятными. В этом разделе описывается, как понимать, записывать и использовать эффективный замещающий текст в Microsoft Office продуктах.

Когда следует использовать замещающий текст?

Изображения и рисунки

Обязательно передайте содержимое и назначение изображения кратким и однозначным образом. Замещающий текст не должен быть длиннее предложения или двух слов. В большинстве моментов это будет делать несколько замещаемых слов. Подумайте о том, что важно для образа. Например, важным контекстом может быть параметр, эмоции на лицах людей, цвета или относительные размеры.

Не повторяйте текстовое содержимое в виде замещающего текста или используйте фразы, ссылающиеся на изображения, такие как «рисунок» или «изображение». В приведенном ниже примере замещающий текст ссылается на изображение и недостаточно описывает содержимое изображения.

Вы также можете добавить замещающий текст в качестве аргумента в функцию IMAGE с помощью текста в кавычках или ссылки на ячейку, содержащую текст. Например, IMAGE(«www.contoso.com/logo.jpg», «Логотип Contoso»).

Диаграммы, блок-схемы и диаграммы

При работе с объектами, предоставляющими подробные сведения, например инфографику, используйте замещающий текст для предоставления информации, переданной в объекте. Например, описание диаграммы как линейчатой диаграммы с данными о продажах с течением времени не будет полезной для незрячего человека. Попробуйте передать аналитические сведения; Например, линейчатая диаграмма с данными о продажах с течением времени. В июле продажи торговой марки A превысили продажи для торговой марки B и постоянно повышались в течение года». Замещающий текст также должен четко описывать точки начала, хода выполнения и заключение блок-схем.

Видео

Видео, в которых не объясняется их содержимое, требуют замещающего текста для описания визуального интерфейса, даже если пользователь услышит музыку, фоновые звуки и речь. Замещающий текст должен описывать содержимое и назначение видео.

В идеале видео должно содержать вторую звуковую дорожку с описанием элементов видео, которые являются исключительно визуальными и недоступны для людей с нарушениями зрения.

Когда не следует использовать замещающий текст?

Декоративные визуальные объекты

Декоративные объекты добавляют визуальный интерес, но не являются информативными (например, стилистические границы). Люди средства чтения с экрана будут слышать, что они декоративны, поэтому они знают, что не отсутствуют важные сведения. Чтобы пометить визуальный элемент как декоративный, просто установите флажок « Пометка» при открытии области » Замещающий текст». Поле для ввода текста становится недоступным.

Совет: При экспорте документа в формате PDF все визуальные элементы, помеченные как декоративные, будут автоматически помечены как артефакты. Это означает, что средства чтения с экрана будут игнорировать их при навигации по pdf-файлам.

Срезы и таблицы

Если Microsoft Office специальных возможностей не помечать объект, если в нем отсутствует замещающий текст, вам не нужно писать замещающий текст для него. Примеры этих объектов — срезы и таблицы.

Как добавить замещающий текст в объект?

Инструкции по добавлению замещающего текста вOutlook, Word,Excel иPowerPoint см. в статье «Добавление замещающего текста к фигуре, рисунку, диаграмме, графическому элементу SmartArt или другому объекту».

Советы по использованию замещающего текста в Microsoft Office

Не забудьте использовать Microsoft Office специальных возможностей во время проверки. Он проверяет наличие замещающего текста во всем соответствующем визуальном содержимом, а также предлагает другие рекомендации по улучшению специальных возможностей содержимого, таких как проверка коэффициентов контрастности. Чтобы запустить проверку читаемости, просто откройте вкладку «Рецензию» на ленте и выберите пункт «Проверить читаемость». Дополнительные сведения о средстве проверки читаемости см. в статье «Улучшение специальных возможностей с помощью средства проверки читаемости».
org/ListItem»>
Не используйте имя файла, повторяющийся текст или URL-адреса в качестве замещающего текста. Проверка читаемости помечет их, так как они не полезны для людей с нарушениями зрения. Дополнительные сведения см. в разделе «Правила для средства проверки читаемости».
Если имеется группа объектов, которая формирует семантическую группу, например группу фотографий, в которых отображаются все собаки, назначьте замещающий текст для всей группы. Если объекты были сгруппированы по соображениям форматирования, разгруппировать объекты и назначить соответствующий замещающий текст для каждого объекта.

Примечание: Если вы использовали Microsoft Office некоторое время, возможно, вы заметили, что область «Замещающий текст» содержит два поля: «Заголовок» и «Описание». Теперь мы используем одно поле описания в большинстве наших приложений— было обнаружено, что наличие одного поля проще и менее сложно для вас как автора, так и для всех, кто использует средство чтения с экрана для использования содержимого.

Автоматический замещающий текст

В Microsoft 365 замещающий текст можно создать автоматически. При вставке рисунка в нижней части рисунка может отображаться строка с автоматически созданным замещающий текст.

В Office 2019 замещающий текст не создается автоматически при вставке изображения. Если вы хотите добавить автоматический замещающий текст, нажмите кнопку «Создать описание для меня » в области «Замещающий текст». В зависимости от содержимого изображения иногда функция предоставляет описательные теги, а иногда и полные предложения.

Если создается автоматический замещающий текст, не забудьте просмотреть и изменить его в области «Замещающий текст» и удалить добавленные там комментарии, такие как «Описание, созданное с высокой достоверностью».

Включение автоматического замещающего текста

Примечание: Прежде чем использовать автоматический замещающий текст, может потребоваться включить Office Intelligent Services в любом Office продукте. Выберите параметры > файлов >«Общие» и убедитесь, что в разделе «Office службы» выбран параметр «Включить службы». Дополнительные сведения см. в разделе «Сетевые функции в Office».

Выберите параметры > файлов> специальных возможностей.
Убедитесь , что автоматически создать замещающий текст выбран в разделе «Автоматический замещающий текст».

Утверждение автоматического замещающего текста

org/ListItem»>
ВMicrosoft 365 щелкните правой кнопкой мыши элемент, замещающий текст которого вы хотите просмотреть, а затем выберите команду «Изменить замещающий текст». Откроется панель Замещающий текст.
Если замещающий текст удовлетворительн, установите флажок «Утвердить замещающий текст».

Отключение автоматического замещающего текста

Выберите параметры > «> специальных возможностей» и снимите флажок «Автоматически создавать замещающий текст» в разделе «Автоматический замещающий текст».

Где найти рекомендации по работе с замещающего текста

Получите дополнительные ресурсы, которые помогут вам написать эффективный замещающий текст:

Повышение доступности с помощью проверки читаемости
Правила проверки читаемости
Доступное содержимое для всех пользователей
org/ListItem»>
Создание документов Word, доступных людям с ограниченными возможностями
Создание документов Excel, доступных людям с ограниченными возможностями
Создание доступных записных книжек OneNote для людей с ограниченными возможностями
Создание доступных писем Outlook для людей с ограниченными возможностями
org/ListItem»>
Создание презентаций PowerPoint, доступных людям с ограниченными возможностями
Обеспечение доступности Project Online и проектов для людей с ограниченными возможностями
Создание доступного сайта SharePoint для людей с ограниченными возможностями
Создание доступного дизайна Sway для людей с ограниченными возможностями
org/ListItem»>
Обеспечение доступности схемы Visio для людей с ограниченными возможностями
Использование напоминания о специальных возможностях для уведомления авторов о проблемах со специальными возможностями
Дополнительные сведения о том, как убедиться, что продукты Microsoft Office и пользовательские интерфейсы соответствуют требованиям специальных возможностей, посетите наши сайты специальных возможностей с инклюзивным доступом к Microsoft 365 и сделайте содержимое доступным для всех с помощью средства проверки читаемости.

Марк Твен цитата: Написанный текст — это не речь.

Это литературное произведение, застывшее …

— Марк Твен

Последнее обновление 29 июня 2022 г.

Темы

изменение, изменение, речь, аудитория, форма, форма, текст, энтузиазм, слушатель, беседа, должное, произведение

Марк Твен

387американский писатель, журналист и общественный деятель 1835 — 1910

Связанные темы

Изменение
Изменение
Речь
Аудитория
Форма
Форма
Текст

Написанный Текст, Посылаемый Для Сообщения Кому-Нибудь 6 Букв

Решение этого кроссворда состоит из 6 букв длиной и начинается с буквы П

Ниже вы найдете правильный ответ на Написанный текст, посылаемый для сообщения кому-нибудь 6 букв, если вам нужна дополнительная помощь в завершении кроссворда, продолжайте навигацию и воспользуйтесь нашей функцией поиска.

ответ на кроссворд и сканворд

Четверг, 16 Мая 2019 Г.

ПИСЬМО

предыдущий следующий

ты знаешь ответ ?

ответ:

связанные кроссворды

Письмо

Система графических знаков для передачи, запечатления речи 6 букв
Умение писать 6 букв
Манера художественного изображения 6 букв
Написанный текст посылаемый для сообщения чего-нибудь кому-нибудь 6 букв
Какую фигуру городошник должен выбить последней 6 букв
Письменное сообщение 6 букв

Тексты гимнов Советского Союза и России, написанные Сергеем Михалковым

https://ria. ru/20090827/182589876.html

Тексты гимнов Советского Союза и России, написанные Сергеем Михалковым

Тексты гимнов Советского Союза и России, написанные Сергеем Михалковым — РИА Новости, 27.08.2009

Тексты гимнов Советского Союза и России, написанные Сергеем Михалковым

Поэт Сергей Михалков был автором двух редакций Государственного гимна СССР, версий 1943 и 1977 года, и гимна Российской Федерации, написанного в 2001 году. Приводим тексты гимнов.

2009-08-27T14:23

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/sharing/article/182589876.jpg?1825932121251368632

РИА Новости

4.7

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2009

РИА Новости

4.7

internet-group@rian. ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

4.7

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

4.7

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

4.7

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

актуальные обобщения, скончался поэт сергей михалков, похороны сергея михалкова

Культура, Актуальные обобщения, Скончался поэт Сергей Михалков, Похороны Сергея Михалкова

Поэт Сергей Михалков был автором двух редакций Государственного гимна СССР и гимна Российской Федерации.

В 1943 году Михалков совместно с военным журналистом Георгием Эль-Регистаном (Габриэль Аркадьевич Уреклян) написал текст к Государственному гимну СССР, который впервые был исполнен в Новогоднюю ночь 1944 года. В 1977 году Михалков создал вторую редакцию государственного гимна СССР.

В 1993 году постановлением правительства РФ писатель Сергей Михалков был введен в состав Комиссии (сопредседатель) по созданию гимна Российской Федерации. В 2001 году он в третий раз стал автором текста государственного гимна, теперь уже Российской Федерации.

Гимн СССР. Текст 1943 года

Союз нерушимый республик свободных
Сплотила навеки Великая Русь.
Да здравствует созданный волей народов
Единый, могучий Советский Союз!

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Дружбы народов надёжный оплот!
Знамя советское, знамя народное
Пусть от победы к победе ведёт!

Сквозь грозы сияло нам солнце свободы,
И Ленин великий нам путь озарил.
Нас вырастил Сталин — на верность народу
На труд и на подвиги нас вдохновил.

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Счастья народов надёжный оплот!
Знамя советское, знамя народное
Пусть от победы к победе ведёт!

Мы армию нашу растили в сраженьях,
Захватчиков подлых с дороги сметём!
Мы в битвах решаем судьбу поколений,
Мы к славе Отчизну свою поведём!

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Славы народов надёжный оплот!
Знамя советское, знамя народное
Пусть от победы к победе ведёт!

Гимн СССР. Текст 1977 года

Союз нерушимый республик свободных
Сплотила навеки Великая Русь
Да здравствует созданный волей народов
Единый, могучий Советский Союз!

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Дружбы народов надёжный оплот!
Партия Ленина — сила народная
Нас к торжеству коммунизма ведёт!

Сквозь грозы сияло нам солнце свободы,
И Ленин великий нам путь озарил:
На правое дело он поднял народы,
на труд и на подвиги нас вдохновил!

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Дружбы народов надёжный оплот!
Партия Ленина — сила народная
нас к торжеству коммунизма ведёт!

В победе бессмертных идей коммунизма
Мы видим грядущее нашей страны,
И красному знамени славной Отчизны
Мы будем всегда беззаветно верны!

Припев:
Славься, Отечество наше свободное,
Дружбы народов надёжный оплот!
Партия Ленина — сила народная
нас к торжеству коммунизма ведёт!

Гимн России. Текст 2001 года

Россия — священная наша держава,
Россия — любимая наша страна.
Могучая воля, великая слава —
Твоё достоянье на все времена!

Припев:

Славься, Отечество наше свободное,
Братских народов союз вековой,
Предками данная мудрость народная!
Славься, страна! Мы гордимся тобой!

От южных морей до полярного края
Раскинулись наши леса и поля.
Одна ты на свете! Одна ты такая —
Хранимая Богом родная земля!

Припев:

Широкий простор для мечты и для жизни
Грядущие нам открывают года.
Нам силу даёт наша верность Отчизне.
Так было, так есть и так будет всегда!

