Das ist die Grundlage für ein faszinierendes Experiment eines Programmierers und eines Studenten der Brown University Nate Parrott, der ein künstliches neuronales Netzwerk geschaffen hat, das alltägliche Babynamen in völlig neue Kreationen umwandelt.
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„Ich habe einen KI-Algorithmus darauf trainiert, 7.500 gebräuchliche amerikanische Babynamen zu lesen, sie in Zahlen zu kodieren und sie wieder in die ursprünglichen Namen zu dekodieren“, sagte Parrott gegenüber Digital Trends. „Da jeder Name nur als ein paar Zahlen kodiert werden muss, lernt der Kodierer, die gemeinsamen Laute der Namen zu entfernen, und der Dekodierer lernt, sie wieder hinzuzufügen.“ Damit können Sie Namen miteinander vermischen, „addieren“ und „subtrahieren“ – und durch Eingabe von Zufallszahlen plausibel klingende Namen erfinden.“
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Allerdings sind nicht alle Namen völlig plausibel.
„Es gibt ein paar normal klingende Stücke wie Rosele und Halden, die ich mag – aber ehrlich gesagt bin ich ein größerer Fan der wirklich seltsamen wie Pruliaaa, Onni oder Kattt“, fuhr Parrott fort. „Es hat die seltsame Tendenz, Buchstaben am Ende von Namen viel zu oft zu wiederholen, und ich finde es irgendwie süß.“
Parrott sagte, er habe das Projekt gestartet, weil er sich für die Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen interessierte sind „gut im Umgang mit lose definierten Dingen“ und wollten sehen, wie sie mit der Benennung umgehen würden Konventionen.
„Hoffentlich inspiriert dies mehr kreative Menschen, sich mit Informatik oder maschinellem Lernen zu beschäftigen“, sagte er. „Es gibt so viel Potenzial für den kreativen Einsatz von KI, und wir haben gerade erst an der Oberfläche gekratzt. Wenn jemand seinem Kind tatsächlich einen dieser Namen gibt, würde ich mich natürlich auch riesig freuen. Und ein bisschen schockiert und irgendwie schuldig.“
Dennoch ist es origineller, als Ihr Baby nach dem besten Sportstar, Popsänger oder dem am besten aussehenden Autor für digitale Trends des Jahres zu benennen, oder? (Um fair zu sein, letzteres wäre immer noch einigermaßen originell.)
Um mehr über das Projekt zu erfahren, können Sie sich den Originalbeitrag von Parrott ansehen darüber hier.
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