笑い、最後のフロンティア（著者による画像） ユーモアが AI の次のブレークスルーにつながる理由 正直に言うと、機械がおかしいと本気で思っている人は (まだ) 誰もいません。ウィット、クリエイティビティ、イマジネーションは、機械との競争において人間が密接に保持する特徴です。  AI で解決すべき問題は他にもたくさんあるのに、機械が私たちを笑わせることに関心を持つ人がいるでしょうか。 興味深いことに、ジョークを書くことは、機械と人間の知性のギャップを埋める鍵の 1 つになる可能性があります。 今日の大規模な言語モデルの限界は、多くの場合、推論する能力に関係しています。これまでのところ、最先端のモデルでさえ、独自のアイデアを生み出す代わりに、単に人間をコピーしていると非難するかもしれません.一部欠けているのは、人間が限られた知識で意思決定を行うのと同じように、さまざまな概念を分解し、それらをまったく新しい概念に再構築する能力です。 これはたまたまコメディの重要な部分です。これは機能する古典的な公式です。いくつかの概念を取り上げ、これらの概念の型にはまらない特徴を見つけ、それらを斬新な方法で結び付けます。  AI  フィードによって書かれたこのジョークを見てみましょう。  Twitter  2 つの異なる概念を「 を伴う」という言葉に関連付けることで、マシンがこのジョークをどのように組み立てたのか想像できます。 痛み ゴーストペッパーを食べると辛い ガイ・フィエリはフードショーを主催し、（見るのが）辛いと言う人もいます ロシアのジョークのオチは？それもAIから…  プロのコメディ作家が上記の Twitter フィードを作成しましたが、 、AI にとってのユーモアの重要性に対する認識は、最先端の研究にも組み込まれています。   ジョークを書くための定型的なアプローチ たとえば、Google の Pathways Language Model (PaLM) は、より少ないデータでより多様な一連のタスクを処理できるシステムの作成に重点を置いています。そして、このモデル と呼ばれる概念と組み合わせると、AI はその思考をまったく人間のように分解することができます。 を思考連鎖プロンプト  PaLM はジョークが面白い理由を できるだけでなく、今日では OpenAI の GPT-3 でさえ失敗する単語の問題を解体して解決することもできます。  説明 機械がジョークの論理を結び付けることができれば、最終的には概念を分類し、概念間のあいまいな関係を見つけることにおいて、人間よりも優れている可能性があります。さらに、次のような他のコミカルな効果 、 、 、 と 機械が理解する兆しも見せています。 コミックタイミング   皮肉 熟語 , しゃれ 類推 では、AI は理論的に何時間も私たちを楽しませることができるでしょうか。コメディの重要な部分は、元の素材をすばやくテストし、微調整して、機能しているものに反応する能力です。 この面では、マシンはすでに驚くほど効果的であることが証明されています. TikTokを見てください。毎日どれだけの退屈な動画がアプリにアップロードされているか想像してみてください。しかし現在、アメリカの 10 代の若者は、機械が推奨するビデオをスクロールするのに (  ) 費やしています。これらのビデオは、人間とのやり取りに基づいてアルゴリズムによって注目度が選択されています。ジャンクは、オープンマイクの夜の悪い冗談のように横に投げられるため、決して見ることはありません. 1 日 1.5 時間

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