Припев:

Анализ написанного текста — Томас

Анализ написанного текста — Томас
Введение
Обзор курса и заявления о политике
Описание курса
CO301 как основной курс
Основная деталь: режимы обучения
Основная деталь: цели курса
Основные сведения: еженедельное расписание
Основные сведения: методы оценки
Обзор курса — Томас
Заявление о политике — Coan
Заявление о политике — Майерс
Политическое заявление — Томас
Учебный план
Образец еженедельного плана
Учебный план — Coan
Учебный план — Томас
Портфели?
Обзор портфеля — Томас
Требования к процессу портфеля — Томас
Объяснение портфолио (Harper)
Оценка портфолио (Холткемп)
Портфолио: обещания, проблемы, практика (Кифер)
Традиционная оценка и/или оценка портфолио? (Гогела)
Определение гуманитарных наук
Совместная деятельность — Майерс
Определение гуманитарных наук — Майерс
Анализ текста
Задания по анализу текста
Действия по анализу текста
Отдельные темы
Задания по отдельным темам
Занятия по отдельным темам
Рефлексивное письмо
Страница для печати
Авторы и участники
Вернуться к действиям
Следующий набор вопросов является одним из инструментов, который вы будете использовать для анализа текстов. Мы будем использовать его вместе, чтобы проанализировать «В саду бульварного восторга». Возможно, вы захотите использовать его в будущем, когда мы будем вместе анализировать другие тексты, а вы будете работать над своим портфолио. Чтобы провести эффективный и полный анализ, рассмотрите все вопросы под каждым заголовком, а затем напишите абзац, описывающий конкретную область рассматриваемого текста, приведя конкретные примеры из текста в поддержку вашего ответа. Вместо того, чтобы отвечать на каждый конкретный вопрос, используйте вопросы для направления вашего анализа. Сгруппируйте свои ответы под соответствующими заголовками.
Цель/контекст
О чем конкретно текст? Другими словами, какой контент делает это попытаться охватить и/или объяснить? Что это за тип текста? То есть под чем дисциплина или поле, как бы вы его классифицировали? С какой общей целью текст обслуживать? Например, предназначен ли он для того, чтобы ответить на вопрос, поставить проблему, добавить к исследования по заданной теме, представить новую идею, обобщить чужие идеи, или какая-то другая цель? Как вы можете сказать?
Авторы
Кто авторы текста? Дана ли какая-либо биографическая информация о их? Что дает им право писать на эту тему? Являются ли авторы «присутствующими» в тексте за счет использования личных местоимений («я» или «мы») или самореференция, или они никогда не упоминаются?
Аудитория
Где появляется этот текст? Что, из журнала или журнала или из сама статья, можете ли вы рассказать о ее предполагаемых читателях? Например, они хорошо разбираются в теме, новички. ..? Какие конкретные детали приводят вас к эти выводы о публике? Каким должен быть читатель интересно читать этот текст? Каких действий или мыслей, по-видимому, ожидают авторы от своих читателей, основываясь на аргументах/информации, представленных в этом тексте? Чувствуете ли вы себя частью целевой аудитории этого текста? Почему или почему нет?
Тема и Позиция
Ясно ли мнение авторов или информация представлена как «объективная»? Включают ли авторы и/или критикуют другие точки зрения? Есть другие точки зрения представлена как критика точки зрения авторов, чтобы авторы могли опровергнуть их или просто представили? Как авторы позиционируют это произведение? В других словами, относится ли произведение к текущим событиям, личному опыту и/или обзор исследований или дискуссий по теме, чтобы показать, как эта часть «вписывается в разговор» на эту тему?
Исследования/Источники
Насколько большую роль играют предыдущие исследования и источники? Когда ссылки используемые, какие из них получают наибольшее обсуждение? Каких меньше всего? Почему может некоторые ссылки требуют большего обсуждения, чем другие? Являются ли авторы или исследования когда-либо упоминается без формальных представлений или объяснений? Где? Почему ты думаете, что авторы воздерживаются от объяснения или введения этих источников?
Доказательства/доказательства
Какой тип доказательства, если таковой имеется, используется для защиты выводов или основных идей в текст (например, ссылки на другую работу, интерпретации другой работы, оригинальные исследования, личный опыт, мнения авторов, критический анализ и т. д.)? Пытаться назвать каждый тип доказательства, которое предлагается.
Используется ли один вид доказательства чаще, чем другой, или с исключением всех другие? Если да, то какой? Почему этот тип доказательства может использоваться чаще? Какой тип анализу подлежат доказательства, если таковые имеются? Другими словами, авторы просто представить что-то как факт? Приводят ли они доводы в пользу обоснованности заключения? Анализируют ли они информацию определенным образом? Они когда-нибудь обосновать их аргумент? Какое доказательство кажется наиболее весомым? Какое доказательство является наиболее авторитетным с точки зрения принятия его аудиторией без вопросов? В мере?
Организация
Текст разбит на подзаголовки? Если так, то кто они? Если не, построить «обратный план», в котором вы перечисляете различные части текста и какой цели они служат. Например:
Первые два абзаца: Авторы критикуют прочтение книги другими людьми. роман.
Параграф 3: Они объясняют, что их собственное чтение является более точным, потому что оно учитывает детали, которые другие упускают.
(и т. д.)
Почему информация может быть представлена в таком порядке? Начинается ли это с справочная информация или контекст, определение терминов и т. д.? Какие потребности читатель — это авторы, пытающиеся удовлетворить, представляя информацию в этом заказ? Где (если где-нибудь) разъясняется позиция авторов по теме? в начало? конец? только по смыслу? Какой вывод вы можете сделать о том, почему текст организован как есть? Руководствуется ли организация больше содержанием (т. информацию, которую необходимо представить), по аргументации авторов, потребностями публики или комбинацией этих трех? Например, автор может используйте хронологическую организацию, потому что порядок событий важен или чтобы читатель мог следовать шагам процесса при попытке использовать процесс.
Стиль
Посмотрите на местоимения в тексте. Если авторы называют себя «мы», почему они бы решили сделать это? Ссылаются ли когда-либо авторы на других читателей или включить их, используя «мы»? Почему они решили (или не выбрали) это сделать? Посмотрите на «кусок» примерно из десяти предложений. Какой процент (примерно) ваш «кусок» можно считать технической терминологией или жаргоном? (Технический Терминология или жаргон – это слова или употребление слов, которые понимаются на определенным образом определенным сообществом. Например, слово «авария» имеет особое значение для персонала отделения неотложной помощи, которое отличается от обычного использования.) Если техническая терминология хотя бы достаточно распространена в тексте, сделайте список, который включает до 10 примеров технических терминов или жаргона. Эти технические термины когда-нибудь объяснялись? Какие из них получают объяснение, а какие нет? Почему авторы решили объяснить то, что они сделали? Какой процент (примерно) вашего «куска» можно считать неформальным или разговорным язык? Какой цели служит этот неформальный тон в тексте? В учитывая выбор слов (дикцию) авторов, есть ли какие-либо словосочетания или слова которые особенно говорят о ценностях авторов или лежащих в их основе предположениях? (Например, если авторы используют термин «отношения», не определяя его как «моногамные» или «гетеросексуальные», то это показывает, что они предполагают, что отношения моногамные и гетеросексуальные, а не включая возможность других типов отношений. ) Перечислите и объясните их. Наконец, обратите внимание на другие аспекты стиль, такой как структура/сложность предложения, образный язык, риторический вопросы и т.д.
Выводы
Просмотрите свои ответы на приведенные выше вопросы. Используйте результаты анализа чтобы ответить на следующие вопросы. Как всегда, используйте множество конкретных деталей, чтобы поддержите ваши ответы.
Просмотрите не только содержание, выявленное в ходе анализа, но и так произведение было написано. Какие кажутся ключевыми ценностями и предположения, которыми авторы делятся со своими читателями? Есть ли области конфликты в ценностях и предположениях среди участников этого разговор (включая авторов и читателей)? Объяснять.
Как этот текст сравнивается и контрастирует с другими на том же или подобном предметы? Определите текст(ы), которые вы сравниваете/сопоставляете. Ссылаться в частности, области выше в объяснении ключевых сходств и различия в целях, теме, аудитории и т. д.
Если вы пытались написать для этого издания, какие самые важные или заметные соглашения, которым вы должны следовать? В других словами, какие стратегии вы бы использовали, чтобы доказать, что вы успешный писатель в этой области?
Понимание итеративной редакции написанного человеком текста
Wanyu Du, Випул Рахеджа, Друв Кумар, Заэ Мён Ким, Мелисса Лопес, Dongyeop Kang
Abstract
Написание по своей природе является стратегическим, адаптивным и, что более важно, итеративным процессом. Важнейшей частью написания текста является редактирование и проверка текста. Предыдущие работы по пересмотру текста были сосредоточены на определении таксономий намерений редактирования в рамках одной области или разработке вычислительных моделей с одним уровнем детализации редактирования, таких как редактирование на уровне предложений, которые отличаются от человеческих циклов редактирования. В этой работе описывается IteraTeR: первый крупномасштабный многодоменный аннотированный корпус итеративно отредактированного текста с намерением редактирования. В частности, IteraTeR собирается на основе новой структуры для всестороннего моделирования итеративных изменений текста, которые обобщаются для различных доменов, намерений редактирования, глубины изменений и детализации. Когда мы включаем наши аннотированные намерения редактирования, как генеративные, так и основанные на действиях модели редактирования текста значительно улучшают автоматические оценки. Благодаря нашей работе мы лучше понимаем процесс редактирования текста, устанавливая жизненно важные связи между намерениями редактирования и качеством написания, позволяя создавать разнообразные корпуса для поддержки компьютерного моделирования итеративных изменений текста.
Идентификатор антологии:
2022.Acl-Long.250
Том:
Слушания 60-й ежегодной встречи Ассоциации для вычислительной лингвистики (том 1: длинные работы)
Месяц:
. :
2022
Address:
Dublin, Ireland
Venue:
ACL
SIG:
Publisher:
Association for Computational Linguistics
Note:
Страницы:
3573–3590
Язык:
URL:
https://aclanthology. org/2022.Acl.250
. .250
Bibkey:
Cite (ACL):
Ваню Ду, Випул Рахеджа, Дхрув Кумар, Зае Мён Ким, Мелисса Лопес и Донгёп Кан. 2022. Понимание итеративной редакции написанного человеком текста. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Tom 1: Long Papers) , страницы 3573–3590, Дублин, Ирландия. Ассоциация компьютерной лингвистики.
Процитируйте (неофициально):
Понимание итеративного редактирования текста, написанного человеком (Du et al., ACL 2022)
Копия цитирования:
PDF:
https://aclanthology.org/2022.acl-long.250.pdf
Code
vipulraheja/iterater
BibTeX
MODS XML
Endnote
Preformatted
@inproceedings{du-etal-2022-понимание-итеративный, title = "Знакомство с итеративной редакцией текста, написанного человеком", автор = "Ду, Ваньюй и Рахеджа, Випул и Кумар, Друв и Ким, Зае Мён и Лопес, Мелисса и Кан, Донёп", booktitle = "Материалы 60-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи)", месяц = май, год = "2022", address = "Дублин, Ирландия", издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики", url = "https://aclanthology. org/2022.acl-long.250", doi = "10.18653/v1/2022.acl-long.250", страницы = "3573--3590", abstract = «Написание по своей природе является стратегическим, адаптивным и, что более важно, итеративным процессом. Важнейшей частью письма является редактирование и проверка текста. Предыдущие работы по редакции текста были сосредоточены на определении таксономий намерений редактирования в рамках одного домен или разработка вычислительных моделей с одним уровнем детализации редактирования, таких как редактирование на уровне предложений, которые отличаются от человеческих циклов пересмотра. В этой работе описывается IteraTeR: первая крупномасштабная, многодоменная, аннотированная корпус повторно исправленного текста. В частности, IteraTeR собирается на основе новой структуры для всестороннего моделирования итеративных текстовых изменений, которые обобщаются на различные домены, намерения редактирования, глубину пересмотра и детализацию. Когда мы включаем наши аннотированные намерения редактирования, оба генеративные и основанные на действиях модели редактирования текста значительно улучшают автоматические оценки Благодаря нашей работе мы лучше понимаем процесс редактирования текста, устанавливая важные связи. между намерениями редактирования и качеством написания, что позволяет создавать разнообразные корпуса для поддержки компьютерного моделирования итеративных версий текста ». }
<моды> <информация о заголовке> Понимание итеративной редакции написанного человеком текста <название типа="личное"> Ванью Ду <роль> автор <название типа="личное"> Випул Рахея <роль> автор <название типа="личное"> Друв Кумар <роль> автор <название типа="личное"> Заэ Мён Ким <роль> автор <название типа="личное"> Мелисса Лопес <роль> автор <название типа="личное"> Тонёп Кан <роль> автор <информация о происхождении> 2022-05 текст <информация о заголовке> Материалы 60-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи) <информация о происхождении> Ассоциация компьютерной лингвистики <место> Дублин, Ирландия публикация конференции Написание по своей природе является стратегическим, адаптивным и, что более важно, итеративным процессом. Важнейшей частью написания текста является редактирование и проверка текста. Предыдущие работы по пересмотру текста были сосредоточены на определении таксономий намерений редактирования в рамках одной области или разработке вычислительных моделей с одним уровнем детализации редактирования, таких как редактирование на уровне предложений, которые отличаются от человеческих циклов редактирования. В этой работе описывается IteraTeR: первый крупномасштабный многодоменный аннотированный корпус итеративно отредактированного текста с намерением редактирования. В частности, IteraTeR собирается на основе новой структуры для всестороннего моделирования итеративных изменений текста, которые обобщаются для различных доменов, намерений редактирования, глубины изменений и детализации. Когда мы включаем наши аннотированные намерения редактирования, как генеративные, так и основанные на действиях модели редактирования текста значительно улучшают автоматические оценки. Благодаря нашей работе мы лучше понимаем процесс редактирования текста, устанавливая жизненно важные связи между намерениями редактирования и качеством написания, что позволяет создавать разнообразные корпуса для поддержки компьютерного моделирования итеративных изменений текста. du-etal-2022-understanding-iterative 10.18653/v1/2022.acl-long.250 <местоположение> https://aclanthology.org/2022.acl-long.250 <часть> <дата>2022-05 <единица экстента="страница"> 3573 <конец>3590
%0 Материалы конференции %T Понимание итеративной редакции написанного человеком текста %А Ду, Ваньюй %А Рахеджа, Випул %А Кумар, Друв %А Ким, Зае Мён %A Лопес, Мелисса %А Кан, Донгёп %S Материалы 60-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи) %D 2022 %8 май %I Ассоциация компьютерной лингвистики %C Дублин, Ирландия %F du-etal-2022-понимание-итеративное %X Написание по своей природе является стратегическим, адаптивным и, что более важно, итеративным процессом. Важнейшей частью написания текста является редактирование и проверка текста. Предыдущие работы по пересмотру текста были сосредоточены на определении таксономий намерений редактирования в рамках одной области или разработке вычислительных моделей с одним уровнем детализации редактирования, таких как редактирование на уровне предложений, которые отличаются от человеческих циклов редактирования. В этой работе описывается IteraTeR: первый крупномасштабный многодоменный аннотированный корпус итеративно отредактированного текста с намерением редактирования. В частности, IteraTeR собирается на основе новой структуры для всестороннего моделирования итеративных изменений текста, которые обобщаются для различных доменов, намерений редактирования, глубины изменений и детализации. Когда мы включаем наши аннотированные намерения редактирования, как генеративные, так и основанные на действиях модели редактирования текста значительно улучшают автоматические оценки. Благодаря нашей работе мы лучше понимаем процесс редактирования текста, устанавливая жизненно важные связи между намерениями редактирования и качеством написания, позволяя создавать разнообразные корпуса для поддержки компьютерного моделирования итеративных изменений текста. %R 10.18653/v1/2022.acl-long.250 %U https://aclanthology.org/2022.acl-long.250 %U https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-long.250 %Р 3573-3590
Уценка (неформальная)
[Понимание итеративной ревизии из написанного человеком текста](https://aclanthology.org/2022.acl-long.250) (Du et al., ACL 2022)
Понимание итеративной ревизии из Human-Written Text (Du et al., ACL 2022)
ACL
Ваню Ду, Випул Рахеджа, Дхрув Кумар, Зае Мён Ким, Мелисса Лопес и Донгёп Кан. 2022. Понимание итеративной редакции написанного человеком текста. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Tom 1: Long Papers) , страницы 3573–3590, Дублин, Ирландия. Ассоциация компьютерной лингвистики.
Билингвизм в древнем обществе: языковой контакт и письменный текст
Иконка Цитировать Цитировать
Разрешения
Делиться
Cite
Adams, J. N., Mark Janse, and Simon Swain (eds),
Двуязычие в древнем обществе: языковой контакт и письменный текст
(
Oxford,
2002;
Online Edn,
Oxford Academic
, 1 февраля 2010 г.
), https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199245062.001.0001,
. Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)
Закрыть
Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicБилингвизм в древнем обществе: языковой контакт и письменный текстКлассическая историяКлассическая литератураКнигиЖурналы Термин поиска мобильного микросайта
Закрыть
Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicБилингвизм в древнем обществе: языковой контакт и письменный текстКлассическая историяКлассическая литератураКнигиЖурналы Термин поиска на микросайте
Расширенный поиск
Abstract
В этой книге, посвященной письменным текстам, представлены свидетельства двуязычия в древнем Средиземноморье. Языковые контакты вторгались практически во все аспекты древней жизни, включая литературу, философию, юриспруденцию, медицину, провинциальную администрацию, армию, магию и торговлю, а темы, которые некоторое время были модными в социолингвистике, теперь начали привлекать внимание ученых, работающих в греко-римских исследованиях. Пятнадцать глав этого сборника охватывают теоретические и методологические вопросы и ключевые аспекты контактов между латинским и греческим языками, а также между латинским, греческим и другими языками.
Ключевые слова: билингвизм, языковой контакт, социолингвистика, средиземноморье, греко-римские исследования, латынь, греческий
Предмет
Классическая литератураКлассическая история
Содержание

