大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種人工智能可以生成上千條“雞為何要過馬路”式的笑話。但它們理解這些笑話為何有趣嗎?
利用《紐約客》雜志卡通標(biāo)題競賽的數(shù)百條參賽作品作為測試素材，研究人員給AI模型和人類出了三道題：把笑話與卡通配對；識別優(yōu)勝標(biāo)題；解釋優(yōu)勝標(biāo)題為何有趣。
在所有題目中，人類表現(xiàn)明顯優(yōu)于機(jī)器，即使ChatGPT等AI取得了進(jìn)步也是如此。那么，機(jī)器開始“理解”幽默了嗎?簡言之，它們確實(shí)取得了一些進(jìn)展，但距離真正的理解還差得很遠(yuǎn)。
艾倫人工智能研究院的研究科學(xué)家Jack Hessel博士說：“挑戰(zhàn)AI模型是否‘理解’的方法是設(shè)計(jì)測試題給它們選擇題或其他帶精確度分?jǐn)?shù)的評估。如果某個(gè)模型最終在這個(gè)測試中超過人類表現(xiàn)，你會(huì)想，‘好吧，這是否意味著它真正理解了?’堅(jiān)稱沒有任何機(jī)器可以真正‘理解’，因?yàn)槔斫馐侨说奶刭|(zhì)，這種立場也是可辯護(hù)的。但無論機(jī)器是否理解，它們在這些任務(wù)上的出色表現(xiàn)仍令人印象深刻?！?/p>
Hessel是論文《安卓會(huì)笑電羊嗎?來自《紐約客》卡通標(biāo)題競賽的幽默“理解”基準(zhǔn)測試》的第一作者，該論文在7月9日至14日于多倫多舉行的第61屆計(jì)算語言學(xué)年會(huì)上獲得最佳論文獎(jiǎng)。康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院Charles Roy Davis教授Lillian Lee和華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程Paul G. Allen學(xué)院教授、艾倫人工智能研究院常識智能高級主管Yejin Choi也是該論文的合著者。其他貢獻(xiàn)者包括猶他大學(xué)計(jì)算學(xué)院助理教授Ana Marasovic、艾倫人工智能研究院研究科學(xué)家Jena D. Hwang、華盛頓大學(xué)研究助理Jeff Da、OpenAI研究員Rowan Zellers，以及幽默漫畫家、《紐約客》長期卡通編輯Robert Mankoff。
為開展研究，這些學(xué)者收集了14年的《紐約客》卡通標(biāo)題競賽素材，共超過700組。每組競賽包括:無標(biāo)題卡通圖；該周參賽作品；《紐約客》編輯選擇的三名決賽選手；對于某些競賽，還包括每個(gè)參賽作品的群眾質(zhì)量評估。
對每組競賽，研究人員用兩類AI模型參與三項(xiàng)任務(wù)：基于計(jì)算機(jī)視覺的“從像素”模型和基于對卡通的人類概述進(jìn)行分析的“從描述”模型。Hessel說：“有些照片數(shù)據(jù)集帶有類似‘這是我的狗’的說明?！都~約客》案例有趣之處在于，圖像與標(biāo)題之間的關(guān)系是間接的、戲謔的，并引用了許多現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體和規(guī)范。因此，‘理解’這些東西之間的關(guān)系需要更高層次的細(xì)膩度。”
實(shí)驗(yàn)中，匹配要求AI模型從其他競賽的決賽選手中為給定的卡通選擇決賽標(biāo)題;質(zhì)量排名要求模型區(qū)分決賽標(biāo)題和非決賽標(biāo)題;解釋要求模型生成自由文本，解釋優(yōu)質(zhì)標(biāo)題如何與卡通相關(guān)。
Hessel親自撰寫了大部分人生成的解釋，因?yàn)楸姲巳蝿?wù)的效果不佳。他為超過650幅卡通各生成了60字的解釋。Hessel說：“在機(jī)器學(xué)習(xí)背景下，650這個(gè)數(shù)量看起來很小，因?yàn)槟抢锏臄?shù)據(jù)點(diǎn)通常有成千上萬。直到你開始一一寫出來時(shí)，才感覺到。”
這項(xiàng)研究揭示了AI和人類對幽默“理解”之間存在顯著差距。在卡通-標(biāo)題匹配選擇題中，最佳AI模型準(zhǔn)確率只有62%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類同條件下的94%。而在人生成與AI生成的解釋比較中，人類的解釋約以2比1受青睞。
雖然AI目前還無法“理解”幽默，但它可以成為幽默創(chuàng)作者的輔助創(chuàng)意工具。
本文譯自 techxplore，由 BALI 編輯發(fā)布。
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