Читаем Код бестселлера полностью

В 2013 году Ник Монфорт принял участие в NaNoGenMo, и написанная им программа сгенерировала роман под названием «World Clock» – «Всемирные часы». Программа интересна тем, что содержит всего 165 строк кода на языке программирования Python. Роман был опубликован в издательстве при книжном магазине Гарвардского университета. При взгляде на код становится ясно, что он, как и другие подобные программы, – просто конвейер для сборки слов в предложения. Он выдает бесконечную цепочку похожих абзацев, с минимальными вариациями. В каждом абзаце три предложения; первое всегда начинается со слова «сейчас» и указания на время в определенной точке земного шара, второе – со слов «в каком-то», а третье – с местоимения «он» или «она». Пожалуй, авторам бестселлеров, которые мы обсуждали на страницах этой книги, и даже второразрядным писателям не стоит бояться конкуренции. Получившийся текст – унылее самых убогих школьных сочинений. Впрочем, вряд ли кто-то будет утверждать, что читает «Всемирные часы» ради красоты слога.

Так в чем же суть этого явления? В конечном счете вся привлекательность «Всемирных часов» и аналогичных романов состоит в том, что их написала машина. Интерес общества к этим проектам пока вызван их новизной и забавностью, а не заботой о будущем художественной литературы. Мы читаем тексты, написанные компьютером, из-за случайно возникающих абсурдно-ироничных сочетаний. Если из машинных творений и можно извлечь какую-либо общую истину, то разве что мысль о нехватке искренности и смысла в мире, где царствуют технологии. Конечно, и эта идея кому-то окажется близка, но лучше не увлекаться такими текстами. Наша культура действительно перенасыщена технологиями, но дело писателя – не генерировать абсурд, а создавать смысл или отыскивать его в окружающем хаосе. Такова одна из задач литературы. Если компьютеры и становятся умнее людей, то их ум следует измерять объемом накопленной информации. Но ум писателя – иной, его мастерство заключается в умении творить и критически мыслить. Компьютерные произведения выглядят убого по сравнению с обычной художественной литературой. Они хороши только местами. Возможно, так и будет выглядеть в конце концов компьютерное творчество – небольшие отрывки, призванные развеселить нас.

Поскольку мы занимаемся компьютерным анализом текстов, нас часто спрашивают, не хотим ли мы заняться и компьютерным литературным творчеством. Конечно, мы задумываемся, на что оказалась бы способна компьютерная программа, имей ее авторы доступ ко всем данным, накопленным нами при исследовании бестселлеров. Мы научили компьютер обнаруживать и измерять присутствие нескольких тысяч элементов, необходимых для того, чтобы книга стала бестселлером. Интересно было бы взять все эти данные и разработать новые скрипты, которые генерируют романы на основе наших наборов переменных.

У такого романа явно больше шансов понравиться читателям, чем у других творений машины. Однако нам это неинтересно. Ведь в любом случае новый текст будет создан на основе существующего – или работ живых писателей (как Настоящая любовь. wrt), или текстов, лежащих в свободном доступе в интернете (как книга Каземи), или же личного опыта самих программистов. В последнем случае они должны будут дать машине такие подробные инструкции, что, по совести, компьютер уже нельзя будет назвать автором получившегося текста. Мы предпочли бы просто сесть за стол вдвоем, вооружиться бумагой и ручкой и попробовать самим написать роман на базе своих изысканий.

Несколько предупреждений. Этот постскриптум задуман как простой мостик – не мост Риальто и не Понте-Веккьо, а простой мостик, вроде доски, перекинутой через овраг, – между миром художественной литературы и миром компьютерного анализа текстов. То, что вы прочитаете дальше, не предназначено для специалистов по компьютерным наукам, преподавателей или техников из издательства. Здесь не будет программного кода для анализа эмоций в романах. Вы также не найдете здесь пошагового руководства «Как построить собственный бестселлерометр в домашних условиях». Для тех, кто интересуется компьютерными науками, есть множество учебников и научных статей, из которых можно научиться как основам, так и более сложным методам анализа текстов. Аналогичным образом эти заключительные страницы не предназначены для страстных любителей чтения или будущих писателей. Вы увидите несколько примеров выданной компьютером информации и рассказ простыми словами о таких вещах, как синтаксический разбор, машинное обучение, распознавание именованных сущностей. Это – упрощенное введение в методы, использованные для получения результатов, которые легли в основу нашей книги.