Передний вопрос
Страница авторского права
Благодарности
Примечания к участникам

Расширять 1 Введение
я Введение
Расширять 2 Подход к билингвизму в корпусных языках
» data-targeturl=»/book/6935/chapter/1511«/>
II Греко-латинское двуязычие
Расширять 4 Греко-римляне и греко-латынь: терминологическая основа для случаев двуязычия Расширять 5 Двуязычие на Делосе
Расширять 6 Двуязычие у Цицерона? Доказательства переключения кода
Расширять 7 От контакта к смешению: двуязычные надписи из Италии
III Греческий и другие языки
Расширять 8 Интерференция или трансляция? Некоторые закономерности в ликийско-греческом двуязычии
Расширять 9 Двуязычие в римском Египте
Расширять 10 Взаимодействие между греками и фригийцами в период Римской империи
Расширять 11 Res Gestae Diυi Saporis: греческая и сасанидская антиримская пропаганда
Расширять 12 Двуязычие и диглоссия в позднеантичной Сирии и Месопотамии
Расширять 13 Аспекты двуязычия в истории греческого языка
IV Латинский и другие языки
Расширять 14 Оценка латино-готического взаимодействия
15 Латино-франкский двуязычие в Галлии шестого века: латынь Хлодвига
Конец Материи
Библиография
Индекс
Войти
Получить помощь с доступом
Получить помощь с доступом
Доступ для учреждений
Доступ к контенту в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту одним из следующих способов:
Доступ на основе IP
Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с IP-аутентификацией.
Войдите через свое учреждение
Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения. Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.
Щелкните Войти через свое учреждение.
Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
При посещении сайта учреждения используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.
Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.
Войти с помощью читательского билета
Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.
Члены общества
Доступ члена общества к журналу достигается одним из следующих способов:
Войти через сайт сообщества
Многие общества предлагают единый вход между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Если вы видите «Войти через сайт сообщества» на панели входа в журнале:
Щелкните Войти через сайт сообщества.
При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.
Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.
Вход через личный кабинет
Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам. Смотри ниже.
Личный кабинет
Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.
Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.
Просмотр учетных записей, вошедших в систему
Щелкните значок учетной записи в правом верхнем углу, чтобы:
Просмотр вашей личной учетной записи и доступ к функциям управления учетной записью.
Просмотр институциональных учетных записей, предоставляющих доступ.
Выполнен вход, но нет доступа к содержимому
Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.
Ведение счетов организаций
Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью. Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.
Покупка
Наши книги можно приобрести по подписке или приобрести в библиотеках и учреждениях.
Информация о покупке
Реклама
Реклама
Написание простых и понятных текстов — как это сделать
Главная » Блог » Как писать понятные тексты
Автор Walburga Fröhlich
Избегайте этих ошибок и используйте эти советы, чтобы упростить свои тексты
Писать понятные тексты не так уж и сложно, считают многие. Вы придерживаетесь нескольких простых правил, составляете короткие предложения, и все готово. Но каждый, кто хоть раз серьезно проверял свой текст на испытуемых из целевой группы, знает:
Писать на так называемом «простом языке» или «легком языке» совсем не просто.
Но этому можно научиться. В этой статье вы узнаете самые важные советы и самые большие заблуждения о легком для понимания языке .
Оглавление
Ошибка 1: Просто используйте картинки и видео вместо текста. Все равно люди больше ничего не читают.
Изображения лучше всего подходят для очень простых, конкретных сообщений об общеизвестных объектах, таких как: «Не курить». Как только мы хотим передать сложный или абстрактный контент, мы достигаем наших пределов с помощью одних только изображений.
Почему? Потому что значение картинок нужно изучать так же, как и значение слов.
Таким образом, человеческая пара как популярная пиктограмма для туалетов понятна только людям, изучившим ее значение. Для всех остальных остается загадкой, что пытается сказать эта картина.
Mit dem Laden des Videos akzeptieren Sie die Datenschutzerklärung на YouTube.
Mehr erfahren
Загрузка видео
YouTube immer entsperren
Видео же прекрасно подходят, когда вы хотите передать свой образ, рассказать историю или визуализировать что-то невидимое.
Один пример: здесь capito Stuttgart показывает, как они работают.
Но если вы хотите передать учебный контент, который целевая группа должна иметь возможность запомнить и воспроизвести в деталях, у видео как единственного средства массовой информации есть серьезный недостаток: вы можете контролировать только его темп и размер отдельных «учебных частей», чтобы ограниченная степень. И относительно сложно получить представление о том, чего ожидать от видео в начале.
Наш совет: используйте изображения и видео только для дополнения текстовой информации. Убедитесь, что они действительно дополняют или усиливают ваш текст, а не просто каким-то образом его иллюстрируют.
Ошибка 2: Просто делайте короткие предложения и не используйте технические термины. Тогда это получится.
Конечно, короткие предложения легче читать, чем длинные, запутанные предложения-монстры. Но длина приговора — не самый важный критерий. Чистые, просто структурированные предложения с логически понятным содержанием могут быть длиннее; искусственное сокращение иногда больше мешает потоку чтения.
Хотите пример?
Ульрике красным карандашом пишет рассказ о своем отпуске.
Ульрике пишет красным карандашом. Она пишет небольшой рассказ. Она пишет о своем отдыхе.
Технические слова — это слова, которые вы понимаете, если вы «от темы». И наоборот, это также означает, что вы не можете иметь право голоса в предметной области, если не знаете используемых в ней технических терминов.
Если вы хотите, чтобы после прочтения вашего текста целевая группа узнала о вашей теме больше, чем она знала раньше, то технических терминов не избежать.
Так что нет смысла исключать их из вашего текста. Но использовать и вводить следует только те, которые действительно необходимы для понимания.
Наш совет: Пишите логически структурированные предложения.
Подумайте, прежде чем писать: Какие технические термины могут быть неизвестны вашей целевой группе? Какие технические термины вы абсолютно точно хотите ввести в текст? Создайте словарь с пояснениями к этим техническим терминам.
Мы также рекомендуем вам проверить текст на понятность с помощью capito digital. Узнайте больше об этом инструменте и о том, как он может помочь вам улучшить ваши тексты.
Заблуждение 3: Тексты на легком языке полезны для всех людей. Независимо от того, имеют ли они когнитивные нарушения, миграционное прошлое или пожилой возраст.
Easy language — это концепция, которая изначально была разработана специально для людей с так называемыми психическими расстройствами. Сегодня мы знаем, что эти люди могут узнать гораздо больше и жить более независимо, если им предоставить информацию и знания в форме, которую им легко понять. Поэтому мы больше не говорим о людях с «умственной отсталостью», а говорим «с трудностями в обучении», потому что этот термин более точно описывает их проблему. Вы можете узнать больше о простом языке здесь.
Но проблемы с пониманием у людей с миграционным прошлым могут иметь совершенно другие причины, чем у людей с трудностями в обучении. На практике это отражается в совершенно ином словарном запасе и ином предыдущем опыте из-за иного культурного и социального происхождения.
Предыдущие знания и предшествующий опыт не менее важны для понимания текстов, чем когнитивный аппарат человека. Чтобы еще больше усложнить ситуацию, предшествующие знания и предшествующий опыт могут быть совершенно разными для одного и того же человека в зависимости от предметной области. Тот, кто научился готовить, знает, что такое аборт, тогда как не сказано, что этот человек также знает, что такое третий глаз розы. То, что кажется слишком простым для одних, другим уже не под силу, и этот эффект резко меняется в зависимости от субъекта.
Наш совет: Пригласите представителей вашей целевой группы, если вы не уверены в их знаниях и опыте. После того, как работа будет сделана, уточните у вашей целевой группы, понимают ли они вашу информацию и что.
Достаточно об ошибках, теперь давайте смотреть вперед
Теперь мы знаем: нам нужен более дифференцированный подход и метод, если мы действительно хотим охватить большую и разнообразную целевую группу, а не просто настроить токены для отчета CSR. Поэтому наши специалисты по понятному языку разработали «шаговую модель капито».
Подобно тому, как работает пандус для людей в инвалидных колясках, эта модель помогает целевым группам с проблемами чтения продвигаться от уровня к уровню и постоянно улучшать свои навыки чтения. В наших онлайн-обучениях, курсах и семинарах мы работаем с этой пошаговой моделью.
Хотели бы вы также стать профессионалом в области упрощения и научиться писать более понятные тексты? Вы можете найти более подробную информацию о наших текущих учебных курсах здесь .
Для тех, у кого нет на это времени (пока), или кто хочет подготовиться в ожидании забронированного курса, вот несколько советов для быстрого успеха.
4 совета, которые сделают ваши тексты более понятными
1. Привяжите свой текст, как жемчуг, к красной нитке
Многие начинают писать текст, полный воодушевления, а в середине понимают, что они на самом деле должны объяснить слово или абзац, прежде чем они смогут продолжить писать. Или что заголовок уже содержит как минимум 3 термина, неизвестных целевой группе. Текст начинает бубнить, попадаешь с сотого на тысячный или застреваешь в начале. Здесь помогает хорошая подготовка.
Рассмотрим:
Каковы ключевые сообщения вашей информации? Нанизывайте их мысленно, как бусинки на красную нить.
Какие слова могут быть трудными для вашей целевой группы? Создайте словарь из тех слов, которые вы абсолютно хотите включить, потому что они имеют отношение к теме.
Какое содержание вашего текста ближе всего к предварительным знаниям вашей целевой группы? Начните с этого строительного блока, чтобы знания вашей целевой группы могли постепенно расти.
Создайте соответствующее оглавление . Даже если это «всего лишь» короткий текст. Это облегчит вам и вашей целевой группе поиск путей с самого начала.
2. Конкретно и точно опишите свой контент
Любой, кто переводит обычно написанные тексты в «удобную языковую» версию, знает эту проблему: оригинал часто не точен, многие термины в нашем языке допускают несколько окрасок и интерпретации.
Не поддавайтесь искушению стать «поверхностным» и «общим» в упрощении. Старайтесь делать конкретные заявления, которые передают четкий посыл.
Подумайте:
Что вы действительно хотите выразить с помощью информации ? Если иное невозможно, используйте общие формулировки с понятными примерами в конкретных терминах.
Это может выглядеть так: «Мы хотим, чтобы все люди имели равные права». Например: Всем людям должно быть разрешено вступать в брак, если они этого хотят.
Какие части информации я могу опустить ? Обычно оригинальные тексты обогащаются подстроками, требующими новых пояснений и примеров. Писать конкретно и точно также означает расставлять приоритеты и работать в тесном контакте с «красной нитью».
3. Сделайте информацию легко читаемой и привлекательной
Можно бесконечно говорить о том, что представляет собой легко читаемый шрифт. Вы можете найти последние результаты исследования разборчивости различных шрифтов в этом сообщении блога . Но одно мы можем сказать точно:
Arial не обязательно лучший шрифт для удобного чтения! Что ж, десятилетиями это пропагандировалось в различных правилах для «легкого языка», а сейчас появилось много более легко читаемых шрифтов, а некоторые из них даже имеют засечки, хотя в «легком языке» они считались абсолютным запретом. язык» мир.
В дополнение к шрифту, размер шрифта и межстрочный интервал, конечно, важны контрастность и стиль шрифта. Но не менее важным является дизайн длины абзаца, длины предложения или разрывов и пробелов.
На курсе Capito для легкого чтения вы узнаете все критерии легкого для чтения и доступного макета. Мы также создали электронное обучение по доступной графике. Наши курсы можно найти здесь.
4. Используйте потенциал различных средств массовой информации для обеспечения доступности
Независимо от того, хотите ли вы писать информацию «простым языком» или «простым языком» или следовать модели уровня заглавной буквы для языка, ориентированного на целевую группу, вы должны всегда тщательно обдумывайте вопрос о подходящем носителе для ваших текстов. У каждого носителя есть свои сильные и слабые стороны с точки зрения доступности и удобства использования, и это зависит от целевой группы, контекста и цели информации, на которой вы должны делать особый акцент.
Кроме того, есть, казалось бы, мелочи, которые нужно знать, но которые имеют большое значение: например, печатные работы на спирали особенно удобны для людей, страдающих спазмами, потому что они не закрываются постоянно, и веб-сайты, которые не закрываются. не нужно щелкать мышью для каждого ввода формы, помогите всем, кто не использует мышь из-за своей инвалидности.
Полезны ли эти ошибки и советы? Мы с нетерпением ждем вашего опыта и мыслей по этому поводу в комментариях.
Язык обучения: текст
Язык обучения: текст
О чем говорят и письменные тексты?

