Ich habe gerade ein aktuelles WIRED-Video über die Leistung virtueller Assistenten beim Erzählen von Witzen gesehen. Sie werden von Menschen komponiert, aber ich würde gerne wissen, ob die KI gut genug geworden ist, um einige zu schreiben.
Ich glaube nicht, dass die KI diesen Punkt erreicht hat. Hier sind einige interessante Artikel zu diesem Thema:
Kürzlich wurde ein Artikel geschrieben, in dem versucht wurde, mit unbeaufsichtigtem Lernen Witze zu generieren . Die Witze sind formelhaft: Sie haben alle die Form "Ich mag mein X wie ich mein Y: Z", wobei X und Y Substantive sind, und Z ist ein Adjektiv, das sowohl X als auch Y beschreiben kann. Hier sind einige der In diesem Artikel erzeugte Witze:
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
Wie lustig diese Witze sind, hängt wohl vom persönlichen Geschmack ab.
Ein anderes Papier von Dario Bertero und Pascale Fung verwendet ein LSTM, um Humor aus einem Datensatz der Urknalltheorie vorherzusagen. Dies erzeugt keine Witze, sondern findet heraus, wo die Witze in diesem Datensatz gesagt werden (theoretisch kann der resultierende beschriftete Datensatz hoffentlich verwendet werden, um ein Modell zum Erstellen von Witzen zu trainieren).
Ein weiteres Papier ist das von He Ren, Quan Yang . Im Gegensatz zu dem oben erwähnten ersten Artikel, der unbeaufsichtigt war, handelt es sich hierbei um ein überwachtes Lernmodell. Ihr neuronales Netzwerkmodell erzeugt Witze wie:
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 .
Meine zwei Cent :
Zum jetzigen Zeitpunkt scheint es, dass mehrschichtige wiederkehrende neuronale Netze (LSTM, GRU, RNN) für Sprachmodelle auf Zeichenebene bei weitem der vielversprechendste Weg sind, dies zu tun. Wenn Sie einige wirklich coole Daten finden, können Sie sich vielleicht ein paar lustige Witze einfallen lassen, ähnlich wie Janelle Shane in der Lage war, etwas zu generieren, was ich für wirklich lustige Pickup-Zeilen halte, wie:
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.
Derzeit haben wir keine zufriedenstellende kognitive Theorie des Humors (oder zumindest eine, die die Heiterkeit eines Witzes bewerten kann). Ein kurzer Überblick über die Literatur scheint also zu zeigen, dass wir keine Ahnung haben wie man ein Modell baut.
Aus diesem Grund und aufgrund der Tatsache, dass vorhandene Methoden nicht zuverlässig gute Witze in freier Form zu produzieren scheinen, scheint es wenig Grund zu der Annahme zu geben, dass ML-Methoden gute Witze produzieren können.
Aber das ist natürlich alles normativ.
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