Apeas
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Je ne suis pas un grand fan de cette chaîne, mais j’avais hâte de commencer la matinée par un court instant. je le sais Un oignon est bien connu pour ses contributions à, mais quelque chose à propos de ce lancement de produit particulier semble juste réel. Il occupe un espace au-delà de l’amusement: l’inconfort en tant que service.
Dans les colonnes Weekend Reads précédentes, nous avons parlé des projections relatives à la et à ses nombreuses implications. Mais je n’ai jamais vraiment zoomé sur l’un de mes domaines de recherche préférés: la quête de blagues authentiquement drôles.
L'humour est l'un des meilleurs mystères du langage. C'est situationnel, délicat et instinctif. Alors que les chercheurs travaillent à créer des robots qui comprennent et interagissent avec nous en détail, l'humour est également une aspiration naturelle. Une fois que cela est possible, poursuit-on, de nombreuses autres tâches et objectifs deviennent accessibles.
C’est lent. La société civile a pour règle non écrite de ne pas expliquer les blagues. Et, bien sûr, les générer de manière algorithmique nécessite plus que cela. Un ordinateur aura besoin d'une routine à suivre ou d'un moyen d'en générer une pour lui-même. Et cela avant d’examiner comment. On imagine qu'il n'y a pas de meilleur moyen de créer une intelligence qui se déteste que de lui conférer le «cadeau» de l'humour.
En train d'essayer
J'ai une poignée de documents intéressants à porter à votre attention, énumérant quelques approches différentes. Mais avant de vous amuser trop, rappelez-vous que l’idée ici est d’éduquer autant que de divertir. Nous pourrions parler d'automatiser des choses plus banales, mais penser à des blagues est bien plus amusant.
se concentre sur les moyens de prédire l’incongruité – et par extension l’humour – des mots en contexte. Considérez un magicien devenir tellement en colère qu'il tire son lièvre. Un humain comprend deux significations incompatibles à la fois et probablement rit. Sans instruction, un ordinateur met en évidence une erreur grammaticale. Cet article énumère non seulement une approche permettant de catégoriser des phrases drôles et non drôles, mais suggère également un moyen d'aider l'ordinateur à comprendre pourquoi quelque chose est drôle.
Comprendre est une chose, mais raconter une blague est un travail difficile. Les approches d'apprentissage avec le Big Data peuvent-elles créer un humour fiable? de l’Université d’Édimbourg a tenté sa chance et s’est concentré sur des blagues de la forme «J'aime mon X comme j'aime mon Y, Z». Un exemple réussi de cette formule: «J'aime mon café comme j'aime ma guerre, le froid . ”L’une des approches proposées est capable de générer des blagues environ 16% du temps. Cela se compare mal à leur échantillon de blagues humaines – 33% drôle – mais peut-être qu’il ya quelque chose dans l’eau à Edimbourg. Une hilarité sur trois est nettement meilleure que notre expérience limitée.
Un article de 2015 avec trop d'auteurs pour nommer a examiné quelque chose qui pourrait être un peu plus proche de chez nous pour de nombreux lecteurs:. Les résultats sont peut-être prévisibles pour les lecteurs de ce magazine: les sous-titres négatifs ont été marqués comme étant les plus drôles. Plus de preuves qu'il y a quelque chose d'amer dans ma ville natale.
J’atteins la limite de ma capacité à discuter de façon intelligente ou amusante, mais je ne peux m'empêcher de suggérer au lecteur curieux d’ouvrir Liane Gabora, Samantha Thomson et Kirsty Kitto.
Et maintenant pour quelque chose de complètement différent
Retour au plaisir
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