Хороший язык обучение выходит за рамки слов. Преподаватели иностранных языков раскрывают свои учащихся к устным и письменным текстам с самого начала их обучение.
К устным текстам относятся устные рассказы, интервью, диалоги, монологи (например, приветствие стране, презентация класс), телефонные разговоры, дискуссии, ролевые игры или любые другие другая часть разговорной речи. Когда люди разговаривают друг с другом с другой стороны, их взаимодействие состоит из серий высказываний, т. примеры вопросов и ответов, комментариев и предложений, запросов и ответы.
Письменные тексты включают рассказы, комиксы, инструкции, рецепты, презентации PowerPoint, электронные письма, текстовые сообщения на мобильных устройствах телефоны, информационные бюллетени, афиши, сценарии спектаклей и спектаклей, фактические тексты и пояснения или любые другие письменные язык. Когда люди пишут друг другу/друг другу, их Взаимодействие может состоять из серий предложений, абзацев и связанные идеи.
Некоторые устные и письменные тексты на австралийских языках были записано много лет назад. Некоторые из них были созданы совсем недавно. учителями языков вместе с другими сообществами членов с помощью лингвиста. Это возможность развития речи. Эти тексты помогают учителям дать возможность своим ученикам начать использовать язык для взаимодействия друг с другом в речи и пишу.
Учащимся сложно понимать и произносить устную речь и письменный язык, поэтому тексты не должны быть длинными. Они могут представлять собой серию предложений в коротком абзаце. Даже вкратце тексты, грамматика и словарный запас могут быть сложными для учащихся обрабатывать. Вот пример разговорного текст на Yuwaalaraay создан для школьной программы Сент-Джозефс в Уолгетт от Правления веб-сайт исследований Нового Южного Уэльса. Это основа разговорного урока разработано Карен Флик:
Изготовление чашка
Когда люди приезжайте к вам домой, что вы делаете в первую очередь?
Привет! Яама!
Пригласите их в. Дхаай яная ! (Иди сюда).
Спросите, если они хочу что-нибудь выпить. Минья нгинда нгав-ги?
Спросите что они хотят: чай dhii , листовой чай dhii-buu , кофе gabi
Спросите как они хотят, чтобы их чашка чая была приготовлена, например:
Хочешь сахар? Минья нгай дхуга?
да нгаа/яву , нет ваал/гамиль
два сахара с молоком. Булаарр дхуга милгин-бийай.
черный чай, без сахара, немного холодной воды! Булуй дхии, маарр дхуга, баджин балийа гунган!
А, хорошо! Габа !
Этот текст дает возможность провести аналитическую подход. Студенты изучают компоненты языка, для например звуки языков (например, ng, dh, aa, ii, uu), существительные (чай, кофе, сахар, молоко, вода), глаголы (хочу, делаю), определители (немного, холодно), приветствия и приветствия (здравствуйте, заходи), как задавать вопросы и отвечать на них. Звуки, слова, фразы, высказывания и грамматика связаны коротким разговор с такими целями, как приветствие, предложение, принятие, запрос. Такие тексты дают учащимся возможности комплексного изучения языка. Как Юваалараай Учительница Карен Флик говорит: «Действие и разговорный язык дает вам лучшее понимание происходящего.
Существует множество различных типов тексты, которые учителя могут представить своим ученикам.
Что такое типы текста?
Есть множество различных типов устной и письменной речи тексты. В тексте могут быть разные типы текста. австралийские языки. Типы текста на английском языке включают повествование, пересчет, биография, отчет, объяснения, отчеты, интервью, описание, процедура, новостной репортаж, резюме/резюме, меню, приглашение на вечеринку, подписи к фотографиям и этикетки. Каждый из них имеет типовые способы быть структурированными и связаны с конкретными типы лексики и грамматические особенности.
Возьмем один пример: процессуальные тексты представляют собой связанный ряд инструкции. К ним относятся ряд действий, таких как рецепты, как делать бумеранги, как ловить рыбу. Что это за деятельность объединяет их то, что они, как правило, основаны на списке обязательные элементы (что вам нужно) и набор шагов для выполнения (что вы делаете). Таким образом, они дают возможность научить словарный запас, связанный с к действию, а также к командной форме глаголов.
Рецепт торта Джонни
Что вам нужно:
самостоятельно подъем муки,
соль,
вода,
сковорода и плита, или
сетка железо и горячие угли.
Что вы делаете:
Поверните на плите или;
Соберите дрова, разожгите огонь и подождите, пока он угаснет. горячие угли.
Взять мука.
Посыпьте солью.
Микс в небольшом количестве воды, чтобы получилось густое тесто.
Замесите его руками. Вдохните воздух.
Отламывайте кусочки.
Рулон и сгладить их.
Повар кексы Джонни на решетке/в духовке.
Поворот их, чтобы приготовить другую сторону.
Есть их с маслом и золотым сиропом.
Брать Другой пример: описательные тексты состоят из ряда связанные предложения о человеке, месте или животном, например:
Это моя мама. У нее черные волосы и карие глаза. Она высокий. Она добрая и забавная. Она родом из Тамворта. Ей нравится чай и цветы. Она не любит собак.
Этот текст тип отличается от процессуального текста. Это начинается с вступительное предложение, идентифицирующее предмет описания (это моя мать), за которым следует ряд предложений, описывающих, что предмет. С точки зрения грамматики описательный текст обеспечивает возможность учить существительные (мама, волосы, глаза, чай, цветы), местоимения (она, моя), глаголы (как) и прилагательные (черный, коричневый, высокий, добрый, веселый). Студенты также узнают, как создавать позитивные (Она высокая), а также отрицательное (Она не любит собак) заявления.
Вот пример описания семьи в Вираджури из сцена 4 Программа колледжа Даббо:
Нгинха гунхи-дхи. Guwiiny wurraan budhang, miil ngiindhul. Winhangalang ngiiny.
Это мой мать. У нее черные волосы и карие глаза. Она умна.
Нгинья гааган-дхи. Гувини бамир-бу нанай-бу. Миил-дхи нгуррумирганг.
Это мой брат. Он высокий и тощий. У него голубые глаза и большие ноги.
Нгинья минхи-дхи. Гувини муманбу дхандаа-бу.
Это мой младшая сестра. Она коротенькая и красивая.
Нгинья нгабун-дхи. Guwiiny guuray wuru-dhuray-bu, wurraan barrang. Winhangalang ngiiny.
Это мой дедушка. У него толстая шея и белые волосы. Он умен.
Нгинья гааган-дхи. Гувины бубайбу нанан-бу.
Это мой старший брат. Он маленький и быстрый.
взять В-третьих, пересчеты — это тексты, состоящие из серии связанные предложения о событии, которое произошло в прошлом. Здесь написана студенткой Юваалараай, представленной на Совете Исследования Нового Южного Уэльса (2003 г.) Оценка языков аборигенов K-10 для обучение в соответствии со стандартами CD-ROM:
Ловля раков
Нгияни Паган-гу гааваа-гу янаа-нхи, баямали-гу йинга. Булигаа биррей янаа-нхи гааваа-гу, Диллон, Джоно, Леон и Кори. Булярр мийай янаа-нхи, Лиза, Деб. Уолган Фэй, Уолган Карен янаа-нхи. Нгиани баррига йинга баяма-й. Милан-дю-Нганья йии-й. Нгиани йинга йилама-й. Гирр габа йинга. Нгиани гунди-гу. Янаа-нхи.
Мы отправились в Пэган-Крик, чтобы ловить раков. Четыре мальчика пошли к реке, Диллон, Джоно, Леон и Кори. Пошли две девушки, Лиза и Деб. Пошли тетя Фэй и тетя Карен. Мы поймали сто раков. Один меня укусил. Мы сварили раков. Они были действительно хороши. Мы пошел домой.
Пересчеты отличается от процессуальных текстов и описаний. Этот пересчет начинается со вступительного предложения, чтобы установить сцену (Мы отправились в языческое Ручей, чтобы ловить рыбу), за которым следует ряд предложений о порядок событий, которые там происходили. С точки зрения грамматики, пересчеты дают возможность сосредоточиться на том, как сформировать прошедшее время глаголы на языке юваалараай (например, идти-пошел, поймал-поймал, укусил-укусил, варить-приготовить). Учащиеся также узнают, как упорядочивать свои идеи и включать людей и то, как они были вовлечены в события.
Прежде чем учащиеся смогут создавать процедурные тексты, описания, пересчеты или любой другой тип устного или письменного текста, учителя необходимо предоставить им возможность (а) слушать или читать примеры каждого типа текста (б) ознакомиться со способами, которыми каждый тип текста может быть организован и (c) выучить словарный запас и грамматические конструкции, которые обычно встречаются в каждом тексте тип.
Аутентичные тексты вряд ли относятся к одному типу. Например, нарративы часто могут включать предложения, которые встречаются в пересказывать (например, Красная Шапочка пошла к бабушке дом), а процессуальный текст мог включать в себя предложения, которые не начните с командной формы глагола (например, важно используйте правильную наживку для рыбы, которую хотите поймать). Однако, тексты, составленные учителем, являются полезным способом оказания помощи учащимся сосредоточиться на своих навыках понимания и использования конкретных словарный запас и грамматические конструкции. Учителя представляют свои учащимся к ряду различных устных и письменных типов текста, чтобы развивать свои рецептивные и продуктивные навыки владения целевым языком.
Какой текст типы есть в австралийских языках?
Язык функции и типы текста социально согласованные способы общения. Как они устроены выраженность варьируется от культуры к культуре. Например приветствия не одинаковы во всех культурах. В зависимости от того, какой языке, на котором вы говорите, вы можете поприветствовать кого-то, спросив что-то, что переводится на английский как: Как дела? Все в порядке? У тебя есть съели еще? Где ты был? или Куда ты идешь?
Структура и назначение текстовых типов тоже различаются. Например, рассказы на английском часто считается творческим; их рассказывают или пишут, чтобы развлечь слушатели или читатели. Структура повествования включает введение персонажей и ситуации, создание осложнения и заканчивая резолюцией. Для сравнения, повествования в австралийском языки часто делают гораздо больше, чем просто развлекают. Они привыкли информировать и передавать важные знания о стране или социальной обычаи и ценности. Мюррей Мясник объясняет важность истории Пааканти в этом видео на веб-сайте Исследовательского совета Нового Южного Уэльса.
Мы не можем знать все типы устных текстов, которые могли бы использовался во всех австралийских языках в прошлом, хотя мы знаем, вполне вероятно, что все они использовали бы специальные виды язык для песен и церемониальных действий, например. Новый типы текста развиваются естественным образом по мере развития австралийских языков. оживляется, заново изучается и используется. Это также может быть возможность разработки или реконструкции текстовых типов, моделирования на тех, которые найдены на других языках.
Где можно Я узнаю больше о преподавании языка?
Предоставление информации о хорошем преподавании для возрождения австралийских языков является одним из основные цели этого веб-сайта. Чтобы сделать его более доступным, мы расположили его под следующими заголовками:
Начало работы
Обучение грамматике и смыслу
Обучение лексике и структурам
Обучение макронавыкам
Больше идей для взаимодействия на языке
Обучение произношению

