Ma már a mesterséges intelligencia sok mindenre képes: például arcfelismerésre, a vagy magas művészet azonosítására. Viccet viszont még nem tud mesélni a robotok. Lehet, hogy nem is olyan könnyű humorosnak lenni? Hogy mi számít viccesnek, tényleg szubjektív, ráadásul az időben is igen változékony, hogy mit tartunk humorosnak. Ennek ellenére elszánt kutatók azt várják, hogy megtalálják a humornak azokat az alapelemeit, amelyeket fölhasználva akár vicces kedvű robotokat is építhetnek – számol be a University of Michigan, a Columbia University, a Yahoo! Labs és a The New Yorker  közös projektjéről a Popular Science.

Az oldal az ajánló után folytatódik...

A The New Yorker minden héten képaláírás-versenyt rendez, amelyre hetente kb. 5000 ember küld be képaláírásokat. Az olvasók pedig szavaznak, hogy a legjobb három közül melyik illik leginkább az adott karikatúrához. A magazinnak tehát az elmúlt évtizedben egy hatalmas adatbázisa gyűlt össze ezekből a képaláírásokból: összesen több mint 400 rajzhoz több mint 2 millió képaláírás.

A kutatók ennek az adatbázisnak a segítségével hoztak létre egy algoritmust, amely képes megkülönböztetni a vicces képaláírásokat a nem viccesektől. Először 50 rajzot választottak és a hozzájuk tartozó 300000 aláírást; ezt egy program elemezte nyelvi szempontok szerint: miről szólnak az aláírások – emberekről, pozitív vagy negatív érzelmekről stb. Ezután a hálózatelméletet használva létrehoztak egy rangsort is, amely összekapcsolta egymással a feliratokban megjelenő egyes témákat. Majd hét embert kértek meg arra, hogy döntsenek abban, hogy egy adott rajzhoz két felirat közül melyik lenne a viccesebb.

Forrás: Wikimedia Commons / Ivana Kobilca (1861–1926)

Amikor a rangsorokat összevetették, találtak néhány trendet abban, hogy milyenek a vicces képaláírások. Azt találták, hogy a negatív képaláírások rendre viccesebbek, mint a pozitívak; illetve hogy az emberekkel kapcsolatos feliratok viccesebbek, mint a többi. Ezek az eredmények persze még nem elegendőek ahhoz, hogy egy gép jó vicceket mondjon...

Forrás

It’s Suprisingly Hard To Make a Funny Robot

A tanulmány az arxiv.org-on érhető el