Ну это смотря с чем сравнивать, вот, например, если с
Клопыпы клопятся ро
Трактор в поле та-ра-ра
Синий красный потолок
Симпатичный онанист
, то вполне, не находите?
Не гугль-транслейт точно. Он бы просто не влез в ритм песни. Кое-какие проблемы там есть (например, «солнечный зайчик» у японцев не означает блик от зеркала), но в целом явно видна творческая адаптация:
«В пластиковом мире победила кукла, последний корабль остыл, с самого начала закончилась батарея, а в горле болят воспоминания» и т.д.
Вообще, везде заголовки выглядят как «Люди записали альбом в стиле Летова при помощи нейросетей» или «с помощью нейросетей», и это сбивает с толку, потому что это не так. С помощью нейронных сетей нагенерировали стихи, а исполнили их люди, и музыку сочинили, насколько я понимаю, люди. А я-уж подумал, что это компьютер научился подражать стилю Гражданской Обороны и прочих исполнителей, генерируя аудиодорожку :).
Вот это была бы новость (кстати, переводить заданную мелодию и текст в аудиодорожку-пастиш вполне подъёмная задача для нынешнего уровня знаний, как мне кажется). А возможность генерировать бредовые стихи Яндекс уже демонстрировал.
Вообще, их комментарий о том, что Пушкин выходит «ни о чём», а Хармс получается вполне себе говорит лишь о том, что в первом случае бессмыслица становится явной, а во втором её можно скрыть слоем «абсурда». Впрочем, если бы вдруг алгоритм начал генерировать осмысленные стихи, то это был бы прорыв. А так — ничего нового, представление о мире не поменялось :).
А где можно найти обучающие материалы по генерации чего-либо с помощью нейросетей? Причём не с помощью уже готовых библиотек и сервисов, а чтобы в подробностях объясняли механизм работы всего этого.
Я пока что не могу понять, как вообще нейросеть что-либо генерирует, ведь нейросети — это не более чем самоподстраивающиеся регрессионные модели. Как осуществляется выделение и группировка объектов — понятно. Но создание?
Допустим, есть у нас нейросеть, которая обучена отличать треугольники от кругов. Получив на вход изображение круга, она выдаёт 0, треугольника — 1, а всё промежуточное маппится в этот диапазон [0;1] в зависимости от того, к чему оно ближе — треугольнику или кругу. И как теперь заставить это работать в обратном направлении, чтобы получив исходный параметр в диапазоне [0;1] нейросеть на выходе выдала картинку?
Обучаем нейросеть по числу отдавать либо круг, либо треугольник и пусть её обучает сеть, которая научена отличать круги от треугольников. Теперь даем ей фотку и она по насыщенности цвета в участке рисует нашу фотку кругами / треугольниками и можно называть как-нибудь типа Deep Dream Triangler
Это называется generative models. Один из известных подходов — adversarial networks, и про него есть на хабре вот тут.
Общая суть в том, чтобы два вероятностных распределения — реальное и модельное — стали как можно ближе к друг другу. Реальное это то, из которого взяты обучающие картинки. Модельное то, которое выучила сеть-генератор. Если они оказались «близки», то генератор дает «правдоподобные» картинки.
«Собачье поле» более менее напоминает Летова, чем-то похожа на «Далеко бежит дорога». Но, при всем уважении к авторам, не то, творчество Летова очень разнообразно в зависимости от времени исполнения или, к примеру, от внешних (политических, социальных) событий. ИИ (если нейросети так можно обозвать) пока не торт…
Я именно про исполнение Летова, вообще Егора трудно спутать. А по поводу текстов тут, мне кажется, глупо говорить про совершенство нейронных технологий, но время покажет…
Вообще у меня подозрения, что никакая это не нейросеть. Там довольно типичные (и совсем не летовские) стилистические ошибки в текстах, с чего бы нейросеть их делала?
Тут один из новостных сайтов к данной новости сделал тест "отличи робота от Летова". Все, кто говорит, что ИИ не торт, чтобы без 8/8 не возвращались :)
Ну, по мелкому отрывку не честно, конечно, но никто и не обещал честно.
Нейронная оборона: запись альбома-посвящения Егору Летову при помощи нейросетей