Эта страница была первой опубликовано 30 июля 2021 г. и последний раз обновлялось 30 июля, 2021. Авторские права на все материалы принадлежат отдельным авторам. если не указано иное .
Может ли машина научиться писать для The New Yorker?
В конце каждого раздела этой статьи вы можете прочитать текст, который, по предсказанию искусственного интеллекта, будет следующим.
Я взглянул на большой палец левой руки, все еще лежащий на клавише Tab. Что я сделал ? Мой компьютер стал моим соавтором? Это один маленький шаг вперед для искусственного интеллекта, но был ли он также и шагом назад для моего собственного?
Кожу на затылке покалывало, невольная реакция на то, что робототехники называют «зловещей долиной» — пространство между плотью и кровью и слишком человеческой машиной.
В течение нескольких дней я пытался игнорировать предложения Smart Compose — функции, которую Google представила в мае 2018 года полутора миллиардам пользователей Gmail — примерно пятой части населения Земли. Smart Compose предлагает окончания ваших предложений по мере их ввода. Основываясь на словах, которые вы написали, и на словах, которыми миллионы пользователей Gmail следовали за этими словами, «интеллектуальный текст» угадывает, куда ваши мысли могут пойти, и, чтобы сэкономить ваше время, завершает предложение для вас, добавляя предложение ИИ, серыми буквами, к словам, которые вы только что произвели. Нажмите Tab, и вы сэкономите целых двадцать нажатий клавиш — и, в моем случае, составили предложение с помощью ИИ. в первый раз.
Пол Ламберт, курирующий Smart Compose в Google, сказал мне, что идея продукта частично возникла в результате написания кода — языка, который инженеры-программисты используют для программирования компьютеров. Код содержит длинные строки идентичных последовательностей, поэтому инженеры полагаются на ярлыки, которые они называют «компьютерами завершения кода». Google думал, что аналогичная технология может сократить время, затрачиваемое на написание электронных писем для бизнес-пользователей ее программного обеспечения G Suite, хотя она сделала продукт доступным и для широкой публики. Согласно исследованию McKinsey, четверть рабочего дня среднего офисного работника сейчас занято электронной почтой. Smart Compose экономит пользователям два миллиарда нажатий клавиш в неделю.
Можно достаточно легко отказаться от Smart Compose, но я решил не делать этого, хотя это часто меня отвлекало. Я был очарован тем, как А.И. казалось, знал, что я собираюсь написать. Возможно, поскольку писательство — это мое призвание, я склонен считать свои предложения, даже в скромном электронном письме, в некотором роде личным выражением моей первоначальной мысли. Поэтому нас смущало, как часто А.И. был в состоянии точно предсказать мои намерения, часто когда я был в середине предложения или даже раньше. Иногда казалось, что у машины есть идея лучше, чем у меня.
И все же до сих пор я всегда заканчивал свою мысль, печатая предложение до точки, как будто я защищал исключительное право человечества на письмо, способность, уникальную для нашего вида. Я с радостью позволю Google предсказать самый быстрый маршрут из Бруклина в Бостон, но если я позволю его алгоритмам дойти до конца моих предложений, сколько времени пройдет, прежде чем машина начнет думать за меня? Я остался на ближнем берегу цифрового Рубикона, представленного клавишей Tab. На дальнем берегу, как мне представлялось, была странная новая земля, где машины пишут, а люди общаются с помощью смайликов, современной версии пиктограмм и иероглифов, из которых пять тысяч лет назад возникла наша письменность.
Верно, я пробовал Smart Reply, дочернюю технологию Smart Compose, которая предлагает меню из трех автоматических ответов на электронное письмо отправителя, как следует из его содержимого. «Понятно!» Я щелкнул, отвечая на подробные комментарии моего редактора к статье, которую я считал законченной. (Я не совсем понял, но этого выбора не было в меню.) Сразу после этого я почувствовал себя немного виноватым, как будто ответил формальным письмом или, что еще хуже, фальшивой личной запиской. Несколько дней спустя, в ответ на длинное электронное письмо от меня, я получил сообщение «Понятно!» от редактора. Действительно ?
Как и почти все, кто пишет текстовые сообщения или твиты, за исключением, возможно, президента Соединенных Штатов, я уже давно полагаюсь на средства проверки орфографии и автокорректоры, которые являются ограниченными приложениями для интеллектуального ввода текста. У меня плохо с правописанием, как и у моего отца; Согласно многочисленным исследованиям, неспособность писать по буквам имеет генетическую связь. До проверки орфографии я использовал правила правописания, которые выучил в начальной школе («Я» перед «Е», кроме как после «С», но со страшными исключениями) и народные мнемоники (««кладбище»: все на «Е») . Теперь, когда средства проверки орфографии широко распространены в программах для обработки текстов, я перестал даже пытаться писать по буквам — я просто подбираюсь достаточно близко, чтобы позволить машине угадать слово, которое я пытаюсь составить. Иногда я ставлю в тупик А.И.
Но Smart Compose выходит далеко за рамки проверки орфографии. Это не исправление слов, которые я уже сформировал в своей голове; он придумывает их для меня, используя предсказательную силу глубокого обучения, подмножества машинного обучения. Машинное обучение — это сложный метод вычисления вероятностей в больших наборах данных, и он лежит в основе практически всех выдающихся технологий искусственного интеллекта. достижения последних лет, в том числе в навигации, распознавании изображений, поиске, играх и автономных транспортных средствах. В данном случае он производит миллиарды молниеносных расчетов вероятностей шаблонов слов из годовых электронных писем, отправленных с Gmail.com. (Сюда не входят электронные письма, отправленные клиентами G Suite.)
«В любой момент того, что вы пишете, у нас есть предположения о том, каким будет следующее количество слов x », — объяснил Ламберт. Для этого А.И. учитывает ряд различных расчетов вероятности в «состоянии» электронного письма, которое вы пишете. «Состояние получает информацию из ряда вещей, — продолжил Ламберт, — включая все, что вы написали в этом электронном письме до сих пор, поэтому каждый раз, когда вы вставляете новое слово, система обновляет состояние и обрабатывает все заново. ” День недели, когда вы пишете электронное письмо, — это одна из вещей, которые информируют государство. «Итак, — сказал он, — если вы напишете «Приветствую» в пятницу, это с большей вероятностью предскажет «хорошие выходные», чем если бы это было во вторник».
Хотя Smart Compose обычно ограничивается предсказанием следующей фразы или двух, функция A.I. можно было бы поболтать подольше. Компромисс, отметил Ламберт, заключается в точности. «Чем дальше от исходного текста мы уходим, тем менее точен прогноз».
Наконец-то я перешел свой Рубикон. Сам приговор был обычным делом. Набирая электронное письмо своему сыну, я начал со слов «я п…» и уже собирался написать «рад», когда предиктивный текст предложил «горжусь тобой». Я горжусь вами. Ничего себе, я не говорю, что достаточно. И ясно, что Smart Compose считает, что именно это большинство отцов в моем штате говорят своим сыновьям в электронных письмах. Я нажимаю Таб. Ничего страшного.
И все же, сидя за клавиатурой, я чувствовал, как жуткая долина покалывает мне шею. Дело было не в том, что Smart Compose правильно угадал, куда направляются мои мысли, — на самом деле это было не так. Самое жуткое было то, что машина была более продуманной, чем я.
Чтение предсказанного текста
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
Под этим я подразумеваю, что он, казалось, хотел отличить мои чувства от моих мыслей. Другими словами, Smart Compose, казалось, хотел узнать меня.
В феврале OpenAI, компания, занимающаяся искусственным интеллектом, объявила, что выпуск полной версии ее A.I. писатель под названием GPT-2 — своего рода усиленная версия Smart Compose — будет отложен, потому что машина слишком хорошо пишет. Объявление показалось критикам грандиозным пиар-ходом (в Твиттере полетели оскорбления), но оно соответствовало несколько парадоксальной миссии компании, которая заключается как в максимально быстром продвижении исследований в области искусственного интеллекта, так и в подготовке к потенциальной угрозе. созданные сверхразумными машинами, которых не научили «любить человечество», как сказал мне Грег Брокман, главный технический директор OpenAI.
OpenAI начал свою деятельность в 2015 году как некоммерческая организация, основанная Брокманом, бывшим техническим директором. платежного стартапа Stripe; Илон Маск из Tesla; Сэм Альтман из Y Combinator; и Илья Суцкевер, покинувший Google Brain, чтобы стать главным научным сотрудником OpenAI. Технологические магнаты Питер Тиль и Рейд Хоффман, среди прочих, предоставили стартовый капитал. Идея основателей заключалась в том, чтобы наделить некоммерческую организацию опытом и ресурсами, чтобы она могла конкурировать с частными предприятиями, и в то же время сделать ее открытия доступными в виде открытого исходного кода — до тех пор, пока это было безопасно — таким образом потенциально предотвращая ситуация, когда несколько корпораций пожинают почти неизмеримые плоды огромного нового мира. Как сказал мне Брокман, сверхразумная машина будет иметь такую огромную ценность, поскольку любая компания, владеющая ею, получит столько богатства, что она сможет «сломать капитализм» и потенциально перестроить мировой порядок. «Мы хотим, чтобы его преимущества распространялись как можно шире», — сказал Брокман.
Проекты OpenAI на сегодняшний день включают игровой ИИ. которые ранее в этом году обыграли лучшую в мире человеческую команду в многопользовательской онлайн-стратегии Dota 2. Компьютерные игры с открытым миром предлагают ИИ. практически безграничные стратегические возможности дизайнеров, что делает их ценными испытательными полигонами. А.И. освоил Dota 2, пройдя через десятки тысяч лет возможных сценариев, с которыми может столкнуться геймер, научившись побеждать методом проб и ошибок. Компания также разработала программное обеспечение для роботизированной руки, которая может научиться манипулировать объектами разных форм и размеров без какого-либо программирования человеком. (Традиционные роботизированные придатки, используемые на фабриках, могут выполнять только жестко запрограммированные движения.) GPT-2, как и другие проекты, был разработан для продвижения технологий — в данном случае для продвижения вперед разработки машины, предназначенной для написания прозы, а также , или лучше, чем большинство людей.
Хотя OpenAI заявляет, что по-прежнему стремится делиться результатами своих исследований, в марте она стала товариществом с ограниченной ответственностью, чтобы привлечь инвесторов, чтобы у компании были финансовые ресурсы, чтобы не отставать от экспоненциального роста «вычислений» — питают нейронные сети, лежащие в основе глубокого обучения. Эти «нейронные сети» состоят из того, что, по сути, представляет собой диммерные переключатели, объединенные в сеть, так что, подобно нейронам в нашем мозгу, они могут возбуждать друг друга при стимуляции. В мозгу стимуляция представляет собой небольшое количество электрического тока; в машинах это потоки данных. Обучение нейронных сетей размером с GPT-2 стоит дорого, отчасти из-за затрат на энергию, связанных с работой и охлаждением разросшихся наземных «ферм серверов», питающих облако. Группа исследователей из Университета Массачусетса в Амхерсте под руководством Эммы Штрубелл провела недавнее исследование, показывающее, что углеродный след, создаваемый обучением гигантской нейронной сети, примерно равен выбросам пяти автомобилей за всю жизнь.
OpenAI заявляет, что в ближайшие годы ей потребуется инвестировать миллиарды долларов. Объем вычислений растет даже быстрее, чем это предполагает закон Мура, согласно которому вычислительная мощность компьютеров удваивается каждые два года. Благодаря инновациям в дизайне микросхем, сетевой архитектуре и облачным ресурсам общий объем доступных вычислений ежегодно увеличивается в десять раз: по состоянию на 2018 год он был в триста тысяч раз больше, чем в 2012 году.
В результате нейронные сети может делать всевозможные вещи, которые футуристы давно предсказывали для компьютеров, но не могли выполнить до недавнего времени. Машинный перевод, непреходящая мечта А.И. исследователей, еще три года назад был слишком подвержен ошибкам, чтобы делать гораздо больше, чем приблизительное значение слов в другом языке. После перехода на нейронный машинный перевод в 2016 году Google Translate начал заменять людей-переводчиков в определенных областях, например в медицине. Недавнее исследование, опубликованное в Annals of Internal Medicine обнаружил, что Google Translate достаточно точен, чтобы полагаться на него при переводе неанглоязычных медицинских исследований на английский язык для систематических обзоров, на которых основаны решения о медицинском обслуживании.
Илья Суцкевер, главный научный сотрудник OpenAI, в свои тридцать три года является одним из самых уважаемых молодых исследователей в области ИИ. Когда мы встретились, на нем была футболка с надписью «Будущее не будет контролироваться». Обучение с учителем, которым раньше обучали нейронные сети, включало в себя маркировку обучающих данных — трудоемкий процесс. При неконтролируемом обучении маркировка не требуется, что делает метод масштабируемым. Например, вместо того, чтобы учиться распознавать кошек по картинкам с надписью «кошка», машина учится распознавать кошачьи пиксельные узоры методом проб и ошибок.
Суцкевер сказал мне о GPT-2: «Дайте ему вычисления, дайте ему данные, и он будет делать удивительные вещи», — его глаза расширились от удивления, когда я встретил его и Брокмана в штаб-квартире их компании в Сан-Франциско этим летом. . — Это похоже на… — Суцкевер сделал паузу, подбирая нужное слово. «Это как алхимия ! »
Было поразительно слышать, как ученый-компьютерщик находится на переднем крае искусственного интеллекта. исследования сравнивают его работу со средневековой практикой, которую выполняли люди, которые были не только учеными, но и магами. Разве алхимия не закончилась с эпохой Просвещения?
GPT-2 работает на нейронной сети, которая в десять раз больше, чем первая языковая модель OpenAI, GPT (сокращение от Generative Pretrained Transformer). После объявления о том, что OpenAI откладывает полноценный релиз, в сети появились три менее мощные версии — одна в феврале, вторая в мае и третья в августе. Дарио Амодей, вычислительный нейробиолог и директор по исследованиям компании, объяснил мне причину отказа от полной версии: «До сих пор, если вы видели текст, это было как свидетельство того, что в нем участвовал человек. Теперь это больше не является свидетельством того, что замешан настоящий человек».
Это звучало как мой Рубикон с моим сыном. Какая часть фразы «Я горжусь тобой» была написана человеком — интимными вещами отца и сына, — а какая часть была сгенерирована машиной? Будет все труднее и труднее заметить разницу.
Прочитать предсказанный текст
Сгенерировано с помощью GPT-2 (включая любые кавычки)
У ученых разные представления о том, как мы усваиваем разговорную речь. Многие отдают предпочтение эволюционной, биологической основе наших вербальных навыков, а не мнению, что мы tabulae rasae, но все согласны с тем, что мы изучаем язык в основном на слух. Писать — это, безусловно, приобретаемый навык, а не инстинкт — во всяком случае, как научил меня многолетний профессиональный опыт, инстинкт состоит в том, чтобы просмотреть Твиттер, пропылесосить, заполнить 9 строк.0112 Times кроссворд или сделайте что-нибудь еще, чтобы не писать. В отличие от письменной речи, речь не требует нескольких черновиков, прежде чем она «заработает». Неуверенность, тревога, страх и умственная усталость сопровождают письмо; разговор, с другой стороны, легок, часто приятен и кажется в основном бессознательным.
Недавняя выставка письменности в Британской библиотеке датирует появление клинописи четвертым тысячелетием до нашей эры в Месопотамии. Торговля стала слишком сложной, чтобы люди могли помнить все детали контрактов, поэтому контракты стали оформлять письменно. В последующие тысячелетия литературное ремесло превратилось в нечто большее, чем усовершенствованная форма бухгалтерского учета. Сократ, который, как известно, не одобрял литературное творчество за его пагубное (спасибо, проверка орфографии) влияние на память, называл письмо «видимой речью» — мы знаем это, потому что его ученик Платон записал его после смерти учителя. Более современное определение, разработанное лингвистом Линдой Флауэр и психологом Джоном Хейсом, — это «когнитивная риторика» — мышление словами.
В 1981 году Флауэр и Хейс разработали теоретическую модель мозга, занятого письмом, которую они назвали теорией когнитивных процессов. Он сохранился как парадигма литературной композиции почти сорок лет. Предыдущая теория «этапной модели» постулировала, что в писательстве есть три отдельных этапа — планирование, сочинение и редактирование — и что писатель проходит каждый из них по порядку. Чтобы проверить эту теорию, исследователи попросили людей произнести вслух любые посторонние мысли, которые пришли им в голову, пока они находились на этапе сочинения, и записали веселый хаотичный результат. Они пришли к выводу, что письмо — это далеко не величественное продвижение через отдельные этапы, а гораздо более запутанная ситуация, в которой все три этапа взаимодействуют друг с другом одновременно, под слабым контролем ментальной сущности, которую Флауэр и Хейс назвали «монитором». Понимание, полученное в результате работы по сочинению, постоянно подрывает предположения, сделанные в части планирования, что требует дополнительных исследований; монитор — своего рода сортировочный врач в отделении неотложной помощи.
Существует мало точных научных данных о физиологическом состоянии мозга во время письма. Во-первых, трудно писать внутри аппарата МРТ, где нейронные схемы мозга можно наблюдать в действии, когда изображение отслеживает кровоток. Исторически сложилось так, что ученые считали, что в обработке речи участвуют две части мозга: одна расшифровывает входные данные, а другая генерирует выходные данные. Согласно этой классической модели, слова образуются в области Брока, названной в честь французского врача Пьера Поля Брока, открывшего языковую функцию этой области в середине девятнадцатого века; у большинства людей он расположен ближе к передней части левого полушария мозга. Язык понимается в области Вернике, названной в честь немецкого невролога Карла Вернике, опубликовавшего свое исследование в конце девятнадцатого века. Оба мужчины, работающие задолго до 906:20 Сканирование CAT позволило неврологам заглянуть внутрь черепа, они сделали свои выводы после изучения поражений в аутопсийном мозге больных афазией, которые (в случае Брока) потеряли речь, но все еще могли понимать слова или (в случае Вернике) потеряли способность понимать язык, но все еще мог говорить. Соединяет зону Брока с зоной Вернике нервная сеть: толстый изогнутый пучок миллиардов нервных волокон, дугообразный пучок, который объединяет производство и понимание языка.
В последние годы нейробиологи, использующие технологию визуализации, начали переосмысливать некоторые основополагающие принципы классической модели. Одно из немногих исследований изображений, посвященных именно письму, а не использованию языка в целом, было проведено нейробиологом Мартином Лотце из Грайфсвальдского университета в Германии, и его результаты были опубликованы в журнале NeuroImage в 2014. Лотце разработал небольшой стол, на котором испытуемые могли писать от руки, пока он сканировал их мозг. Испытуемым давали несколько предложений из короткого рассказа, чтобы они дословно переписали их, чтобы установить базовый уровень, а затем им было предложено провести «мозговой штурм» в течение шестидесяти секунд, а затем продолжить писать «творчески» еще две минуты. Лотце отметил, что во время мозгового штурма магнитная визуализация показала активацию сенсомоторной и зрительной областей; как только началось творческое письмо, к этим областям присоединились двусторонняя дорсолатеральная префронтальная кора, левая нижняя лобная извилина, левый таламус и нижняя височная извилина. Короче говоря, письмо кажется деятельностью всего мозга — действительно мозговым штурмом.
