रूसी राजनेता अलास्का को वापस लेना चाहते हैं ... और अन्य एआई-जनित चुटकुले

हँसी, अंतिम सीमा (लेखक द्वारा छवि)

क्यों हास्य एआई में अगली सफलता की ओर ले जा सकता है

आइए ईमानदार रहें: कोई भी वास्तव में नहीं सोचता कि मशीनें मजाकिया हैं (अभी तक)। बुद्धि, रचनात्मकता और कल्पनाशीलता ऐसी विशेषताएं हैं जो मनुष्य मशीनों के साथ हमारी प्रतिद्वंद्विता में निकटता से रखते हैं।

एआई के साथ हल करने के लिए कई अन्य समस्याओं के साथ, कोई क्यों परवाह करेगा कि मशीन होने से हमें हंसी आती है?

दिलचस्प बात यह है कि चुटकुले लिखना मशीन और मानव बुद्धि के बीच की खाई को पाटने की चाबियों में से एक हो सकता है।

आज के बड़े भाषा मॉडल की सीमाएं अक्सर तर्क करने की क्षमता के इर्द-गिर्द घूमती हैं। अब तक, आप सबसे उन्नत मॉडलों पर भी मूल विचारों को उत्पन्न करने के बजाय केवल मनुष्यों की नकल करने का आरोप लगा सकते हैं। जिस तरह से मनुष्य सीमित ज्ञान के साथ निर्णय लेता है, उसी तरह अलग-अलग अवधारणाओं को तोड़ने और फिर उन्हें पूरी तरह से नए लोगों में फिर से इकट्ठा करने की क्षमता गायब हो गई है।

यह सिर्फ कॉमेडी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होता है। यह एक क्लासिक फॉर्मूला है जो काम करता है: कुछ अवधारणाएं लें, इन अवधारणाओं की अपरंपरागत विशेषताओं को खोजें, और उन्हें एक नए तरीके से एक साथ वापस बांधें।

एआई ट्विटर फीड द्वारा लिखे गए इस जोक पर एक नज़र डालें:

हम कल्पना कर सकते हैं कि कैसे एक मशीन ने दो अलग-अलग अवधारणाओं को दर्दनाक शब्द के साथ जोड़कर इस मजाक को इकट्ठा किया होगा:

• काली मिर्च खाने से दर्द होता है
• गाय फ़िएरी एक भोजन शो की मेजबानी करता है और कुछ लोगों द्वारा इसे दर्दनाक (देखने के लिए) के रूप में वर्णित किया गया है

और हमारे रूस के मजाक की पंचलाइन? यह एआई से भी है …

हालांकि एक पेशेवर हास्य लेखक ने ऊपर दिए गए ट्विटर फ़ीड को a . के आधार पर बनाया है चुटकुला लेखन के लिए फार्मूलाबद्ध दृष्टिकोण एआई के लिए हास्य के महत्व के बारे में जागरूकता यहां तक कि अत्याधुनिक शोध में भी अंतर्निहित है।

उदाहरण के लिए, Google का पाथवे लैंग्वेज मॉडल (PaLM) एक ऐसी प्रणाली बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है जो कम डेटा वाले कार्यों के अधिक विविध सेट को संभाल सके। और जब मॉडल को एक अवधारणा के साथ जोड़ा जाता है जिसे चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग कहा जाता है, तो एआई अपनी सोच को इस तरह से तोड़ सकता है जो बिल्कुल मानवीय दिखता है।

PaLM न केवल यह बता सकता है कि मजाक क्यों मजाकिया है, बल्कि इसी तरह की तकनीक अब एक शब्द समस्या को भी सुलझा सकती है और हल कर सकती है जहां OpenAI का GPT-3 आज भी विफल हो जाता है।

यदि मशीनें मजाक के तर्क को एक साथ बाँधने में सक्षम हैं, तो वे अंततः अवधारणाओं को सूचीबद्ध करने और प्रत्येक के बीच अस्पष्ट संबंधों को खोजने में मनुष्यों से बेहतर हो सकती हैं। इसके अलावा, अन्य हास्य प्रभाव जैसे कॉमिक टाइमिंग , कटाक्ष , मुहावरा , धूर्तता , तथा समानता सभी मशीनी समझ के लक्षण भी दिखा रहे हैं।

तो क्या कोई एआई सैद्धांतिक रूप से घंटों तक हमारा मनोरंजन कर सकता है या चुटकुले बस सपाट हो जाएंगे? कॉमेडी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा मूल सामग्री को जल्दी से परखने, उसमें बदलाव करने और जो काम कर रहा है उस पर प्रतिक्रिया करने की क्षमता है।

इस मोर्चे पर, मशीनें पहले ही खुद को लगभग भयावह रूप से प्रभावी साबित कर चुकी हैं। टिकटॉक को ही देख लीजिए। कल्पना कीजिए कि ऐप पर हर दिन कितने उबाऊ वीडियो अपलोड किए जाते हैं। फिर भी अमेरिकी किशोर अब मशीन-अनुशंसित वीडियो के माध्यम से स्क्रॉल करते हुए ( दिन में 1.5 घंटे ) बिताते हैं, जिनकी प्रमुखता मानव संपर्क के आधार पर एल्गोरिथम रूप से चुनी गई है। हम कबाड़ को कभी नहीं देखते हैं क्योंकि यह खुले माइक पर एक बुरे मजाक की तरह किनारे पर फेंक दिया जाता है।