Người Hài Hước Nằm Trong Máy. Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Học Chơi Chơi

Đây là một câu cười khó chịu cho bạn: Chó đua đã dừng lại để cắt đuôi thỏ.

Đừng trách bố vì điều này. Trách các máy móc.

Một bộ tạo trò chơi chơi có thể nghe có vẻ như không phải là công việc nghiêm túc đối với một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo---nói cách khác, đó là thứ được làm nhanh chóng vào cuối tuần để làm vui lòng đồng nghiệp trong lab khi đến thứ Hai. Nhưng đối với He He, người đã thiết kế chính nó trong thời kỳ nghiên cứu sau tiến sĩ tại Stanford, đó là một điểm khởi đầu cho một vấn đề khó khăn trong học máy. Mục tiêu của He là xây dựng trí tuệ nhân tạo mà nói chuyện tự nhiên và vui vẻ---bot không chỉ đọc tin tức hoặc nói cho chúng ta biết thời tiết, mà còn có thể đùa hoặc sáng tác một bài thơ, thậm chí kể một câu chuyện hấp dẫn. Nhưng để đạt được điều đó, cô ấy nói rằng, đụng phải giới hạn của cách trí tuệ nhân tạo thông thường học.

Mạng nơ-ron tự nhiên là những kẻ mô phỏng tự nhiên, học các mô hình ngôn ngữ bằng cách đào sâu vào lượng lớn văn bản. Nếu sự mạch lạc là mục tiêu của bạn, cách tiếp cận này hoạt động tốt---thực sự tốt, đến mức mà những tiến bộ gần đây đã khiến cho một cuộc tranh cãi về đạo đức liệu người có thể lạm dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra tin tức giả mạo thuyết phục. Nhưng đoạn văn kết quả lại khô như văn bản báo và bài viết Wikipedia thường được sử dụng để đào tạo chúng. Mạng nơ-ron, nói cách khác, tuân thủ quá mức, và điều đó khiến chúng trở nên kém hài hước. Một câu đùa được chế tạo tốt dao động ở mép của tính mạch lạc mà không đắm chìm vào vô nghĩa, He nói, và mạng nơ-ron đơn giản không có khả năng giữ được sự cân bằng đó. Hơn nữa, mục đích của sáng tạo là để, vâng, mới mẻ. “Ngay cả nếu chúng ta có một danh sách dài các câu cảm tử mà nó có thể học, điều đó cũng bỏ lỡ điều quan trọng,” cô ấy nói.

Thay vào đó, He và đội ngũ của cô, bao gồm Nanyun Peng và Percy Liang, đã cố gắng trang bị cho trí tuệ nhân tạo của họ một chút sự hài hước sáng tạo, sử dụng những hiểu biết từ lý thuyết về hài hước. Đối với bất kỳ ai đã dám tạo một câu cảm tử, trực giác này sẽ âm thầm quen. Để một câu cảm tử hoạt động, He quyết định nó cần phải gây bất ngờ trong ngữ cảnh cục bộ (“dừng lại để cắt đuôi thỏ” không có ý nghĩa gì khi đứng một mình) nhưng cũng phải có yếu tố “aha” kết nối mọi thứ lại với nhau (trong trường hợp này, nhờ vào từ “greyhound”). Cô và đội ngũ của cô ấy chọn đặt tên cho mất cân bằng này bằng tiếng học thuật chính xác: nguyên lý “bất ngờ cục bộ toàn cầu.” Để tạo một câu cảm tử, mạng nơ-ron được đưa ra một cặp từ đồng âm (hair/hare) và tạo ra một câu mà từ đầu tiên là bình thường, nhưng khi từ thứ hai được đổi vào thì gây bất ngờ. Sau đó, để kéo nó lại khỏi mép của lời vô nghĩa, nó chèn thêm một từ khác mang lại một chút logic cho cả câu.

Tiếp theo, He tổ chức một cuộc thi cảm tử, đối đầu trí tuệ nhân tạo với những người hài hước (người). Theo các công nhân đánh giá câu cảm tử, kết quả là … không tốt cho máy móc, ít nhất là theo tiêu chuẩn của con người. Mặc dù hệ thống của He tạo ra những câu cảm tử hài hước hơn nhiều so với một thử nghiệm trước đó được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, nó chỉ đánh bại con người 10 phần trăm trong số các trường hợp. Ngoài ra, các câu cảm tử bị kẹt trong một cấu trúc tương đối nguyên thủy (và đôi khi khó khăn về ngữ pháp). Một số ví dụ:

Đó là vì người đàm phán đã trả lại xe của tôi một cách toàn vẹn.
Ngay cả từ bên ngoài, tôi có thể nói rằng anh ấy đã mất một số sự chờ đợi.
Thực sự, người sành ăn đã làm được điều đó, anh ấy nghĩ, nó phải là ngon ngay.