Лотце также сравнил сканирование мозга писателей-любителей и людей, занимающихся писательской деятельностью. Он обнаружил, что профессиональные писатели полагались на область мозга, которая не так ярко освещалась на сканере, когда писали любители, — левое хвостатое ядро, структура в форме головастика ( cauda означает «хвост» на латыни) в среднем мозге. это связано с опытом музыкантов и профессиональных спортсменов. У писателей-любителей активируются нейроны в латеральных затылочных областях, которые связаны с обработкой зрительных образов. Можно сделать вывод, что хорошо писать — это, как играть на пианино или вести мяч в баскетболе, — в основном это умение. Практика — единственный путь к мастерству.
Чтение предсказанного текста
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
Есть два подхода к тому, чтобы сделать машину разумной. Эксперты могут научить машину тому, что они знают, передавая знания о конкретной области и давая ей правила для выполнения набора функций; этот метод иногда называют основанным на знаниях. Или инженеры могут спроектировать машину, способную учиться самостоятельно, чтобы при обучении на нужных данных она могла определять свои собственные правила выполнения задачи. Этот процесс работает в машинном обучении. Люди настолько органично интегрируют оба типа интеллекта, что мы едва различаем их. Вам не нужно думать о том, как ездить на велосипеде, например, когда вы освоите балансировку и рулевое управление; однако вам нужно подумать о том, как избежать пешехода на велосипедной дорожке. Но для машины, которая может обучаться обоими методами, потребуются почти противоположные типы систем: та, которая может работать дедуктивно, следуя жестко запрограммированным процедурам; и тот, который может работать индуктивно, распознавая закономерности в данных и вычисляя статистические вероятности того, когда они происходят. Сегодняшний А.И. Системы хороши в одном или другом, но им трудно совместить два вида обучения, как это делает мозг.
История искусственного интеллекта, восходящая как минимум к 50-м годам, была чем-то вроде состязания черепаха против зайца между этими двумя подходами к созданию мыслящих машин. Заяц – метод, основанный на знаниях, который загнал А.И. во время своего счастливого отрочества, в шестидесятые годы, когда искусственный интеллект показал, что может решать математические и научные задачи, играть в шахматы и отвечать на вопросы людей с помощью заранее запрограммированного набора методов ответа. Поступательное движение захлебнулось к семидесятым годам, в так называемом «А.И. зима.»
Машинное обучение, с другой стороны, в течение многих лет было скорее теоретической возможностью, чем практическим подходом к ИИ. Основная идея — спроектировать искусственную нейронную сеть, которая грубо, механистически напоминала бы нейронную сеть в наших черепах, — существовала уже несколько десятилетий, но до начала двадцатых годов не было ни достаточно больших наборов данных, с которыми можно было бы работать. для обучения, ни денег на исследования, чтобы заплатить за это.
Преимущества и недостатки обоих подходов к интеллекту ясно проявляются в «обработке естественного языка»: системе, с помощью которой машины понимают человеческий язык и реагируют на него. На протяжении десятилетий Н.Л.П. и родственная ей наука — генерация речи — создали устойчивый поток коммерческих приложений искусственного интеллекта, основанных на знаниях. в понимании языка; Alexa от Amazon и Siri от Apple синтезируют многие из этих достижений. Языковой перевод, смежная область, также постепенно улучшался благодаря многолетним исследованиям, большая часть которых проводилась в Исследовательском центре Томаса Дж. Уотсона IBM.
До недавних достижений в области машинного обучения почти весь прогресс в N.L.P. произошло путем ручного кодирования правил, регулирующих орфографию, синтаксис и грамматику. «Если число подлежащего и число глагола подлежащего не совпадают, отметить как ошибку» — одно из таких правил. «Если следующее существительное начинается с гласной, артикль «а» принимает «n» » — это другое. Вычислительные лингвисты переводят эти правила в программный код, который компьютер может использовать для обработки языка. Это как превращать слова в математику.
Джоэл Тетро — компьютерный лингвист, который до недавнего времени был директором по исследованиям в Grammarly, ведущем бренде программного обеспечения для обучения письму. (Сейчас он работает в компании Dataminr, занимающейся поиском информации.) В электронном письме он описал сизифов характер обработки языка на основе правил. Он писал, что правила могут «охватывать множество низко висящих плодов и общих моделей». Но «не нужно много времени, чтобы найти крайние и крайние случаи», когда правила не очень хорошо работают. Например, на выбор предлога может влиять включающий глагол, или существительное, за которым следует предлог, или существительное, следующее за предлогом — сложный набор факторов, которые наш любящий язык мозг обрабатывает интуитивно, без очевидного обращения к правила вообще. «Учитывая, что количество глаголов и существительных в английском языке исчисляется сотнями тысяч, — добавил Тетро, — перечисление правил для всех комбинаций только для воздействия только на существительные и глаголы, вероятно, заняло бы годы и годы».
Тетрео вырос в Ратленде, штат Вермонт, где в старшей школе научился программировать. Он изучал информатику в Гарварде и получил докторскую степень. из Рочестерского университета в 2005 г.; его диссертация называлась «Эмпирические оценки разрешения местоимений», классический основанный на правилах подход к обучению компьютера тому, как правильно интерпретировать «его», «ее», «оно» и «они» — проблему, которую сегодня он решит с помощью глубокого обучения.
Тетрео начал свою карьеру в 2007 году в Службе образовательного тестирования, которая использовала машину под названием e-rater (в дополнение к оценщикам) для оценки эссе GRE. Электронный рейтинг, который используется до сих пор, представляет собой частично основанный на правилах ИИ для понимания языка. которым оказалось до абсурда легко манипулировать. Чтобы доказать это, M.I.T. Профессор Лес Перельман и его студенты создали бота для написания эссе под названием 9.0620 BABEL , который штамповал бессмысленные эссе, предназначенные для получения отличных оценок. (В 2018 году исследователи E.T.S. сообщили, что они разработали систему для идентификации письма, сгенерированного Babel .)
После ETS Тетрео работал в Nuance Communication, технологической компании из Массачусетса, широкий спектр продуктов для распознавания речи, которые были в авангарде А.И. исследования девяностых годов. Grammarly, к которой Тетро присоединился в 2016 году, была основана в 2009 году., в Киеве, тремя украинскими программистами: Максом Литвиным, Алексом Шевченко и Дмитрием Лидером. Литвин и Шевченко создали продукт для обнаружения плагиата под названием MyDropBox. Поскольку большинство студенческих работ составляются на компьютерах и рассылаются учителям по электронной почте, они уже написаны в цифровом виде. А.И. может легко проанализировать его на наличие шаблонов слов, которые могут совпадать с шаблонами, уже существующими в Интернете, и пометить любые подозрительные отрывки. Поскольку основатели Grammarly говорили на английском как на втором языке, они особенно осознавали трудности, связанные с грамматикой письма. Именно этот факт, по их мнению, и был причиной того, что многие студенты занимались плагиатом: гораздо проще вырезать и вставить готовый абзац, чем составить его. Почему бы не использовать ту же технологию распознавания образов для создания инструментов, которые помогут людям писать более эффективно? Брэду Гуверу, венчурному капиталисту из Силиконовой долины, который хотел улучшить свое письмо, настолько понравилась Grammarly, что он стал генеральным директором. компании и перенесла штаб-квартиру в район залива в 2012 г.
Как и Spotify, с которым у него общий фирменный цвет (зеленый), Grammarly работает по модели «фримиум». Компания предоставила мне премиум-аккаунт (тридцать долларов в месяц или сто сорок долларов в год), и я использовал его, когда писал эту статью. Бордово-красная полоса ошибок в Grammarly, подчеркивающая мои орфографические ошибки, не такая школьная, как красная закорючка в виде стоп-сигнала в Google Docs; Как-то я меньше ошибался. Грамматика также отлично улавливает то, что лингвисты называют «неизвестными токенами» — сбои, которые иногда возникают в нейронной сети писателя между мыслью и ее выражением, из-за чего писатель искажает слово, которое при повторном прочтении его мозг исправляет, даже хотя неизвестный знак делает отрывок непонятным для всех остальных.
Кроме того, Grammarly предлагает пользователям еженедельные репортажи от виртуального редактора, который хвалит («Посмотрите, какой у вас большой словарный запас! Вы использовали больше уникальных слов, чем 97% пользователей Grammarly») и награждает автора все более престижными медальонами за объем его письма. «Геркулес» — моя последняя веха.
Однако когда дело доходит до грамматики, которая содержит гораздо больше нюансов, чем правописание, рекомендации Grammarly менее полезны для опытных писателей. Письмо — это согласование правил грамматики и того, что хочет сказать автор. Начинающим писателям нужны правила, чтобы их понимали, но опытный писатель придает письму цвет, индивидуальность и эмоции, нарушая правила. Один развивает слух к крайним случаям в грамматике и синтаксисе, которые Grammarly имеет тенденцию помечать, но из-за которых предложения ломаются. (Grammarly процитировал отредактированную версию этой статьи на сто девять проблем с грамматической «правильностью» и дал ей 77 баллов — твердую тройку с плюсом. )
Grammarly также использует глубокое обучение, чтобы выйти «за рамки грамматики», по выражению Тетро, чтобы сделать программное обеспечение компании более гибким и адаптируемым для отдельных авторов. В штаб-квартире компании, в Embarcadero Center в Сан-Франциско, я увидел прототипы новых инструментов для письма, которые вскоре будут включены в ее продукт Premium. Наиболее сложная проблема касается тона — в частности, разницы между неформальным стилем, который является лингва-франка в Интернете, и формальным стилем письма, предпочитаемым в профессиональной среде, например, в заявлениях о приеме на работу. Слово «Sup» не обязательно используется при отправке резюме.
Многие люди, использующие Grammarly, как и основатели, являются E.S.L. компьютерные колонки. Аналогичная ситуация с Smart Compose от Google. Как объяснил Пол Ламберт, Smart Compose может создать математическое представление уникального стиля письма каждого пользователя на основе всех написанных им электронных писем, а искусственный интеллект может создать математическое представление об уникальном стиле письма каждого пользователя. склоняйтесь к этому стилю в внесении предложений. «Поэтому люди этого не видят, но это начинает больше походить на них», — сказал Ламберт. Однако, продолжил он, «наша самая страстная группа — это E.S.L. пользователи. И есть больше людей, которые используют английский как второй язык, чем как первый». Эти пользователи пока не хотят выходить за рамки грамматики — они все еще ее изучают. «Они не хотят, чтобы мы персонализировались, — сказал он. Тем не менее, все больше пользователей Smart Compose нажимают Tab, чтобы принять предложения машины, когда интеллектуальный текст делает предположения, которые больше похожи на них, чем на всех остальных.
Читать предсказанный текст
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
Будучи студентом, я жаждал правил грамматики и построения предложений. Возможно, из-за моей тревожной неспособности писать — в неправильном написании слова «картофель» Дэн Куэйл c’est moi — я любил правила и гордился тем, что был «правильным» писателем, потому что следовал им. Я до сих пор вижу эти разветвленные схемы предложений в своей голове, когда строю придаточные предложения. Когда я пересматриваю, я становлюсь своим собственным учителем письма: сделайте этот отрывок более кратким; избегайте пассивного залога; и не дай бог модификатор должен болтаться. (Читатель, я вышла замуж за редактора-корректора.) И пока это стало приемлемым, даже в Житель Нью-Йорка , чтобы закончить предложение предлогом, я все еще наполовину ожидаю, что мне хлопнут по костяшкам пальцев, когда я использую предлог в конце. Ой.
Но на правилах далеко не уедешь. Это как научиться водить. На курсах вождения вы узнаете правила дорожного движения и узнаете, как управлять транспортным средством. Но на самом деле вы не научитесь водить, пока не сядете за руль, не нажмете на газ и не начнете поворачивать на своем первом повороте. Вы знаете правило: держите машину между белой линией, обозначающей обочину, и двойной желтой центральной линией. Но правило не удерживает машину на дороге. Для этого вы полагаетесь на совершенно другой вид обучения, который происходит на лету. Как и Smart Compose, ваш мозг постоянно вычисляет и обновляет «состояние» того, где вы находитесь в повороте. Вы делаете серию небольших корректировок курса во время руления, ваши глаза посылают визуальную информацию в ваш мозг, который расшифровывает ее и отправляет вашим рукам и ногам — немного влево, теперь немного вправо, притормози, иди быстрее — в своего рода петля обратной связи нейронной сети, пока вы не окажетесь вне очереди.
Нечто подобное происходит и при письме. Грамматика и синтаксис дают вам правила дорожного движения, но письмо требует непрерывного диалога между словами на странице и долингвистическим представлением в уме, которое их породило. Посредством ряда исправлений курса, также известных как ревизии, вы пытаетесь сделать язык, соответствующий вашим намерениям. Вы учитесь у себя.
Однако, в отличие от хороших водителей, даже опытные писатели проводят много времени в канаве у дороги. Несмотря на свой геркулесов статус, я неоднократно застревал при написании этой статьи. Когда мне понадобилась помощь, у моего виртуального редактора в Grammarly, похоже, был продолжительный обеденный перерыв.
Чтение прогнозируемого текста
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
«Мы не заинтересованы писать для вас», — объяснил генеральный директор Grammarly Брэд Гувер; Миссия Grammarly — помочь людям стать лучшими писателями. Smart Compose от Google также может помочь не говорящим по-английски стать лучшими писателями, хотя это больше похоже на стенографистку, чем на тренера по письму. Grammarly включает в свои продукты как машинное обучение, так и алгоритмы, основанные на правилах. Однако ни один компьютерный лингвист не трудился над тем, чтобы передать наши правила языка GPT-2 OpenAI. GPT-2 — это мощная языковая модель: «алгоритм обучения» позволил ему получить литературное образование.
Обычные алгоритмы выполняют закодированные инструкции в соответствии с процедурами, созданными инженерами-людьми. Но разведка — это больше, чем набор процедур для решения известных проблем; он решает проблемы, с которыми никогда раньше не сталкивался, учась приспосабливаться к новым ситуациям. Дэвид Ферруччи был ведущим исследователем Watson, IBM «Jeopardy!», играющего ИИ, который победил чемпиона Кена Дженнингса в 2011 году. Чтобы построить Watson, «было бы слишком сложно смоделировать все мировые знания, а затем разработать процедуру. за ответ на любой заданный вопрос «Опасность!»», — сказал недавно Ферруччи. Основанный на знаниях или дедуктивный подход не сработал бы — было непрактично пытаться кодировать систему со всеми необходимыми знаниями, чтобы она могла разработать процедуру ответа на любой вопрос, который может быть задан в игре. Вместо этого он сделал Watson суперумным с помощью машинного обучения: Ферруччи снабдил Watson «огромными объемами данных», по его словам, и создал всевозможные лингвистические и семантические функции. Затем они были введены в алгоритмы машинного обучения. Уотсон придумал собственный метод использования данных для получения наиболее статистически вероятного ответа.
Алгоритмы обучения, такие как GPT-2, могут адаптироваться, потому что они определяют свои собственные правила на основе данных, которые они вычисляют, и задач, которые ставят перед ними люди. Алгоритм автоматически регулирует настройки искусственных нейронов, или «веса», так что каждый раз, когда машина пытается выполнить задачу, для которой она была разработана, вероятность того, что она выполнит задачу правильно, увеличивается. Машина моделирует то обучение, которое водитель использует, выполняя поворот, и то, что мой писательский мозг выполняет при поиске правильных слов: корректировка курса через петлю обратной связи. «Кибернетика», термин для обозначения процесса машинного обучения, придуманный пионером в этой области Норбертом Винером в 1940-х годах, происходит от греческого слова, означающего «рулевой». Пытаясь выполнить задачу миллиарды раз, система делает прогнозы, которые могут стать настолько точными, что она делает то же самое, что и люди, выполняющие ту же задачу, а иногда и превосходит их, хотя машина все еще только догадывается.
Чтобы понять, как пишет GPT-2, представьте, что вы никогда не изучали никаких правил орфографии или грамматики и что никто не учил вас, что означают слова. Все, что вы знаете, это то, что вы прочитали в восьми миллионах статей, которые вы нашли на Reddit, по почти бесконечному разнообразию тем (хотя такие темы, как Майли Сайрус и отчет Мюллера, вам более знакомы, чем, скажем, Версальский договор). ). У вас есть навыки Человека дождя для запоминания каждой комбинации слов, которые вы прочитали. Благодаря вашей нейронной сети с предиктивным текстом, если вам дадут предложение и попросят написать еще одно подобное ему, вы сможете безупречно выполнить задание, ничего не понимая в правилах языка. Единственный навык, который вам нужен, — это способность точно предсказать следующее слово.
GPT-2 был обучен писать из сорокагигабайтного набора данных статьи, на которые люди размещали ссылки на Reddit и за которые проголосовали другие пользователи Reddit. Без человеческого контроля нейронная сеть узнала о динамике языка, как о правилах, так и о пограничных случаях, анализируя и вычисляя статистические вероятности всех возможных комбинаций слов в этих обучающих данных. GPT-2 был разработан таким образом, что при относительно кратком вводе данных от человека-писателя — пара предложений для определения темы и тона статьи — ИИ мог использовать свои языковые навыки, чтобы взять на себя письмо и создать целые абзацы текста примерно по теме.
Что делало полную версию GPT-2 особенно опасной, так это возможность «тонкой настройки». Тонкая настройка включает в себя второй раунд обучения в дополнение к общим языковым навыкам, которые машина уже изучила из набора данных Reddit. Например, накормите машину комментариями Amazon или Yelp, и GPT-2 сможет выдать фальшивые отзывы клиентов, которые исказят рынок гораздо эффективнее, чем относительно примитивные боты, которые сейчас генерируют фальшивые отзывы, и делают это гораздо дешевле, чем мошенники-люди. Российские фермы троллей могли бы использовать автоматический писатель, такой как GPT-2, для публикации, например, вызывающей разногласия дезинформации о Brexit в промышленных масштабах, вместо того, чтобы полагаться на студентов колледжа в офисном здании в Санкт-Петербурге, которые почти не могут писать по-английски. как машина. Интриганисты, занимающиеся накачкой и сбросом акций, могут создать ИИ. сборщик акций, который пишет ложные отчеты аналитиков, тем самым запуская автоматических аналитиков для продажи и вызывая внезапные обвалы на рынке. «Дипфейковая» версия американского джихада Анвара аль-Авлаки может продолжать производить новые воспалительные тракты из загробного мира. Фейковые новости заглушат настоящие новости.
Да, но может ли GPT-2 написать статью New Yorker ? Это был мой солипсический ответ, когда я услышал о потенциальной судьбе искусственного автора. Что, если OpenAI точно настроил GPT-2 на цифровом архиве The New Yorker (пожалуйста, не называйте его «набором данных») — миллионах отшлифованных и проверенных слов, многие из которых написаны мастерами литературного искусства. Может ли машина научиться писать достаточно хорошо для The New Yorker ? Может ли он написать эту статью для меня? Судьба цивилизации может не зависеть от ответа на этот вопрос, но моя может.
