AI가 아직 좋은 농담을 쓸 수 있습니까?


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농담에 대한 가상 조수의 성능에 대한 최근의 유선 비디오를 보았습니다. 그것들은 인간에 의해 구성되었지만 AI가 일부를 작성하기에 충분히 좋은지 알고 싶습니다.

답변:


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AI가 아직 그 시점에 도달하지 않았다고 생각합니다. 이 주제에 관한 흥미로운 논문 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 최근 비지도 학습을 사용하여 농담 을 시도하는 논문이 작성되었습니다 . 농담은 공식적입니다. "X와 Y는 명사이고 Z는 X와 Y를 모두 설명 할 수있는 형용사입니다. 여기에서 X와 Y는 명사이고 Z는 X와 Y를 모두 설명 할 수있는 형용사입니다. 이 논문에서 생성 된 농담 :

    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
    

    이 농담이 얼마나 재밌는지는 개인적인 취향의 문제입니다.

  • Dario Bertero와 Pascale Fung의 또 다른 논문 은 Big Bang 이론 쇼의 데이터 세트에서 유머를 예측하기 위해 LSTM을 사용합니다. 이것은 농담을 생성하는 것이 아니라이 데이터 세트에서 농담이 어디에서 나오는지 알아내는 것입니다 (이론적으로 결과적으로 레이블이 지정된 데이터 세트는 농담을 만들기 위해 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있기를 바랍니다).

  • 또 다른 논문은 He Ren, Quan Yang의 논문이다 . 감독되지 않은 위에서 언급 한 첫 번째 논문 과 달리 , 이것은 감독 학습 모델입니다. 신경망 모델은 다음과 같은 농담을 생성합니다.

    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 .
    

내 두 센트 :

이 글을 쓰는 시점에서 문자 수준 언어 모델을위한 LSTM, GRU, RNN (Multi-layer Recurrent Neural Networks)이 가장 유망한 방법 인 것으로 보입니다. 아마도 정말 멋진 데이터를 찾으면 Janelle Shane 이 다음과 같은 재미있는 픽업 라인으로 생성 한 것을 생성 하는 것과 비슷한 재미있는 농담을 얻을 수 있습니다.

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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나는 그 재밌는 tbh를 발견했다
BlueMoon93

@Tshilidzi Mudau 게시 해 주셔서 감사합니다 !!! 유머 (유머를 구성 할 수있는 비합리성)도 실용적 가치를 가질 수 있기 때문에 저는이 주제에 특히 관심이 있습니다.
DukeZhou

그것들은 "완전히 새로운 것들"의 선택이며, 농담을 말하는 사람은 다른 많은 사람들을 쉽게 화나게 할 수있는 것을 좋아한다고 주장하기 때문에 조금 더 위대합니다. 나는 이것이 그들이 "완전히 새로운"이유 중 하나라고 추측하고있다. 즉, 그들이 그렇게 새로운 것이 아니라, 아마도 자신을 유지하는 법을 배운 사람들이 더 많을 것이다. 재미있는 게시물.
Mike Wise

마지막 "hello"줄은 이 사실을 상기시킵니다 .

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현재로서는 유머에 대한인지 이론이 만족스럽지 못합니다. 모델을 구축하는 방법.

그 때문에 기존 방법이 좋은 농담 자유 형식을 안정적으로 생성하지 않는 것처럼 보이므로 ML 방법이 좋은 농담을 생성 할 수 있다고 믿을만한 근거가 거의없는 것 같습니다.

그러나 물론 이것은 모두 규범입니다.


농담은 현재 / 최근 이벤트에 의존하기 때문에 모델의 일부는 실시간으로 지속적으로 동적이어야합니다. 그리고 그것이 인공 지능 코미디언이라면 관중의 기분이 바뀌고 반응이 타이밍을 결정합니다. Jeopardy가 어떻게 "Watson"을 가졌는지 아십니까? 아마도 SNL이나 CC는 첫 번째 인공 지능 코미디언 인 "Chaplin"을 가질 수있을 것입니다. ^ _ ^

그래 당신이 제기하는 포인트는 아주 좋은 것입니다. 우리의 ML 방법이 그런 것들 (타이밍, 역사적 맥락, 청중 반응)과 의미있는 방식으로 물건을 인코딩 할 수없는 것 같습니다. 더 걱정스럽게도 우리는 이러한 것들이 유머에 영향을 미치며 그 효과를 정량화하는 방법이 적다는 것을 알지 못합니다. 이상 간결하게 넣어, 우리가 모르는 우리는 어떻게 짝수 또는 방법도
KC sayz 'KC sayz'
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