1930 年代、英国のクロスワード作家エドワード・ポウイス・マザーズは、「とてつもなく難しい文学的パズル」を、「カインの顎骨」 whodunnit を解明する秘訣は、本の 100 ページを正しい順序でつなぎ合わせて、6 人の殺人事件とその経緯を明らかにすることです。
によると 保護者、この本が最初に出版されて以来、これを解決できたのは 4 人の (既知の) 人だけです。 しかし、古くからのミステリーは、ユーザーによってTikTokを通じて普及した後、関心が復活しました サラ・スカネルUnbound による 70,000 部の再版を促す。 ワシントン・ポスト は昨年、この小説が一種のカルトファンを急速に獲得し、好奇心旺盛な探偵の新しい波がソーシャルメディア全体のオンラインコミュニティで彼らの進歩について公然と話し合っていると報告しました. Reddit のようなサイトでは、subreddit r/Cainsジョーボーン には 7,600 人以上のメンバーがいます。
では、機械学習はコードの解読に役立つのでしょうか? 少人数でお試し中です。 先月、パブリッシャー Unbound は AI プラットフォーム Zindi と提携し、AI 自然言語処理アルゴリズムを使用してページを並べ替えるよう読者に呼びかけました。 TikTok ユーザー 至福の破滅 AI を使用する利点の 1 つは、他の方法では見落としがちな 1930 年代のポップ カルチャーの参照を見つけ出し、その時代に作成された関連文献と相互参照できることであるとビデオで説明しました。
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そして、それは有望なアプローチです。 すでに、自然言語処理モデルは正常に解析できています 読解力テスト、 パス 大学入試、科学記事を簡素化する（精度はさまざま）、草案を作成する 法律説明会、ストーリーのアイデアをブレインストーミングし、チャットベースの戦略的なボードゲームをプレイします。 AI はかなり有能な新人探偵にもなり得ます。 CSI からどんちゃん騒ぎ.
Zindi は、ソリューションがオープンソースで公開されていることを要求し、チームはこのコンテストのために提供したデータセットのみを使用できました。 さらに、結果を生成した提出されたコードは再現可能である必要があり、使用されたデータ、実装された機能、およびコードが実行された環境に関する完全なドキュメントが必要です。
主要チームのメンバーの 1 人であるユーザー「skaak」は、この課題にどのように取り組んだかを説明しました。 ディスカッション投稿 Zindiのウェブサイトで。 彼のチームのモデルに多くの微調整を試みた後、彼の結論は、特定の参照と文化的知識を通じてモデルを導くために必要な「人間のキャリブレーション」がまだあるということでした.
コンテストは大晦日に 222 人の登録参加者で締めくくられましたが、採点は 1 月後半に確定されるため、今月後半の集計と要点にご注目ください。