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AI系统尝试学习并生成幽默的双关语

编译 | 深深深海

双关语不仅可以迷惑人类,对于机器更是如此。

一个自然而有趣的机器人,不仅可以阅读我们的新闻或告诉我们天气,还可以理解笑话或撰写一首诗,甚至可以讲述引人入胜的故事。但这些往往会碰触到人工智能学习的极限。

神经网络是自然的模仿者,它通过搜索大量文本来学习语言模式。如果一致性是你的目标,那么这种方法效果很好。但神经网络遵守规则,这可能使得它们成为可怕的骗子。而且即使我们有一长串供它学习的双关语,到了实战中,它也不一定能抓住重点。

斯坦福的一个研究团队试图通过幽默理论的见解给AI带来一些创造性的智慧。

以“The greyhound stopped to get a hare cut”为例,为了使双关语起作用,需要在局部语境中添加一些令人惊讶的东西(“stopped to get a hare cut”本身就没有意义),但也有一个让人恍然的因素将它们联系在一起(在这种情况下多亏了“greyhound”这个词)。

神经网络被赋予一对同音异义词(hair/hare)并产生一个与第一个单词相同的句子,但是当第二个单词被替换进来时,就会让人感到惊讶。然后,为了防止它胡言乱语,插入了另一个单词,使整个句子更具逻辑性。

使一个平淡的句子变成带有幽默感的双关语

团队举行了一场双关语竞赛,AI与人类对抗。根据对双关语进行评级的人来说,结果对于机器而言并不是很好。虽然系统产生的双关语比以前AI的尝试更有趣,但它只在10%的情况下胜过人类。另外,双关语被困在一个相当基本的结构中(有时还会在语法上挣扎),例如“Well, gourmet did it, he thought, it’d butter be right”。

团队表示,“我们还无法解决这个问题。”

麻省理工学院计算心理语言学实验室主任Roger Levy表示,这种方法对于建立具有更多个性的人工智能是一个很有潜力的步骤。“幽默是研究心灵本质具有挑战性的一面,但它也是使我们成为人类的不可或缺的一部分。”

四年前,Levy 描述了一种计算方法来预测双关语是否是幽默的,更广泛地说,幽默研究强调了为神经网络带来更多人类智能的必要性。最近,他一直用“惊讶”作为研究AI如何理解语言的其他方面的方法。

“惊讶是AI和认知科学中最核心的概念之一,它反映了我们何时遇到新的或意外的信息,例如在我们阅读时跟踪眼球运动。在机器中,它是用概率测量的,在给定的上下文中概率较低的词更令人惊讶。”

接下来,团队希望将双关语方法应用于更复杂的创作任务,如讲故事。这个想法是让神经网络做出擅长的事情,然后用人类智能编辑结果。例如,可以训练神经网络生成一连串完美连贯的句子,然后学习叙事理论将该输出编辑成具有创造性的短篇小说。

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