为什么人工智能并不有趣

我在2004年的电影中我,机器人戴尔·史普纳警探问一个名叫桑尼的人工智能:“机器人能写交响乐吗?”机器人能把一幅油画变成一幅美丽的杰作吗?”桑尼回答:“你能吗?”

过去十年，科学家们一直在努力回答斯普纳的问题，并取得了惊人的成果。来自罗格斯大学(Rutgers University)、Facebook和查尔斯顿学院(College of Charleston)的研究人员开发了一个名为C.A.N. (Creative Adversarial Network)的原创艺术生成系统。他们“训练”C.A.N.学习从15世纪到20世纪的1119位艺术家的81000多幅画作。人工智能专家为C.A.N.编写算法，以模仿文艺复兴晚期、印象派和波普艺术等绘画风格，然后与这些风格分道扬镳，在人类观众中产生“唤醒”。

在2017年的一次纸在arXiv在美国，科学家们报告称，“人类受试者无法区分由拟议系统生成的艺术品与当代艺术家创作并在顶级艺术博览会上展出的艺术品。”Aiva最近，法国作曲家、作曲家、出版商协会(SACEM)首次注册为作曲家。它从现有的音乐作品中学习，然后创作出原创的、能引起情感共鸣的音乐。

为什么我们没有见过像机器人作曲家那样复杂的机器人喜剧演员呢?

如果人工智能可以很有创造力，它们也会很有趣吗?Eric Horvitz和Dafna Shahaf，来自微软的研究人员，联合前《纽约客》漫画编辑罗伯特·曼科夫(Robert Mankoff)最近展示了人工智能可以告诉有什么好笑。Horvitz和Shahaf开发了一种人工智能来帮助筛选大量提交给《纽约客》的标题竞赛．他们在一篇文章中写道:“我们开发了一种分类器，64%的情况下可以从两个标题中选出更有趣的，并用它来找到最好的标题，大大减少了卡通比赛评委的工作量。纸．

尽管人工智能机器人能听懂笑话，但要讲笑话，它们还有很多东西要学。一般他们的笑话来源于文字游戏，双关语，和不合逻辑的期望。“一粒有能力的种子叫什么?”一位能干的精液。”不完全是罗宾·威廉姆斯。但不坏。

Zoei2014年，马凯特大学(Marquette University)的研究人员发明了一款机器人，有望成为一名崭露头角的单口相声演员。佐伊创造笑话和手势，并检测面部，识别观众对之前笑话的反应。它通过一种称为强化学习(reinforcement learning)的机器学习技术改进了自己的日常工作:很像一部使用试错法的人类喜剧，佐伊通过探索自己的选项并挖掘最佳选项，将笑话的“回报”(笑声或积极回应)最大化。

佐伊必须从零开始，与每一位观众一起，不断积累自己的曲目。人类漫画在某种程度上也是如此，但他们可以记住过去的观众，并在他们之间建立联系，也可以在表演前进行写作和准备。看《泽伊夜现场》(Zoei Night Live)就像在每一场特别节目开始时经历尴尬的开场几分钟，或者不舒服的季试播。

到目前为止，佐伊还没有在更大的背景下进行过测试，也没有在更广泛的人群中进行过测试——它与《爱娃》的喜剧版本还差得远。为什么我们没有看到一个机器人喜剧演员像一个机器人作曲家那样复杂和先进呢?

音乐和语言的基本组成部分的差异可以解释这种差异。西弗吉尼亚大学的Jonah Katz和麻省理工学院的David Pesetsky分别认为，这些积木包括“在语言中，声音和意义的任意配对;音高和音高组合在音乐中。”语言的一般任意性是普遍接受的一个词的发音本身并没有隐含的意义，因为它会在语言、方言、句子等语境中发生变化。卡茨解释说，“可以有7到几十种类型的基本原子组合成复杂的音乐”，而“对于语言来说，基本原子的数量是数万的数量级。”

语言以其错综复杂的变化、意义和动机，成为喜剧的货币。(不是唯一的:看看伟大的闹剧漫画，比如马克思兄弟。)罗伯特·普罗文是一位神经学家，著有《笑声:科学调查他的研究表明，渗透在我们日常生活中的诙谐常常是喜剧演员笑话的种子。在一次实验中，普罗文观察了大学校园里的一群人，看什么能引起笑声。普罗文发现，这些让人发笑的交流类似于“一个才华横溢的编剧编写的冗长的电视情景喜剧”。喜剧依赖于日常对话和共同的文化和社会参照。

我们应该高兴地获悉，人类语言仍然是我们的领域。因为在人工智能中很难捕捉到它的细微差别，我们可以用它比机器更有创造力。一部机器人喜剧要想让观众捧腹大笑，还得走很长一段路，更不用说喜剧场景了。在即兴表演俱乐部，会有一个笨拙的朋友在练习双关语dad-jokes．目前，机器人可以在冰棒棒上写笑话。但他们短期内不会抢戴夫·查普尔的风头。

Silvia Golumbeanu是一名实习编辑鹦鹉螺。

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