Un gruppo di ricercatori delle università di Toronto e Melbourne e della divisione australiana di IBM hanno provato a insegnare a un computer a comporre sonetti come William Shakespeare, utilizzando le sue stesse parole. I loro risultati sono stati pubblicati durante la ACL conference 2018, il convegno annuale dell’associazione statunitense per la linguistica computazionale con sede a Stroudsburg.
I sonetti sono composti da 14 versi, tre quartine e un distico. “Siamo interessati a capire se questa forma può essere compresa automaticamente, senza fare affidamento su fonti di conoscenza esterne come sillabe o dizionari di pronuncia”, ha spiegato ad Engadget Jay Han Lau, ricercatore scientifico di IBM.
Partendo da 2600 sonetti, raccolti da Project Gutennberg (oltre ai 154 di Shakespeare ne sono stati selezionati altri), il computer ha composto dei sonetti così ben composti che sono indistinguibili da quelli scritti da veri poeti.
La partenza di 2600 sonetti, come base per l’apprendimento della poesia, non è molto estesa: la scala è in realtà minuscola rispetto ai riferimenti per il cervello umano. I sonetti ottenuti, infatti, possono ingannare i lettori poco attenti, ma non i conoscitori della lingua e i critici letterari. Le poesie sono, infatti, leggibili, ma mancano di “emozione”: non c’è traccia di quell’emotività che si trova nella collezione di 154 sonetti di William Shakespeare, testi che spaziano dai temi come lo scorrere del tempo, l’amore, la bellezza, la caducità della vita e la mortalità.
La leggibilità dei poemi è facile da migliorare, ma non lo sarà mai il lato ’emotivo’ della poesia, così come una macchina ha la possibilità di riprodurre quadri, suoni, e persino di recitare, ma senza riuscire a offrire a chi osserva, ascolta, partecipa le stesse emozioni provocate da un dipinto, da una canzone, da un’opera teatrale. Arte contro intelligenza artificiale: uno a zero, per ora.
La pubblicazione dei ricercatori delle università di Toronto e Melbourne e della divisione australiana di IBM (Jey Han Lau, Trevor Cohn, Timothy Baldwin, Julian Brooke Adam Hammond) “Deep-speare: A joint neural model of poetic language, meter and rhyme” si può consultare online sul sito di ACL, l’associazione statunitense per la linguistica computazionale con sede a Stroudsburg.