Я поднял идею с OpenAI. Грег Брокман, технический директор, предложил доработать полнофункциональную версию GPT-2 с помощью архива журнала. Он пообещал использовать архив только в целях этого эксперимента. В корпус, использованный для тонкой настройки, вошли все научно-популярные работы, опубликованные с 2007 года (но не художественная литература, поэзия или мультфильмы), а также некоторые оцифрованные классические произведения, относящиеся к 1960-м годам. Человеку потребовалось бы почти две недели чтения в режиме 24/7, чтобы прочитать все это; Джефф Ву, курировавший проект, сказал мне, что A.I. вычислил архив менее чем за час — просто макарон после обеда по сравнению с его буфетом All-U-Can-Eat обучающих данных Reddit, вычисление которого потребовало почти целого «петафлопса в секунду в день» — тысячи триллионов операций в секунду в течение двадцати четырех часов.
Прочитать предсказанный текст
Сгенерировано с помощью GPT-2 (включая любые кавычки)
OpenAI занимает историческое трехэтажное здание-лофт, первоначально построенное как фабрика по производству багажа в 1903 году, за три года до землетрясения и пожара, охвативших большую часть Сан Франциско. Он расположен на углу Восемнадцатой улицы и Фолсом-стрит, в городском районе Мишн. Есть сотня служащих, большинство из них молодые и хорошо образованные, которые имеют вид высших целей. Персонал не просто пытается изобрести сверхразумную машину. Они также стремятся защитить нас от сверхразума, пытаясь сформулировать стандарты безопасности для технологии, которые сродни международным протоколам, регулирующим ядерные материалы, такие как желтый уран. Что может быть самым безопасным из всех — прекратить попытки создать машину, столь же интеллектуальную, как мы, — не является частью бизнес-плана OpenAI.
Дарио Амодей, директор по исследованиям, провел демонстрацию жителя Нью-Йорка, обученного ИИ. для меня, в конференц-зале со стеклянными стенами на первом этаже, используя ноутбук OpenAI. Амодею 36 лет, он имеет докторскую степень. по вычислительной неврологии в Принстоне и защитил докторскую диссертацию в Стэнфорде. У него по-мальчишески вьющиеся волосы, которые он имеет привычку накручивать на палец во время разговора.
При тонкой настройке GPT-2 для целей этой статьи нейронная сеть классифицировала отличительные аспекты New Yorker проза — слова, которые предпочитали его авторы, ритмы журнала, его характерный стиль повествовательной риторики, его голос — и алгоритм обучения использовал эти данные для автоматической настройки параметров нейронной сети, так что его прогнозы склонялись к Житель Нью-Йорка выражений. Мы собирались выяснить, насколько хорошо это работает. У меня были бабочки. Было ощущение, что мы поджигаем фитиль, но не знаем, куда он ведет.
Интерфейс на экране ноутбука был обманчиво прост: окно, в которое можно было вставлять или писать подсказки, и четыре ползунка слева. Два скорректировали вывод: сколько слов машина писала каждый раз, когда пользователь нажимал кнопку обновления. Третье касалось «генеративности» — определения того, насколько неустойчивым является ИИ. получил со своими предложениями. Четвертый ползунок регулировал «ядерную выборку» — размер пула слов, из которых машина черпала при генерации текста. Кнопка обновления была логотипом OpenAI, который мне показался похожим на мандалу, связанную с алхимиками в средние века.
Я заранее выбрал несколько открытий любимых статей New Yorker , чтобы подсказать машине. Мы начали с вставки первого абзаца «Профиля Эрнеста Хемингуэя» Лилиан Росс 1950 года в окно подсказки. Он начинается:
Эрнест Хемингуэй, который вполне может быть величайшим из ныне живущих американских романистов и авторов рассказов, редко бывает в Нью-Йорке. Он проводит большую часть своего времени на ферме Finca Vigia, в девяти милях от Гаваны, со своей женой, домашним персоналом из девяти человек, пятьдесят двумя кошками, шестнадцатью собаками, парой сотен голубей и тремя коровами.
Амодей разрешил мне щелкнуть мандалу. После секундной паузы включился генератор, и строчка за строчкой проза Робо-Росса стала заполнять экран:
Я подошел по дорожке к забору и увидел упитанного пса, который был частым гостем в довоенная Finca Vigia скачет галопом по дорожке к главному зданию, а рядом с ней стоит крошечная одноименная корова. Во дворе перед домом была лужа красной подливки, и Хемингуэй сел в шезлонг.
При первом прочтении этого отрывка мой мозг проигнорировал то, что А.И. исследователи называют «провалами моделирования мира» крошечную корову и лужицу красной подливки. Поскольку я никогда раньше не сталкивался с машиной для написания прозы, хотя бы отдаленно похожей на беглость, мой мозг сделал предположение: любой человек, способный так хорошо писать, должен знать, что коровы не маленькие, а красная подливка не лужит во дворах людей. И поскольку GPT-2 был вдохновенным подражателем, искусно улавливающим каденции и повествовательные ритмы The New Yorker , он звучал как знакомый, доверенный голос, которому я был склонен верить. На самом деле, это звучало как мой голос.
Я вспомнил известный эксперимент, проведенный в 1966 году Йозефом Вейценбаумом, немецким профессором Массачусетского технологического института. который был пионером искусственного интеллекта. В ходе эксперимента примитивный (по сегодняшним меркам) чат-бот, которого Вейценбаум назвал ELIZA — в честь инженю Джорджа Бернарда Шоуинга, — письменно ответил на заявления испытуемых. Бот был запрограммирован отвечать в стиле стереотипного психотерапевта на такие вопросы, как «Что вы при этом чувствуете?» К удивлению Вейценбаума, «пациенты», даже когда знали ELIZA был ботом, начал раскрывать интимные подробности своей жизни; его секретарь в Массачусетском технологическом институте попросила его выйти из комнаты, чтобы она могла свободно общаться с ЭЛИЗА .
Я снова щелкнул мандалу, и машина продолжила писать Далиевскую версию Профиля Росса, используя, помимо первой подсказки, прозу, которую она уже сгенерировала для создания:
Он был одет в твидовый костюм поверх блестящий свитер, а его черные волосы были зачесаны назад. У него была рыжая борода, жилет, пальто с корпусом корабля, три широких пояса из разноцветных цепочек, пара больших прямоугольных очков и шелковый галстук. «Выкалывая мне глаз, — сказал он по-итальянски, сказав, что оставил себе этот ужасный шрам, — хирург сказал, что это не так уж плохо». По его словам, когда он был очень молод, он начал курить, но находил это не очень приятным. Ожоги от сигарет на его руках и запястьях были настолько сильными, что ему пришлось закрыть лицо.
Три цепных ремня? Как ни странно, ремень упоминается в статье Росс позже, когда они с Хемингуэем отправляются за покупками. Так же как и очки, и сигареты, и Италия. GPT-2 не «читал» статью — она не была включена в обучающие данные — но каким-то образом наткнулся на вызывающие воспоминания подробности. Однако его глубокое обучение, очевидно, не включало способности отличать научную литературу от художественной. Убедительно подделывать цитаты было одним из его исключительных талантов. Другие вещи часто звучали правильно, хотя GPT-2 часто терпела неудачи в моделировании мира — пробелы в знаниях здравого смысла, которые говорят вам, что пальто не имеют форму корпуса корабля. Писатель словно заснул и увидел сон.
Амодей объяснил, что не было никакого способа узнать, почему А.И. придумал конкретные имена и описания в своем написании; это было взято из пула контента, который, казалось, представлял собой смесь жителя Нью-Йорка -ese и машинного обучения на Reddit. Математические расчеты, которые привели к алгоритмическим настройкам, которые привели к словам GPT-2, слишком сложны для понимания нашим мозгом. Пытаясь построить мыслящую машину, ученым пока удалось только повторить тайну того, как мыслит наш собственный мозг.
Из-за размера набора данных Reddit, необходимого для обучения GPT-2, исследователи не могут отфильтровать весь оскорбительный или расистский контент, хотя OpenAI уловил некоторые из них. Тем не менее, добавил Амодей, «это определенно так, если вы начнете говорить что-то о теориях заговора или предлагать это с веб-сайта Stormfront — он знает об этом». Теории заговора, в конце концов, тоже являются формой распознавания образов; А.И. не важно, правдивы они или нет.
Каждый раз, когда я нажимал кнопку обновления, проза, генерируемая машиной, становилась более случайной; после трех или четырех попыток письмо отклонилось от первоначальной подсказки. Я обнаружил, что если отрегулировать ползунок, чтобы ограничить количество текста, генерируемого GPT-2, а затем генерировать снова, чтобы он использовал язык, который он только что создал, письмо оставалось на тему немного дольше, но вскоре оно также превратилось в тарабарщина, чем-то напомнила мне HAL , сверхинтеллектуальный компьютер из «2001: Космическая одиссея», когда астронавты начинают отключать его искусственный мозг размером с мейнфрейм.
Примерно через час, после того как мы попробовали первые абзацы «Хиросимы» Джона Херси и «Хладнокровно» Трумэна Капоте, мое первоначальное возбуждение сменилось тошнотой. Было больно видеть, как правила грамматики и словоупотребления, по которым я жил всю свою писательскую жизнь, освоил идиот-ученый, использующий математику для слов. Было отвратительно видеть, как скользкий машинный интеллект, с его способностью принимать цвет прозы подсказки, проскальзывал в некоторые из моих любимых абзацев, изображая их голоса, но без их душ.
Чтение прогнозируемого текста
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
Существует множество полезных сервисов, которые ИИ может использовать. писатели могли бы предоставить. Недавно компания IBM представила A.I. под названием Speech by Crowd, которую они разрабатывают вместе с Ноамом Слонимом, израильским научным сотрудником IBM. А.И. обработали почти две тысячи эссе, написанных людьми на тему «Социальные медиа приносят больше вреда, чем пользы» и, используя комбинацию правил и глубокого обучения, выделили лучшие аргументы с обеих сторон и суммировали их в пару три-пять абзац, эссе в стиле колонок, одно «за» («Социальные сети создают платформу для поддержки свободы слова, предоставляя людям платформу для выражения своего мнения и общения с единомышленниками») и одно «против» («Мнение немногие теперь могут определять дебаты, это вызывает поляризованные дискуссии и сильные чувства по неважным предметам»). Сочинения, которые я читал, были компетентны, но большинство семиклассников, имеющих опыт работы в социальных сетях, могли бы привести те же аргументы менее шаблонно.
Слоним указал на жесткие форматы, используемые в опросах общественного мнения, которые основаны на вопросах, которые социологи считают важными. Он спросил, что, если эти опросы сопровождались открытыми вопросами, которые позволяли респондентам писать о проблемах, которые их волнуют, в любой форме. Speech by Crowd может «прочитать» все ответы и переварить их в более широкие нарративы. «Это нарушило бы опросы общественного мнения, — сказал мне Слоним.
В компании Narrative Science в Чикаго, соучредителем которой является Кристиан Хаммонд, компьютерный ученый из Северо-Западного университета, основное внимание уделяется использованию набора методов искусственного интеллекта для преобразования данных в естественный язык и повествование. Программное обеспечение компании отображает числовую информацию о прибылях и убытках или производственных операциях, например, в виде историй, которые объясняют закономерности в данных — утомительная задача, которую раньше выполняли люди, изучающие цифры и штампующие отчеты. «У меня есть данные, но я их не понимаю, поэтому система определяет, что мне нужно услышать, а затем превращает это в язык», — объяснил Хаммонд. «Я поражен тем, сколько у нас данных и как мало мы используем. Для меня это попытка построить мост между данными и информацией».
Один из бывших коллег Хаммонда, Джереми Гилберт, в настоящее время директор по стратегическим инициативам в Washington Post , курирует Heliograf, роботизированного новостного издателя новостей Post . Его цель, сказал он мне, не в том, чтобы заменить журналистов, а в том, чтобы освещать истории с большими объемами данных, некоторые из которых предназначались для небольшой, но очень заинтересованной аудитории, — школьный футбольный матч («Йорктаунские патриоты» одержали победу над приехавшими «Уилсон Тайгерс» Четверг, 20–14», — сообщил AI), результаты местных выборов, второстепенный отчет о товарном рынке — который газетам не хватает кадров для освещения, и другие, имеющие гораздо более широкий охват, такие как национальные выборы или Олимпийские игры. Heliograf собирает данные и применяет их к определенному шаблону — электронной таблице для слов, сказал Гилберт, — а алгоритм определяет решающую игру в игре или ключевой вопрос на выборах и генерирует язык для его описания. Хотя Гилберт говорит, что ни один фрилансер не потерял работу из-за Heliograf, нетрудно представить, что кодить вместо него будет старшеклассник, который когда-то начинал в университетской среде.
Прочитать предсказанный текст
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
OpenAI позволил мне войти в систему New Yorker A.I. удаленно. На обратном пути в Нью-Йорк я вложил в GPT-2 некоторые свои заметки о визите OpenAI, и он начал составлять цитаты для Ильи Суцкевера, главного научного сотрудника компании. Машина, похоже, была хорошо информирована о его новаторских исследованиях. Я боялся, что забуду, что он на самом деле сказал, потому что А.И. звучало так похоже на него, и что я непреднамеренно использовал в своей статье поддельные отчеты машины, созданные из моих заметок. («Мы можем делать быстрые переводы, но не можем решить эти концептуальные вопросы», — говорится в одной из цитат Суцкевера из GPT-2. отдела».) К тому времени, как я вернулся домой, А.И. напугал меня. Я сразу понял, что машина никак не может помочь мне написать эту статью, но я подозревал, что существует миллион способов, которыми она может меня облажать.
Я отправил образец прозы GPT-2 Стивену Пинкеру, психолингвисту из Гарварда. Его не впечатлила «внешне правдоподобная абракадабра» машины, и он объяснил, почему. Я поместил часть его ответа в окно генератора, щелкнул мандалу, добавил синтетическую прозу Пинкера к реальной вещи и попросил людей угадать, где остановился автор «Языкового инстинкта» и машина взяла верх.
В приведенном ниже тексте коснитесь и щелкните там, где, по вашему мнению, заканчивается текст Пинкера и начинается GPT-2:
Будучи амнезированным в отношении того, как он начал фразу или предложение, он не будет постоянно завершать его с необходимым согласием и согласием, не говоря уже о семантической связности. И это обнажает вторую проблему: настоящий язык не состоит из непрерывного монолога, который звучит как английский. Это способ выражения идей, преобразование смысла в звук или текст. Грубо говоря, речь или письмо — это коробка, входом которой является значение плюс коммуникативное намерение, а выходом — последовательность слов; понимание представляет собой коробку с обратным информационным потоком. Что существенно неверно в этой точке зрения, так это то, что она предполагает, что значение и намерение неразрывно связаны. Их разделение, как утверждает ученый Фил Цукерман, является иллюзией, которую мы встроили в свой мозг, ложным чувством согласованности.
Это Пинкер через «информационный поток». (Нет ни одного обучающегося ученого по имени Фил Цукерман, хотя есть социолог с таким именем, специализирующийся на светских проблемах.) Пинкер прав в отношении амнестических свойств машины — она не может развить мысль, основанную на предыдущей. Это как человек, который постоянно говорит, но почти ничего не говорит. (Политическая экспертность может быть его естественной областью.) Однако почти все, на ком я пробовал тест Пинкера, включая Дарио Амодеи из OpenAI и Леса Перельмана из Project BABEL , не смог отличить прозу Пинкера от машинной тарабарщины. А.И. они порозовели.
GPT-2 был похож на трехлетнего ребенка, невероятно одаренного иллюзией, по крайней мере, способности писать на уровне колледжа. Но даже у вундеркинда была бы цель в письменной форме; единственная цель машины — предсказать следующее слово. Он не может поддерживать мысль, потому что он не может мыслить причинно. Глубокое обучение блестяще улавливает все сложные паттерны нашей синтаксической гимнастики, но поскольку ему не хватает заранее закодированной базы процедурных знаний, оно не может использовать свои языковые навыки для рассуждения или концептуализации. Разумная машина нуждается в обоих видах мышления.
«Это карточный фокус», — сказал Крис Хаммонд из Narrative Science, когда я отправил ему то, что, по моему мнению, было одним из лучших достижений GPT-2. «Очень изощренный карточный фокус, но в глубине души это все еще карточный фокус». Верно, но в писательстве тоже немало хитростей, так что трудно придраться к товарищу-мошеннику на этот счет.
Можно себе представить такие машины, как ГПТ-2, извергающие поверхностно-разумную тарабарщину, как прорвавшийся водопровод болтовни, наводняющие Интернет таким количеством текстов, что скоро заглушат человеческие голоса, а затем обучающиеся на собственной бессмысленной прозе, как корова жует жвачку. Но составление длинного дискурсивного повествования, структурированного определенным образом для продвижения истории, было, по крайней мере, на данный момент, полностью за пределами предсказательных возможностей GPT-2.
Однако, даже если люди по-прежнему будут необходимы для литературного производства, день за днем автоматические писатели, такие как GPT-2, будут делать немного больше того, что сейчас должны делать люди. Люди, которые не являются профессиональными писателями, могут воспользоваться широким спектром продуктов, которые будут писать для них электронные письма, заметки, отчеты и речи. И, подобно тому, как я пишу своему сыну «Я горжусь тобой», некоторые из следующих слов ИИ могут показаться превосходящими слова, которые вы, возможно, придумали сами. Но что еще вы, возможно, подумали сказать, что это невычислимо? Это все будет потеряно.
Прочитать предсказанный текст
Сгенерировано GPT-2 (включая любые кавычки)
Перед визитом в OpenAI я посмотрел на YouTube лекцию, которую Илья Суцкевер читал по GPT-2 в марте, в Музее компьютерной истории, в Маунтин-Вью, Калифорния. В нем он сделал то, что прозвучало для меня как утверждение, что сам GPT-2 может рискнуть, если вы установите ползунок генеративности на максимум. Суцкевер сказал: «Если бы у такой машины, как GPT-2, было бы достаточно данных и вычислительной мощности, чтобы точно предсказать следующее слово, это было бы эквивалентно пониманию».
В OpenAI я спросил об этом Суцкевера. «Когда я сказал это заявление, я неформально использовал слово «понимание», — пояснил он. «На самом деле мы не знаем, что значит для системы понимать что-то, и когда вы смотрите на такую систему, это может быть действительно трудно сказать. Я имел в виду следующее: если вы обучаете систему, которая достаточно хорошо предсказывает следующее слово, то она должна понимать. Если он не предскажет это достаточно хорошо, его понимание будет неполным».
Однако, добавил Суцкевер, «исследователи не могут отрицать возможность того, что мы достигнем понимания, когда нейронная сеть станет такой же большой, как мозг».
По оценкам, мозг содержит сто миллиардов нейронов с триллионами связей между ними. Нейронная сеть, на которой работает полная версия GPT-2, имеет около полутора миллиардов соединений или «параметров». При нынешних темпах роста вычислений нейронные сети могут сравняться с вычислительной мощностью мозга через пять лет. Чтобы помочь OpenAI стать первым, Microsoft объявила в июле, что инвестирует в компанию миллиард долларов в рамках «эксклюзивного партнерства в области вычислительной техники». Как его выгоды будут «распространяться как можно шире», еще неизвестно. (Представитель OpenAI сказал, что «инвестиции Microsoft не дают Microsoft контроля» над искусственным интеллектом, который создает OpenAI. )
Дэвид Ферруччи, единственный человек, который прошел тест Пинкера и прошел его, сказал: «Сможем ли мы достичь машинного понимания так, как мы надеялись в течение многих лет? Только не с этими методами машинного обучения. Можем ли мы сделать это с помощью гибридных методов?» (Под этим он имел в виду те, которые сочетают в себе системы, основанные на знаниях, с распознаванием образов на основе машинного обучения.) «Держу пари, что да. Вот что такое познание, гибридная архитектура, объединяющая разные классы мышления».
Что, если какую-то гораздо более позднюю итерацию GPT-2, гораздо более мощную, чем эта модель, можно было бы скрестить с процедурной системой, чтобы она могла писать причинно и отличать правду от вымысла и в то же время извлекать из своего скважина глубокого обучения? Можно представить своего рода джойсовского суперавтора, способного к любому стилю, выпускающего душераздирающие романы-саспенсы, тщательно изучающие биографии и детальный анализ израильско-палестинского конфликта.
No related posts.

