रुचि होने पर, यह पाठ मनुष्य द्वारा लिखा गया है

मैच के तीसरे क्वार्टर के बाद 51-10 से जीत दर्ज करते हुए विस्कॉन्सिन स्पष्ट रूप से जीत की राह पर है। जब रसेल विल्सन ने जैकब पीटरसन को पास पाया, तो टीम ने अपना फायदा बढ़ाया और सात मीटर के स्पर्धा के बाद उन्होंने स्कोर को 44-3 कर दिया।

इन शब्दों के साथ, समाचार लेख का एक टुकड़ा शुरू होता है, विस्कॉन्सिन और नेवादा के विश्वविद्यालय टीमों के बीच फुटबॉल मैच की तीसरी तिमाही के अंत के 60 सेकंड बाद प्रकाशित हुआ। हालाँकि पहली नज़र में इसे समझना मुश्किल है, लेकिन यह नोट पूरी तरह से एक कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा लिखा गया है।

कृत्रिम ज्ञान के क्षेत्र में विकसित हो रही कंपनी नैरेटिव साइंस में बनाई गई पत्रकारिता ग्रंथों के जनक।

कार्यक्रम डेटा, जैसे खेल के आँकड़े, कंपनियों के वित्तीय विवरण या अचल संपत्ति की बिक्री पर डेटा लेता है, और उन्हें अखबार के लेखों में बदल देता है। सालों से, प्रोग्रामर्स ने स्पोर्ट्स रिपोर्टिंग के लिए ऐसे जर्नलिस्टिक रोबोट बनाने की कोशिश की है, लेकिन परिणाम शानदार नहीं है: ग्रंथ सूखे थे और यह स्पष्ट था कि लेख कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न किया गया था। इलिनोइस के नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय में इंटेलिजेंट सिस्टम की प्रयोगशाला से पत्रकारिता क्रिस हैमंड और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर लैरी बिरनबाम दस वर्षों से इस क्षेत्र में काम कर रहे हैं और अभी भी गुणात्मक रूप से बेहतर परिणाम प्राप्त करने में सफल रहे हैं। तो पिछले साल, नैरेटिव साइंस स्टार्टअप दिखाई दिया।

रोजर ली, जो एक निवेश कंपनी है, ने स्टार्टअप के लिए 6 मिलियन डॉलर का निवेश किया। "ऐसा लगता है कि किसी व्यक्ति ने इसे लिखा है।"

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विशेषज्ञ भी नैरेटिव साइंस की सफलता से प्रभावित हैं। उनकी राय में, कथात्मक विज्ञान "स्वचालित मान्यता की जटिलता में वृद्धि और, अब, सिंथेटिक संरचनाओं की पीढ़ी" को प्रदर्शित करता है।

नैरेटिव साइंस का अभिनव काम कई तरह के सवाल उठाता है कि क्या ऐसे AI प्रोग्राम पेशेवर पत्रकारों को उनके काम में मदद कर सकते हैं या उनकी जगह ले सकते हैं। उच्च तकनीक ने पहले ही मीडिया की आर्थिक वास्तविकता को प्रभावित किया है, जब ऑनलाइन विज्ञापन के कारण ऑनलाइन प्रिंट राजस्व गिर गया है। क्या रोबोटिक पत्रकार परंपरागत पत्रकारिता के ताबूत में एक और कील होगा?

नैरेटिव साइंस के नेता चीजों को संयम से देखते हैं और अपने कार्यक्रम को पूरी तरह से समय की कमी वाले माहौल में कम बजट के काम के उपकरण के रूप में देखते हैं। फिलहाल, कंपनी के केवल 20 ग्राहक हैं, और उनमें से कुछ केवल एक बाहरी नवीनता के साथ प्रयोग कर रहे हैं। ग्राहकों में पारंपरिक मीडिया हैं जो स्थानीय कंपनियों के वित्तीय परिणामों पर समाचार नोटों और युवा लीग में खेल मैचों के अधिक कवरेज के कारण सामग्री की पीढ़ी को बढ़ाना चाहते हैं।

"इस तरह से, हम उन लेखों को लिखने में मदद करते हैं जो अन्यथा बिल्कुल नहीं लिखे गए होते," कंप्यूटर साइंस के निदेशक का कहना है, कंप्यूटर प्रतिद्वंद्वियों के साथ मानव पत्रकारों की भीड़ के सवाल का जवाब देना।

उदाहरण के लिए, उपरोक्त कंपनी द बिग टेन नेटवर्क (बीटीएन) ने बेसबॉल और सॉफ्टबॉल गेम पर छोटे नोटों के लिए 2010 के वसंत में पाठ जनरेटर का उपयोग शुरू किया। वे खेल के अंत के एक से दो मिनट बाद साइट पर दिखाई दिए। ग्रंथों को उत्पन्न करने के लिए, मैच के अंतिम आंकड़े और खेल की प्रगति के प्रति मिनट ऑनलाइन ट्रांसक्रिप्ट, जो सभी अमेरिकी खेल लीगों में वास्तविक समय में आयोजित किया जाता है। कार्यक्रम ने समय के साथ पेशेवर बीटीएन संपादकों की मदद के लिए धन्यवाद में सुधार किया है।

