AIはまだ良いジョークを書くことができますか?


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冗談を言う際の仮想アシスタントのパフォーマンスに関する最近のWIREDビデオをちょうど見ました。それらは人間によって構成されていますが、AIがいくつかを書くのに十分なものになったかどうか知りたいです。

回答:


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AIはまだその時点に達していないと思います。この件に関する興味深い論文をいくつか紹介します。

  • 最近、教師なし学習を使用してジョークを生成しようとする論文が書かれました。ジョークは定型的です。これらはすべて「Xが好き、Yが好き:Z」という形式です。ここで、XとYは名詞であり、ZはXとYの両方を説明できる形容詞です。このペーパーで生成されたジョーク:

    I like my relationships like I like my source, open
    I like my coffee like I like my war, cold
    I like my boys like I like my sectors, bad
    

    これらのジョークがどれほど面白いかは、個人的な好みの問題だと思います。

  • Dario BerteroとPascale Fungによる別の論文は、LSTMを使用して、ビッグバン理論ショーのデータセットからユーモアを予測しています。これはジョークを生成するのではなく、このデータセットのどこでジョークが発言されているかを調べます(したがって、理論的には、結果として得られるラベル付きデータセットを使用して、ジョークを作成するモデルをトレーニングできます)。

  • さらに別の論文は、He Ren、Quan Yangによるものです。教師なしの上記の最初の論文とは異なりこれは教師あり学習モデルです。彼らのニューラルネットワークモデルは、次のようなジョークを生成します。

    Apple is teaming up with Playboy Magazine in the self driving office.
    One of the top economy in China , Lady Gaga says today that Obama is legal.
    Google Plus has introduced the remains that lowers the age of coffee.
    According to a new study , the governor of film welcome the leading actor of Los Angeles area , Donald Trump .
    

私の2セント

これを書いている時点では、文字レベル言語モデル用の多層リカレントニューラルネットワーク(LSTM、GRU、RNN)が、これを実現するための最も有望な方法であるようです。多分、本当にクールなデータを見つけたら、Janelle Shaneが私が本当に面白いピックアップラインであると私が見つけたものを生成することができた方法と同様に、面白いジョークを思い付くことができます。

Are you a 4loce? Because you’re so hot!
I want to get my heart with you.
You are so beautiful that you know what I mean.
I have a cenver? Because I just stowe must your worms.
Hey baby, I’m swirked to gave ever to say it for drive. 
If I were to ask you out?
You must be a tringle? Cause you’re the only thing here.
I’m not on your wears, but I want to see your start.
You are so beautiful that you make me feel better to see you.
Hey baby, you’re to be a key? Because I can bear your toot?
I don’t know you.
I have to give you a book, because you’re the only thing in your eyes.
Are you a candle? Because you’re so hot of the looks with you.
I want to see you to my heart.
If I had a rose for every time I thought of you, I have a price tighting.
I have a really falling for you.
Your beauty have a fine to me.
Are you a camera? Because I want to see the most beautiful than you.
I had a come to got your heart.
You’re so beautiful that you say a bat on me and baby.
You look like a thing and I love you.
Hello.

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私はそれらのかなり笑えるTBHた
BlueMoon93

@Tshilidzi Mudau投稿ありがとうございます!!! 私はこのテーマに非常に興味を持っています。なぜなら、ユーモア(そしてユーモアを構成する可能性のある非合理性さえ)は実用的な価値を持つことができるからです。
DukeZhou

それらは「まったく新しいもの」の選択であり、冗談を言っている人が他の多くの人々を簡単に怒らせることができる何かを好きであると主張するように、それらは少し奇妙です。それが「まったく新しい」という理由の1つだと思います。つまり、それほど新しいものではなく、おそらく自分たちを維持することを学んだと思う人が多いのではないでしょうか。興味深い投稿ですが。
マイクワイズ

最後の「こんにちは」行は私にこれを思い出させます。

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現在のところ、満足できるユーモアの認知理論(または、少なくとも、冗談の陽気さを評価できる理論)はありません。そのため、文献をざっと見ると、モデルの構築方法。

そのため、そして既存のメソッドは良いジョークフリーフォームを確実に生成しないように見えるという事実から、MLメソッドが良いジョークを生成できると信じる理由はほとんどないようです。

しかし、もちろんこれはすべて規範的です。


ジョークは現在/最近のイベントに依存するため、モデルの一部はリアルタイムで継続的に動的である必要があります。そして、それがスタンドアップAIコメディアンである場合、聴衆の気分が変化し、反応がそのタイミングを決定します。Jeopardyがどのように「ワトソン」を持っていたか知っていますか。まあ、多分SNLまたはCCは最初のスタンドアップAIコメディアン「チャップリン」を持つことができます。^ _ ^

ええ、あなたが提起するポイントはとても良いものです。私たちのMLメソッドは、そのようなもの(タイミング、歴史的背景、聴衆の反応)や意味のあるものをエンコードできるとは思えません。さらに心配なのは、これらのものがユーモアにどのように影響するのかもわからないことであり、その効果を定量化する方法が少なくなります。または、もっと簡潔に言えば、どのように均等化するか、または均等化する方法がわかりません
kc sayz 'kc sayz'
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