Разработанная американскими учеными компьютерная программа Narrative Science подготовила материал лучше, чем сотрудник новостной редакции, сообщает РИА Новости со ссылкой на американское Национальное общественное радио (NPR).

Превосходство редакторской программы над человеком было установлено на примере написания заметки о бейсбольном матче между Университетом Вирджинии и Университетом Джорджа Вашингтона. Журналист и компьютер работали независимо друг от друга, однако машина оказалась внимательнее своего конкурента.

Спортивный матч стал примером «идеальной игры» - в бейсболе это означает, что питчер (игрок, бросающий мяч) находился на поле как минимум девять иннингов (период времени, когда одна команда или игрок отбивают мяч), не совершив ошибок, - ни один из противников не смог добежать до базы. В последний раз такой результат был показан на матчах Национальной ассоциации студенческого спорта США (NCAA) в 2002 году, так что спортивные журналисты ожидали, что этот факт попадет в заголовки. Однако репортер из Университета Джорджа Вашингтона упомянул о примечательном факте только в предпоследнем абзаце. Компьютерная программа сообщила о достижении питчера в начале материала, что по канонам репортерского мастерства считается лучшим решением.

Программа Narrative Science была создана специально для формирования автоматических отчетов о бейсбольных матчах на основе статистики, которую она может получать в реальном времени, в том числе автоматически через судейские системы. Создатели Narrative Science решили провести своеобразное соревнование между машиной и человеком. Они ввели в программу необходимые данные, и самая важная информация оказалась в заголовке и в первых строках новости. То есть программа поступила так, как поступил бы хороший журналист.

Создатели программы выразили уверенность в том, что Narrative Science способна на большее. В том числе, они не собираются ограничиваться спортивной тематикой и уже готовы предложить своим клиентам статьи о финансах и недвижимости.

Стоимость сервиса Narrative Science не разглашается, но авторы проекта утверждают, что с помощью их технологии редакции смогут сэкономить на оплате труда журналистов, работающих со статистикой.