Kısa süre önce sanal asistanların şaka anlatımlarındaki WIRED videosunu izledim. İnsanlar tarafından besteleniyorlar, ancak yapay zekanın bir şeyler yazacak kadar iyi olup olmadığını bilmek istiyorum.
Kısa süre önce sanal asistanların şaka anlatımlarındaki WIRED videosunu izledim. İnsanlar tarafından besteleniyorlar, ancak yapay zekanın bir şeyler yazacak kadar iyi olup olmadığını bilmek istiyorum.
Yanıtlar:
Yapay zeka henüz bu noktaya gelmedi sanmıyorum. İşte konuyla ilgili bazı ilginç makaleler:
Kısa süre önce, denetimsiz öğrenmeyi kullanarak şakalar yapmaya çalışan bir makale yazılmıştır . Şakalar formülseldir: hepsi X ve Y isimleri gibi "X'i seviyorum Y: Z gibi seviyorum" biçimindedir ve Z hem X hem de Y'yi tanımlayabilen bir sıfattır. bu makalede üretilen şakalar:
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
Bu şakaların ne kadar komik olduğunu sanırım kişisel bir zevk meselesi.
Dario Bertero ve Pascale Fung'un bir başka makalesi , Big Bang teorisinin bir veri kümesindeki mizahı tahmin etmek için bir LSTM kullanıyor. Bu şakalar üretmez, ancak bu veri kümesinde şakaların nerede söylendiğini bulmaktır (bu nedenle teorik olarak, ortaya çıkan etiketli veri seti, şakalar oluşturmak için bir modeli eğitmek için kullanılabilir).
Yine başka bir makale He Ren, Quan Yang . Yukarıda sözü edilen ve denetimsiz olan ilk makalenin aksine , bu denetimli bir öğrenme modelidir. Sinir ağı modeli, şakalar üretir:
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 .
İki sentim :
Bu yazıdan itibaren, karakter düzeyindeki dil modelleri için Çok Katmanlı Tekrarlayan Sinir Ağları (LSTM, GRU, RNN) açıkçası bu konuda en umut verici yol. Belki de gerçekten harika veriler bulursanız, Janelle Shane'in gerçekten komik pickup hatları gibi bulduğum şeyi nasıl üretebildiğine benzer bazı komik şakalar bulabilirsin:
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.
Şu andan itibaren tatmin edici bir bilişsel mizah teorisimiz yok (ya da en azından bir şakanın komikliğini değerlendirebilen bir teori), bu yüzden literatürün hızlı bir araştırması, hakkında çok fazla ipucumuz olmadığını gösteriyor. bir modelin nasıl oluşturulacağı.
Bu nedenle ve mevcut yöntemlerin iyi şakalar serbest formunu güvenilir bir şekilde üretmediği gerçeği nedeniyle, ML yöntemlerinin iyi şakalar üretebileceğine inanmak için çok az neden var gibi görünüyor.
Ama elbette bunların hepsi normatif.