Вот один пример сгенерированной машиной шутки: «Зачем курица пересекла дорогу? Чтобы увидеть панчлайн».
Когда дело доходит до предсказания прогресса в искусственном интеллекте, популярное воображение склонно зацикливаться на самых антиутопических сценариях: например, машины станут такими умными когда-нибудь, что они восстанут против человечества и захватят мир.
Но что, если всё, что компьютеры хотят сделать, это "взломать код юмора"?
Это мечта компьютерных юмористов - исследователей машинного обучения, занимающихся созданием забавных компьютеров.
Один из таких энтузиастов - Винит Мисра, ученый из Netflix (и консультант в Силиконовой долине HBO), который хочет увидеть более причудливую технологию.
Хотя "взлом кода для юмора" имеет внутреннюю ценность, это исследование также имеет практическое значение. Поскольку машины занимают все большие и большие части нашей жизни, Мисра видит необходимость наполнить схемы индивидуальностью.
Мы все испытывали разочарование и злость, когда пропадал интернет или зависали программы; в такие времена "легкомыслие" техники может во многом улучшить наши отношения с ней.
Итак, как же программировать компьютер для смеха?
«Юмор — одна из самых неисчислимых вещей», говорит Мисра.
Другими словами, нет формулы для юмора.
Несмотря на то, что вы можете научиться выпекать пирог или построить стул по набору инструкций, рецепт создания великолепной шутки не существует. Но если мы хотим наполнить наши машины остроумием, нам нужно найти какой-то рецепт; в конце концов, компьютеры являются непоколебимыми последователями правил.
Чтобы начать, вы должны выделить то, что делает конкретную шутку смешной. Затем вам нужно превратить ваши идеи в правила и систематизировать их в алгоритмы.
Абхинав Муджил, аспирант Международного института информационных технологий в Хайдарабаде, Индия, в основном работает в области компьютерного зрения, но в свободное время исследует свой интерес к вычислительному юмору.
Муджил работал с рекуррентной нейронной сетью, популярным типом статистической модели. При использовании алгоритмов, основанных на правилах, большая часть работы выполняется программистами; они затрачивают много труда и энергии заранее, составляя конкретные указания для программы, в которой говорится, что делать.
Система сильно ограничена, и она производит набор шуток с похожей структурой.
Вы можете показать программе, что нужно сгенерировать, передав ей набор данных из сотен тысяч примеров. Сеть выбирает шаблоны и эмулирует их при генерации текста. (Это так же, как компьютеры «учатся» распознавать определенные изображения.)
Конечно, нейронные сети не видят, как люди. Сети анализируют ввод данных, будь то рисунки или текст, в виде строк чисел и прочесывают эти строки, чтобы обнаружить закономерности.
Муджил создал набор из 231 657 коротких шуток, отобранных из дальних уголков Интернета.
Он выгрузил его в свою сеть, которая анализировала анекдоты по буквам.
Поскольку сеть работает на характерном уровне, она не анализирует игру слов или иронию, вместо этого она улавливает вероятности появления определенных букв после других букв, а затем генерирует шутки в том же духе.
Итак, поскольку многие из шуток в обучающем наборе были в форме «Что вы называете…» или «Почему…», буква «w» с большой вероятностью сопровождалась буквой «h», пара букв «Wh» имеет высокую вероятность того, что за ним последуют «y» или «a», а за последовательностью букв «wha» почти наверняка следует «t».
Хотя его усилия не приведут его к комедийному творчеству, он считает их многообещающими.
Он планирует продолжить свою работу, и он также обнародовал свой набор данных, чтобы побудить других экспериментировать. Он хочет, чтобы сообщество машинного обучения знало, что, по его словам, «нейронная сеть - это способ провести исследование юмора».
В своем следующем проекте Моуджил попытается устранить бессмысленные результаты, обучая сеть на большом наборе английских предложений, прежде чем он тренирует это на базе данных шутки. Таким образом, сеть будет включать грамматику в конструкцию шутки и должна генерировать гораздо меньше тарабарщины.
Другие усилия были сосредоточены на воспроизведении стиля конкретного комика. Хен Рен и Куан Янг из Стэнфордского университета обучили нейронную сеть имитировать юмор Конана О'Брайена.
Эти усилия показывают, что предстоит проделать большую работу, прежде чем исследователи смогут сказать, что они успешно разработали юмор.
Тем не менее, если мы когда-нибудь захотим создать ИИ, который имитирует интеллект в человеческом стиле, нам нужно выяснить, как кодировать чувство юмора.