नैरेटिव साइंस का विकास ऐतिहासिक आंकड़ों के साथ-साथ पिछले खेलों के अनुक्रम और परिणामों के आधार पर तार्किक निष्कर्ष निकाल सकता है। सार्थक निर्माण करने के लिए, कार्यक्रम "व्यक्तिगत योगदान", "टीम प्रयास", "मजबूत-इरादों वाली जीत" (खाते में अंतराल के बाद लाभ), "खो लाभ", "सीजन का रिकॉर्ड परिणाम", "वृद्धि पर खिलाड़ी" (जो अलग-अलग है) की अवधारणाओं का उपयोग करता है। एक पंक्ति में कई मैच), खेल आंकड़ों के विभिन्न वर्गों में "टीम की स्थिति"। फिर कार्यक्रम यह तय करता है कि किसी विशेष मैच में कौन सा तत्व सबसे महत्वपूर्ण है - और इसे लेख के पहले पैराग्राफ के लिए चुना गया है। एकत्र किया गया डेटा शब्दों की पसंद को निर्धारित करता है। उदाहरण के लिए, खाते में एक बड़े लाभ के मामले में, कार्यक्रम "जीत" के बजाय "हार" शब्द चुन सकता है।

"मुख्य बात रचना है, पाठ का निर्माण," क्रिस हैमंड कहते हैं। "आप केवल संख्या नहीं ले सकते हैं और उन्हें शब्दों में बदल सकते हैं।"

अंतिम गिरावट, बीटीएन ने कार्यक्रम का उपयोग फुटबॉल और बास्केटबॉल खेलों में भी किया। यह सामग्री आपको कीवर्ड द्वारा Google के साथ विशाल ट्रैफ़िक को आकर्षित करने की अनुमति देती है, क्योंकि इस साइट पर गेम के बारे में रिपोर्ट प्रतियोगियों की तुलना में पहले दिखाई देती है, और Google गर्म विषयों पर ऑनलाइन सामग्री की बहुत सराहना करता है। 2009 की तुलना में पिछले साल, BTN फुटबॉल सेक्शन में ट्रैफिक 40% तक बढ़ गया।

एक अन्य नैरेटिव साइंस क्लाइंट पब्लिशिंग और रियल एस्टेट कंपनी हैनली वुड है , जो एक रोबोट की मदद से अपनी बिल्डडोनलाइन डॉट कॉम वेबसाइट पर 350 आस-पास के शहरों और क्षेत्रों में रियल एस्टेट बाजारों की स्थिति पर मासिक रिपोर्ट प्रकाशित करता है। आप तुरंत देख सकते हैं कि कीमतें कहां बढ़ रही हैं या गिर रही हैं, जहां लेनदेन की मात्रा में बदलाव होता है। इन रुझानों को ट्रैक करने के लिए लोगों को किराए पर लेना बहुत महंगा है, और जानकारी मांग में है।

इस ग्राहक ने विशिष्ट डेटा संरचना के लिए कार्यक्रम को अनुकूलित करने के लिए कई महीनों के लिए कथा विज्ञान के साथ काम किया, लेकिन परिणाम सभी अपेक्षाओं को पार कर गया। हैम्स वुड के अधिकारियों में से एक, थॉमसन रॉयटर्स के एक पूर्व पेशेवर पत्रकार, ने लेखों की गुणवत्ता पर आश्चर्यचकित होने की बात स्वीकार की। "उन्होंने महान भाषाई बाधा पार कर ली," उन्होंने नोट किया। "लेख किसी भी तरह से समान नहीं हैं।"

हालांकि उनके केवल 20 ग्राहक हैं, लेकिन नैरेटिव साइंस पहले से ही अच्छा मुनाफा कमा रहा है। कंपनी प्रत्येक लेख के लिए अपने ग्राहक हेनली वुड से 500 शब्दों की मात्रा के साथ $ 10 लेती है (तुलना के लिए, इस पाठ में 881 शब्द), यानी प्रति माह लगभग 3,500 डॉलर। इसी समय, मीडिया साइटों के लिए यह बहुत लाभदायक सौदा है - यहां तक कि डिमांड मीडिया जैसे सामग्री कारखानों के लेखों की लागत से भी सस्ता है।

इसमें कोई संदेह नहीं है, भविष्य में नैरेटिव विज्ञान ग्रंथों की गुणवत्ता में केवल सुधार होगा, और लागत धीरे-धीरे नीचे जाएगी। भविष्य में, कोई भी ऐसे कार्यक्रमों का उपयोग कर सकता है। विशेषज्ञों के अनुसार, इससे पत्रकारिता के लिए नए क्षितिज खुलते हैं, क्योंकि पेशेवर पत्रकारों को डेटा माइनिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण मिलता है। आप हर तरफ से विषय का अध्ययन कर सकते हैं और ऐसे रिश्ते पा सकते हैं जिसकी कल्पना करना भी असंभव था।

खैर, क्रिस हैमंड ने खुद को मुस्कराहट के साथ प्रेस को उद्धृत किया, जिसमें लिखा था कि 20 वर्षों में कंप्यूटर पत्रकारिता में पुलित्जर पुरस्कार प्राप्त करने में सक्षम होगा। प्रोफेसर का मानना ​​है कि ऐसा नहीं है। कंप्यूटर को पुरस्कार बीस में नहीं, बल्कि पांच साल में मिलेगा, और पुरस्कार कार्यक्रम के लेखकों को दिया जाना चाहिए।