Как у машинного интеллекта дела с юмором
Смешная картинка выше создана человеком, но роботы уже могут шутить не хуже некоторых людей. Зачастую они шутят по шаблону и невпопад — ведь до сих пор нет всеобъемлющей когнитивной теории юмора, по которой можно создать модель для построения хороших шуток. Юмор — дело тонкое с кучей нюансов, что одному смешно — другому повод осуждающе покрутить пальцем у виска.
Но среди шуток машинного интеллекта уже есть бриллианты, которые могут подарить ментальный оргазм. Вот, например, что может программа STANDUP (System To Augment Non-speaker's Dialogue Using Puns):
Вопрос: Что получится, если скрестить оптический и ментальный объект?
Ответ: Идея (в оригинале — “eye-dea”, где eye — глаз. Созвучно с англ. “idea”).
А вот попроще, но всё равно неплохо. Это тоже выдает машинный интеллект:
Вопрос: Почему цыпленок перешел дорогу?
Ответ: Чтобы увидеть панчлайн (с англ. "punch line" ещё можно перевести, как "кульминационный пункт", "концовка", "изюминка").
Но такие попадания — редкость.
Почему научить машину шуточки шутить — непростая задача
“Юмор — одна из самых не поддающихся измерению вещей”, — объясняет специалист по машинному обучению, data scientist в Netflix Винит Мисра. "Взломать" “код юмора” очень сложно, нет универсального рецепта крутой шутки — по крайней мере сейчас.
Когда мы учимся играть на баяне или делать омлет, то мы следуем инструкциям. Но для обучения юмору — нет инструкции. Если мы хотим наделить машины остроумием, нам нужно найти какой-то рецепт; в конце концов, компьютеры — непоколебимые педантичные исполнители правил. Это основное затруднение.
Для того, чтобы создать рецепт юмора — нужно разобрать, что делает ту или иную шутку смешной. Затем нужно превратить полученные результаты в правила и кодифицировать их в алгоритмы. Но беда в том, что пока юмор, как порнография — вы наслаждаетесь им, когда видите его.
Действительно, некоторые простые шаблоны для создания шуток уже обнаружены. Почитать об этом и даже оценить примеры шуток по таким шаблонам можно на Stackexchange. Но в целом "универсального кода шутки" пока нет, например, из-за значимости социального контекста, который ещё и может измениться за считанные дни.
Источник картинки про социальный контекст
А вот как объясняет "секретный", связанный с удивлением, компонент любой шутки Дуглас Экк, исследователь команды Google Brain: "Я интуитивно полагаю, что дело в геометрии панчлайна. Вас удивит, если здание обрушится вам на голову; но панчлайн не такой сюрприз. Это, типа: "о, я догнал"! Понимаете? И для этого чувства "до меня дошло" нужно, я думаю, сделать своего рода шаг обратно к исходным условиям, чтобы "догнать"".
"Что если я скажу, что социальные медиа созданы для тренировки машинного интеллекта и создания расы машин, которая заменит нас?", говорит Морфеус. Как по мне, звучит здраво и как раз с учётом социального контекста, тем более эксперимент с предыдущей картинки (с ботом Tay), показал, что это абсолютно реально. "Девочка" училась на том, чем её "кормили" пользователи. Но пока машины не могут создать и такой мем.
Что уже получилось
Вот несколько примеров того, что получится, если “скормить” искусственной нейронной сети кучу шуток из всевозможных закромов интернета, как это сделал Абхинав Модгил, аспирант Международного института информационных технологий в Хайдарабаде:
- Почему ковбой купил лягушку? Потому что у него не было мозгов.
- Я думаю, что тяжелая работа — причина, по которой они меня ненавидят.
- Почему Дракулы не существует? Потому что слишком много гепардов.
- Почему цыпленок перешел дорогу? Чтобы увидеть панчлайн.
Больше напоминает дзеновские коаны, правда? Всё потому, что шутильная машина обучалась на совершенно разных типах юмора. В массиве данных, на котором училась эта нейронная сеть, было 231657 коротких шутки. Стоит заметить, что сетка анализировала их на уровне отдельных символов, поэтому игра слов никак не учитывалась.
В своем следующем проекте учёный попытается устранить "бессмысленные" (хотя может это уже "сверхюмор", которого мы, простые смертные, просто не можем понять:) результаты, сначала обучив сеть на массивах предложений на английском языке. Таким образом, сеть будет интегрировать грамматику в свои шутки и, по его задумке, должна генерировать гораздо меньше тарабарщины.
Ещё один интересный проект, который уже сфокусировался на повторении определенного комедийного стиля. В Стэнфордском университете нейронку обучали шутить, как Конан О'Брайен.
Вот что из этого получилось:
Apple объединяется с Playboy в офисе самообслуживания.
Ну такое. В целом всего 12% шуток оказались смешными, и то некоторые только из-за своей абсурдности.
Так что прежде чем мы сможем шутить с Siri и флиртовать с Алисой нужно спроектировать “код юмора”. А пока умение шутить остается привилегией человека.