За прашањето „Зошто е нешто толку смешно?” научниците, но ниту лаиците не можат да се согласат. Сега обидете се да замислите дека згора на тоа треба да научите робот да развие смисла за хумор.

Сепак, тим од јапонски научници од Универзитетот во Кјото се обидува да го направи токму тоа, дизајнирајќи вештачка интелигенција (AI) која учи преку заеднички систем за смеење. Научниците го опишуваат нивниот иновативен пристап за градење смисла за хумор во андроидот „Ерика“ во студија објавена во научното списание „Frontiers in Robotics and AI“.

Предизвикот со кој се справуваат јапонските научници е да создадат човечки нијанси на хумор за систем за вештачка интелигенција за да ги подобри природните разговори помеѓу роботите и луѓето.

„Сметаме дека една од важните функции на разговорната вештачка интелигенција е емпатијата. Разговорот е, се разбира, мултимодален, а не само давање точни одговори. Затоа решивме дека еден начин на кој робот може да сочувствува со корисниците е споделување на нивната смеа, што не можете да го направите со четбот базиран на текст, објасни водечкиот автор Др. Коџи Инуе, доцент на Универзитетот во Кјото на Катедрата за разузнавачка наука и технологија при Факултетот за информатика.

Во јапонскиот модел на споделено смеење, човекот прво се смее, а системот на вештачка интелигенција одговара со смеа како емпатична реакција. Тој пристап бараше дизајнирање на три потсистеми, еден за откривање смеа, друг за одлучување дали да се смее и трет за избор на типот на соодветно смеење.

Научниците собраа податоци за обука од повеќе од 80 дијалози од брзински спојувања, социјално сценарио во кое големи групи луѓе се мешаат или комуницираат еден на еден за краток временски период. Во овој случај, во маратонот за спојување на партнери вклучуваше студенти од Универзитетот во Кјото и андроидот Ерика, кој беше телеопериран од неколку актерки аматери.

Кој е андроидот Ерика, можеби најдобро говори видеото приложено подолу, кое е само едно од многуте за Ерика, кое го пренесоа многу светски медиуми.

„Нашиот најголем предизвик во оваа работа беше да идентификуваме вистински случаи на споделено смеење, што не е лесно, бидејќи како што знаете, повеќето смеења всушност воопшто не се споделуваат. Моравме внимателно да категоризираме која смеа точно би можеле да ја искористиме за нашата анализа, а не само да претпоставиме дека може да се одговори на секоја смеа, појасни Инуе.

Видот на смеење е исто така важен, бидејќи во некои случаи учтивата насмевка може да биде посоодветна од гласното громогласно смеење. Експериментот беше ограничен на социјална смеа, наспроти среќна смеа.