Loading...
Разработчики создали новый подход, при котором ИИ не заменяет автора, а помогает ему создавать и совершенствовать сюжет, при этом развивая мысль пользователя. Нейросеть «училась» у лучших: на произведениях Островского, Чехова, Горького и других. В базу данных вошли десятки пьес и 14 тысяч диалогов.
Чтобы создать нейросеть, студенты использовали RuGPT-3 — инструмент для понимания русского языка, созданный специалистами SberDevices. А чтобы убирать ошибки нейросети, разработчики применили платформы полного цикла машинного обучения ML Space. Также во время разработки проекта команду консультировали профессиональные режиссеры и драматурги.
«Дебют» нейросети уже состоялся: она помогла режиссеру Ярославу Шевалдову написать фрагмент пьесы об основателях Художественного театра, великих реформаторах сценического искусства К. С. Станиславском и В. И. Немировиче-Данченко.
«Мы живем в такое время, когда важно искать новые и даже неожиданные возможности для применения искусственного интеллекта. В будущем нейронные сети способны внести огромный вклад в развитие театрального искусства, а сегодня мы делаем значительный шаг на пути к этому», — поделился Иван Плешаков, студент НИТУ МИСиС, Machine Learning-разработчик команды проекта.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.