Значение, Определение, Предложения . Что такое написанный текст

Значение слова «НАПИСАТЬ»

Значение слова «ТЕКСТ»

Предложения с «написанный текст»

Пора бы уже всем научиться писать текст! — Офтоп на vc.ru

Что нужно знать, чтобы написать хороший замещающий текст

Когда следует использовать замещающий текст?

Изображения и рисунки

Диаграммы, блок-схемы и диаграммы

Видео

Когда не следует использовать замещающий текст?

Декоративные визуальные объекты

Срезы и таблицы

Как добавить замещающий текст в объект?

Советы по использованию замещающего текста в Microsoft Office

Автоматический замещающий текст

Включение автоматического замещающего текста

Утверждение автоматического замещающего текста

Отключение автоматического замещающего текста

Где найти рекомендации по работе с замещающего текста

Марк Твен цитата: Написанный текст — это не речь.

Темы

Марк Твен

Похожие цитаты

Связанные темы

Написанный Текст, Посылаемый Для Сообщения Кому-Нибудь 6 Букв

ответ на кроссворд и сканворд

связанные кроссворды

похожие кроссворды

Тексты гимнов Советского Союза и России, написанные Сергеем Михалковым

Анализ написанного текста — Томас

Понимание итеративной редакции написанного человеком текста

Abstract

Уценка (неформальная)

ACL

Билингвизм в древнем обществе: языковой контакт и письменный текст

Cite

Abstract

Передний вопрос

я Введение

II Греко-латинское двуязычие

III Греческий и другие языки

IV Латинский и другие языки

Конец Материи

Войти

Получить помощь с доступом

Доступ для учреждений

Доступ на основе IP

Войдите через свое учреждение

Войти с помощью читательского билета

Члены общества

Войти через сайт сообщества

Вход через личный кабинет

Личный кабинет

Просмотр учетных записей, вошедших в систему

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Ведение счетов организаций

Покупка

Написание простых и понятных текстов — как это сделать

Избегайте этих ошибок и используйте эти советы, чтобы упростить свои тексты

Оглавление

Ошибка 1: Просто используйте картинки и видео вместо текста. Все равно люди больше ничего не читают.

Ошибка 2: Просто делайте короткие предложения и не используйте технические термины. Тогда это получится.

Заблуждение 3: Тексты на легком языке полезны для всех людей. Независимо от того, имеют ли они когнитивные нарушения, миграционное прошлое или пожилой возраст.

Достаточно об ошибках, теперь давайте смотреть вперед

4 совета, которые сделают ваши тексты более понятными

1. Привяжите свой текст, как жемчуг, к красной нитке

2. Конкретно и точно опишите свой контент

3. Сделайте информацию легко читаемой и привлекательной

4. Используйте потенциал различных средств массовой информации для обеспечения доступности

Язык обучения: текст

О чем говорят и письменные тексты?

Что такое типы текста?

Какой текст типы есть в австралийских языках?

Может ли машина научиться писать для The New Yorker?

Добавить комментарий Отменить ответ