据报道，本周Google将发布有关使用人工智能（AI）的道德准则。 对于行业和公众来说，这是关键时刻，必须暂停并了解缺乏的内容。 在2018年，将塑造AI未来的算法中缺少世界文化，传统和全球声音。
在IVOW，我们相信我们可以训练AI软件更具包容性，但这需要时间和团队合作。 我们的记者和数据科学家正在探索AI故事和文化的未来。 我们正在分享我们的早期方法，并寻求您的反馈和支持。
越来越多地使用AI来满足我们对按需内容不断增长的需求。 然而，驱动我们叙述的数据仅占我们故事的一小部分。 英国《 金融时报》今天的一份报告指出，简单地通过Google搜索“ CEO”一词，您就会发现大部分是白人。 最近出版的《压迫算法》一书说明了搜索引擎如何培养以西方为中心的男性主导观点。
有关AI，文化和讲故事的几项开创性著作证明，将文化意识带入数字世界是可能且至关重要的，包括Boyang Li和Mark Riedl在Scheherazade System上的作品。 马克·芬利森（Mark Finlayson）注释了俄罗斯民间故事集； 沃尔夫冈·维克多·雅洛特（Wolfgang Victor Yarlott）的《老狼土狼故事》，以及麻省理工学院D. Fox Harrell的想象，计算和表达实验室。
在IVOW，我们在开发专注于文化图像和全球声音的原型时，一直在寻求全球AI研究人员的建议。 此外，我们与摩根州立大学的学术合作伙伴关系使我们能够与Mahmudur Rahman教授合作进行AI的图像识别和字幕制作。 重要的是要注意，我们是一家处于起步阶段的初创公司，但我们有信心将我们一起将文化数据纳入未来的自动化故事中。
为此，我们依靠以下主要组件：
- 故事旁白模板
- 具有文化敏感性的图像字幕深度学习模型
- 自然语言处理（NLP）
- 演算法
故事旁白模板
文化故事的叙述并不像与天气和体育有关的故事那样简单明了。 每种不同的文化或种族不仅具有自己的叙事风格，而且每种文化都有不同的历史，经验和传统，必须加以结合。 这将需要针对特定文化的多个故事旁白模板，其中包括开始和结束故事的不同方式。 我们的新闻工作者和国际合作伙伴团队将在故事叙述模板上进行合作。
深度学习模型为文化形象字幕
我们开始使用由世界知名的民族志学家和摄影师Miguel Gandert提供的与西班牙文化相关的相对较小的图像集来训练我们的“文化敏感型深度学习”模型。 甘德特（Gandert）的职业生涯记录了美国西南部印度裔西班牙裔社区的各种文化和传统。 尽管这种只有数百张图像的模型很小，但通过准确标记每张照片，我们可以训练模型以产生具有文化敏感性的字幕。
根据照片创建具有文化敏感性的故事的第一步是为图像添加标签。 这些可以针对所描绘的特定文化和事件而明确： 印度裔，西班牙裔，舞蹈，羽毛服装，头饰，瓜达卢佩圣母节等。可以将这些标签结合起来以开始字幕制作过程。 我们首先使用数千种通用图像训练了我们的深度学习模型，以帮助其提供明智的字幕。 这些是我们的深度学习模型为给定图像生成的一些真实字幕示例–
在IVOW，带有标签的故事生成工作仍在进行中。 我们认为，扩展字幕可能是我们讲的第一个故事形式。 看到的文化示例仅是使用图像生成故事。 因此，该模型能够以图像作为唯一输入来生成句子或整个故事。 我们正在研究标签的额外输入，以使它有可能使故事的生成更加可靠。
这是我们的模型产生的早期示例：
注意：标点符号是通过分词器的当前设置过滤的，但可以轻松添加回去。 “逐字逐句”的方法是学习所有可能的字幕的分布。 当输入更多数据时，这将允许语言变化。
自然语言处理（NLP）
我们将使用自然语言处理算法，通过用户提供或通过自动AWS服务生成的标签来生成简短的句子。 这是一个示例，显示了如何将标签转换为简短的句子。
算法
我们正在考虑使用EventRank或PlotShot来识别正常事件，可选事件和条件事件，这些事件可以用“典型性”标记。 这可以帮助选择，省略和排列句子。 通过选择最典型的事件，它可以创建情况的简短摘要。 这种方法可以应用于文化叙事。 使用多种方法将生成多个短句：
- 故事将首先利用我们记者提供的针对特定文化的可用故事模板来开始。
- 字幕是根据我们的深度学习模型中的图片生成的。
- 句子是根据用户生成的标签通过自然语言处理生成的。
- 故事将以我们记者提供的特定文化的可用故事模板为结尾。
通过这种方式，可以使用算法（例如EventRank或PlotShot）来安排从上述方法生成的句子，将对其进行详细探讨，以使叙事更加明智。
分享您的想法并与我们合作！
人工智能和新闻学的前沿领域要求我们运用过去和传统的深度学习。 到目前为止，社会已经收集了各种各样的数据并利用AI算法来促进自动驾驶汽车，网络安全，医疗保健应用和面部识别方面的创新。 现在，我们需要集中精力为未来的AI消费者故事讲述应用程序创建具有文化意识的数据。
我们需要能够使社区参与新兴的数字叙事的系统。 我们必须理解，人类多样性的绝大部分不是我们的基因，而是我们的文化，语言和传统。 IVOW将通过多种应用程序将全球性叙事带入AI和IoT。
值得记住的是已故的史蒂芬·霍金曾经说过的一句话：“我们应该将人工智能的目标从创建纯粹的无向人工智能转变为创建有益的智能。 可能需要数十年的时间才能弄清楚该如何做，所以让我们从今天开始研究。”
我们很乐意听取您的意见。 批评我们，分享您的反馈意见–电子邮件 Davar@ivow.ai
我们IVOW的同事Vishal Raj，Linheng Lin，Robert Malesky和Kee Malesky对此报告做出了贡献。
关于IVOW：
IVOW 是一群多媒体叙事者和数据科学家，将叙事的永恒原理与人工智能和文化相结合。 我们的愿景是构建AI讲故事应用程序，以结合世界文化，历史和传统的数据，为机器智能标记更有意义的数据集。 我们发誓要设计下一代具有文化意识的AI故事讲述者； 以尊重和庆祝文化遗产和特性的方式促进所有人的尊严，健康和福祉； 并包含包容性。
相关故事：
走向公民，机器和文化宣言
我们可以训练下一代#AI讲故事者具有文化意识吗？
有益的AI和至关重要的文化元数据
叙事智能的未来