“Chúng ta chưa đâu gần giải quyết được vấn đề này,” He nói.

Tuy nhiên, Roger Levy, giám đốc phòng thí nghiệm ngôn ngữ tâm lý tính toán của MIT, nói rằng phương pháp này là một bước tiến hứa hẹn trong việc xây dựng trí tuệ nhân tạo với một chút cá nhân tính. “Hài hước là một khía cạnh thách thức của việc nghiên cứu tâm trí. Nhưng nó cũng là cơ bản đối với điều làm cho chúng ta trở nên con người,” ông nói. Bốn năm trước, Levy mô tả một phương pháp tính toán để dự đoán xem một câu cảm tử có hài hước không---công việc mà cuối cùng đã trở thành nền tảng cho phương pháp tạo ra câu cảm tử của He. Levy nói ông đã dự định thử nghiệm một cái gì đó giống như nguyên lý “bất ngờ cục bộ toàn cầu,” mà có độ chính xác cao hơn so với các lý thuyết được sử dụng trong bài báo của ông. Khái niệm này có ý nghĩa, theo cách hiểu bản năng, nhưng ông chưa có dữ liệu để chứng minh điều đó. “Thật tuyệt vời khi thấy nó thực sự hiệu quả,” ông nói.

Rộng hơn, nghiên cứu về hài hước làm nổi bật sự cần thiết phải đưa thêm trí tuệ nhân tạo vào mạng nơ-ron, Levy nói. Gần đây, ông đã sử dụng sự bất ngờ như một cách để nghiên cứu các khía cạnh khác của cách trí tuệ nhân tạo hiểu ngôn ngữ. “Sự bất ngờ là một trong những khái niệm trung tâm nhất trong cả trí tuệ nhân tạo và khoa học kỹ thuật nhận thức,” Levy nói. Ở con người, nó phản ánh khi chúng ta gặp thông tin mới hoặc không mong đợi, và có thể được đo lường bằng một chỉ số, như theo dõi động tác mắt khi chúng ta đọc. Trong máy móc, nó được đo lường bằng xác suất---một từ có xác suất thấp trong ngữ cảnh cụ thể làm cho nó trở nên bất ngờ hơn.

Điều này khiến cho sự bất ngờ trở thành một cách thuận tiện để so sánh cách não bộ của con người và máy móc rơi vào ngôn ngữ---một cách để khám phá cơ cấu nội tại của các hộp đen tương ứng của chúng ta. Bằng cách đưa mạng nơ-ron vào một bộ kiểm tra ngôn ngữ tâm lý học nhằm nghiên cứu cách con người xử lý ngôn ngữ không rõ ràng, Levy phát hiện mình có thể bắt đầu thấy nơi mà máy móc bất ngờ bị mất cân bằng hoặc vượt qua thách thức một cách không giống với con người. Điều chỉnh cho những khác biệt đó, ông nói, có thể là chìa khóa để thiết kế trí tuệ nhân tạo với hành vi giống như con người hơn.

Trong thời gian chờ đó, He nói rằng cô hy vọng áp dụng phương pháp cảm tử tổng quát của mình vào các nhiệm vụ sáng tạo khó khăn hơn, như kể chuyện. Ý tưởng, cô nói, là để mạng nơ-ron làm điều mà nó giỏi và sau đó chỉnh sửa kết quả với trí tuệ nhân tạo. Một mạng nơ-ron có thể được huấn luyện để tạo ra một chuỗi câu hoàn toàn có logic, ví dụ, và sau đó học cách chỉnh sửa đầu ra đó thành một câu chuyện ngắn sáng tạo dựa trên lý thuyết của câu chuyện. “Mục tiêu là tạo ra những câu chuyện sáng tạo và thú vị hơn,” He nói. “Tôi muốn trí tuệ nhân tạo viết những câu chuyện về những điều mà con người không nghĩ đến việc viết về.”

• Tìm bạn thời thơ ấu dẫn tới một phát hiện đen tối
• Bên trong ngành công nghiệp kỳ lạ, phồn thịnh của ảnh hưởng trực tuyến
• Vẻ đẹp yên bình của những chiếc xe thể thao đầy khí động
• Tristan Harris tuyên bố sẽ chống lại “sự suy giảm của con người”
• Một chiến lược mới để điều trị ung thư, nhờ vào Darwin
• ✨ Tối ưu hóa cuộc sống tại nhà của bạn với những sự lựa chọn tốt nhất của đội ngũ Gear chúng tôi, từ robot hút bụi đến nệm giá rẻ đến loa thông minh.
• 📩 Muốn thêm? Đăng ký nhận bản tin hàng ngày của chúng tôi và đừng bao giờ bỏ lỡ những câu chuyện mới nhất và tuyệt vời nhất của chúng tôi