Acabei de assistir a um recente vídeo da WIRED sobre o desempenho dos assistentes virtuais em contar piadas. Eles são compostos por humanos, mas eu gostaria de saber se a IA ficou boa o suficiente para escrever alguns.
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Acabei de assistir a um recente vídeo da WIRED sobre o desempenho dos assistentes virtuais em contar piadas. Eles são compostos por humanos, mas eu gostaria de saber se a IA ficou boa o suficiente para escrever alguns.
Eu não acho que a IA tenha chegado a esse ponto ainda. Aqui estão alguns documentos interessantes sobre o assunto:
Foi recentemente escrito um artigo que tentou gerar piadas usando aprendizado não supervisionado . As piadas são fórmulas: elas têm toda a forma "eu gosto do meu X como gosto do meu Y: Z", em que X e Y são substantivos, e Z é um adjetivo que pode descrever X e Y. Aqui estão algumas das piadas geradas neste artigo:
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
Quão engraçadas são essas piadas é uma questão de gosto pessoal, eu acho.
Outro artigo de Dario Bertero e Pascale Fung faz uso de um LSTM para prever o humor de um conjunto de dados da teoria do Big Bang. Isso não está gerando piadas, mas descobrir onde as piadas são contidas neste conjunto de dados (portanto, teoricamente, o conjunto de dados rotulado resultante pode ser usado para treinar um modelo para criar piadas).
Outro artigo é o de He Ren, Quan Yang . Diferentemente do primeiro artigo mencionado acima, que não era supervisionado, este é um modelo de aprendizado supervisionado. Seu modelo de rede neural gera piadas como:
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 .
Meus dois centavos :
Até o momento em que este artigo foi escrito, parece que as Redes Neurais Recorrentes em Camadas Múltiplas (LSTM, GRU, RNN) para modelos de linguagem no nível de caracteres são, de longe, a maneira mais promissora de fazer isso. Talvez, se você encontrar alguns dados muito interessantes, possa criar algumas piadas engraçadas, semelhantes à maneira como Janelle Shane foi capaz de gerar o que eu acho serem linhas de captação realmente engraçadas, como:
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.
No momento, não temos uma teoria cognitiva do humor satisfatória (ou pelo menos uma que possa avaliar a hilaridade de uma piada); portanto, uma rápida pesquisa da literatura parece mostrar que não temos muita pista sobre como construir um modelo.
Por esse motivo, e pelo fato de os métodos existentes não parecerem produzir de forma confiável boas piadas de forma livre, parece haver poucas razões para acreditar que os métodos de ML possam produzir boas piadas.
Mas é claro que tudo isso é normativo.
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