Только что посмотрел недавний WIRED-ролик о выступлении виртуальных помощников, рассказывающих анекдоты. Они составлены людьми, но я хотел бы знать, достаточно ли хорош ИИ, чтобы написать что-нибудь.
9
Только что посмотрел недавний WIRED-ролик о выступлении виртуальных помощников, рассказывающих анекдоты. Они составлены людьми, но я хотел бы знать, достаточно ли хорош ИИ, чтобы написать что-нибудь.
Я не думаю, что ИИ дошел до этого момента. Вот несколько интересных статей на эту тему:
Недавно была написана статья, в которой пытались генерировать шутки, используя неконтролируемое обучение . Шутки являются формальными: они все имеют форму «мне нравится мой X, как мне нравится мой Y: Z», где X и Y - существительные, а Z - прилагательное, которое может описывать как X, так и Y. Вот некоторые из шутки, сгенерированные в этой статье:
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
Насколько забавны эти шутки, это вопрос личного вкуса.
Другая статья Дарио Бертеро и Паскаля Фанга использует LSTM для предсказания юмора на основе набора данных из теории Большого взрыва. Это не генерация шуток, а выяснение, где эти шутки произносятся в этом наборе данных (так что теоретически, получившийся помеченный набор данных можно надеяться использовать для обучения модели созданию шуток).
Еще одна статья - это Хен Рен, Цюань Ян . В отличие от первой статьи, упомянутой выше, которая не контролировалась, это модель обучения под наблюдением. Их модель нейронной сети порождает такие шутки, как:
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 .
Мои два цента :
На момент написания статьи представляется, что многослойные рекуррентные нейронные сети (LSTM, GRU, RNN) для языковых моделей на уровне символов - безусловно, самый многообещающий способ сделать это. Может быть, если вы найдете действительно классные данные, вы можете придумать несколько забавных шуток, похожих на то, как Джанель Шейн смогла сгенерировать то, что я считаю действительно забавными пикапами, такими как:
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.
На данный момент у нас нет удовлетворительной когнитивной теории юмора (или, по крайней мере, теории, которая может оценить веселость шутки), поэтому быстрый обзор литературы, кажется, показывает, что мы не очень понимаем как построить модель.
Из-за этого и того факта, что существующие методы не дают надежных шуток в свободной форме, кажется, мало оснований полагать, что методы ML могут создавать хорошие шутки.
Но, конечно, это все нормативно.
источник