Нейросеть научилась самостоятельно вести паблик во «ВКонтакте»

20-летний администратор паблика «Абстрактный юмор» Артем Чирков научил нейросеть самостоятельно создавать и публиковать мемы. Алгоритм объединяет несколько изображений из популярных сообществ в одно и публикует их на странице проекта. Автор системы рассказал TJournal о ее работе, будущем нейросетей и обучении на программиста.

Алгоритм

В 2015 году Чирков написал первую версию бота на Python. Он скачивал картинки из популярных сообществ, отрезал верхнюю и нижнюю части, а затем объединял их в одно изображение. Вместе с друзьями Чирков научил алгоритм отправлять картинки в предложенные публикации.

В 2016 году студент сделал из системы четыре скрипта. Один искал картинки и обрезал текст на них, второй помогал избежать слишком частого обращения к «ВКонтакте» через API, третий сохранял изображения из пабликов, а четвертый содержал основной код бота. Система не учитывала контекст, поэтому отбирать мемы для публикации приходилось вручную. Кроме того, бот искал картинки с черно-белым шрифтом Impact, а они начали выходить из оборота.

Автономная работа

Чирков забросил паблик до мая 2018 года, когда нашел способ поставить нейросети на распознавание текста и матанализ на фильтрацию результатов. Раз в неделю система собирает информацию о новых мемах из пабликов «МДК», «Лепра», IGM и «Орленок», анализирует их и сохраняет информацию о зонах с текстом. Затем она ежедневно запускает скрипт, который склеивает зоны и планирует восемь публикаций. Разработчик обучил нейросеть проверять получившийся результат, вручную отобрав тысячу «подходящих и неподходящих» изображений. В итоге проект начал работать полностью автономно.

Под капотом

Для создания структуры системы Чирков использовал готовую нейросеть, которая определяет и оценивает содержание текста. Без нее половина картинок была с нечитаемым текстом, сейчас таких осталось около 5 %. Машине чуждо понятие юмора, и мемы имеют смысл только в тех случаях, когда две картинки складываются в шутку. У бота есть свое понимание контекста: он анализирует второстепенные факторы, такие как позиция, размер, цвет, а также умеет отделять сетапы от панчлайнов.

Автоматизация юмора

Чирков считает, что его паблик — наглядный пример грядущей автоматизации. По его словам, если можно автоматизировать юмор, то это можно сделать со всеми другими сферами. Со временем алгоритмы научатся понимать контекст и смогут создавать смешные картинки, считает администратор «Абстрактного юмора».

Артем Чирков

Автор алгоритма рассказал, что родился в Перми и давно увлекается программированием, а последние два года учится на программиста в Канаде. До совершеннолетия он всегда хотел прославиться и стать «мальчиком-гением», но с тех пор максимализм «потерялся». Программирование было для него способом совместить то, что ему нравится: компьютеры, игры, интернет и заработок.

Чирков порекомендовал язык программирования Python всем начинающим программистам, так как именно на нем он смог «наконец сделать что-то полезное». Начинающим разработчикам он посоветовал найти сферу, где пригодятся их навыки и изучать программирование на простых проектах.

Аналогичные системы

В июне 2018 года ученые из Университета Стэнфорда представили новую модель машинного обучения, которая создает мемы. Для обучения они использовали набор из 400 000 картинок на различные тематики с сайта memegenerator.net. Исследователи остановили выбор на мемах в стиле «советующих животных».