Chỉ cần xem một video WIRED gần đây về hiệu suất của trợ lý ảo khi kể chuyện cười. Chúng được sáng tác bởi con người, nhưng tôi muốn biết liệu AI có đủ tốt để viết một số hay không.
Chỉ cần xem một video WIRED gần đây về hiệu suất của trợ lý ảo khi kể chuyện cười. Chúng được sáng tác bởi con người, nhưng tôi muốn biết liệu AI có đủ tốt để viết một số hay không.
Câu trả lời:
Tôi không nghĩ AI đã đi đến điểm đó. Dưới đây là một số bài viết thú vị về chủ đề này:
Một bài báo gần đây đã được viết để cố gắng tạo ra những trò đùa bằng cách học tập không giám sát . Những câu chuyện cười có công thức: chúng đều có dạng "Tôi thích X của tôi như tôi thích Y: Z" trong đó X và Y là danh từ và Z là một tính từ có thể mô tả cả X và Y. Dưới đây là một số truyện cười được tạo ra trong bài báo này:
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
Làm thế nào buồn cười những trò đùa là một vấn đề của sở thích cá nhân tôi đoán.
Một bài báo khác của Dario Bertero và Pascale Fung sử dụng LSTM để dự đoán sự hài hước từ bộ dữ liệu của lý thuyết Big Bang cho thấy. Điều này không tạo ra trò đùa nhưng tìm ra nơi mà những câu chuyện cười được nói trong bộ dữ liệu này (vì vậy về mặt lý thuyết, bộ dữ liệu được dán nhãn có thể hy vọng có thể được sử dụng để đào tạo một mô hình để tạo ra các câu chuyện cười).
Một bài báo khác là của He Ren, Quan Yang . Không giống như bài báo đầu tiên được đề cập ở trên không được giám sát, đây là mô hình học tập có giám sát. Mô hình mạng lưới thần kinh của họ, tạo ra những trò đùa như:
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 .
Hai xu của tôi :
Khi viết bài này, có vẻ như Mạng thần kinh tái phát nhiều lớp (LSTM, GRU, RNN) cho các mô hình ngôn ngữ cấp ký tự cho đến nay là cách hứa hẹn nhất để đi về nó. Có lẽ nếu bạn tìm thấy một số dữ liệu thực sự thú vị, bạn có thể nghĩ ra một số trò đùa vui nhộn, tương tự như cách Janelle Shane có thể tạo ra những gì tôi thấy là những dòng bán tải thực sự hài hước như:
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.
Cho đến bây giờ chúng ta không có một lý thuyết hài hước về nhận thức (hoặc ít nhất, một lý thuyết có thể đánh giá sự vui nhộn của một trò đùa), vì vậy một cuộc khảo sát nhanh về tài liệu dường như cho thấy chúng ta không có nhiều manh mối về làm thế nào để xây dựng một mô hình.
Do đó, và thực tế là các phương thức hiện tại dường như không tạo ra hình thức miễn phí cho những câu chuyện cười hay, dường như có rất ít lý do để tin rằng các phương thức ML có thể tạo ra những câu chuyện cười hay.
Nhưng tất nhiên đây là tất cả quy chuẩn.