Các chính trị gia Nga muốn lấy lại Alaska… và các trò đùa khác do AI tạo

Tiếng cười, biên giới cuối cùng (ảnh của tác giả)

Tại sao sự hài hước có thể dẫn đến bước đột phá tiếp theo trong AI

Thành thật mà nói: không ai thực sự nghĩ rằng máy móc là hài hước (chưa). Nhân chứng, sự sáng tạo và trí tưởng tượng là những đặc điểm mà con người nắm giữ chặt chẽ trong sự cạnh tranh của chúng ta với máy móc.

Với rất nhiều vấn đề khác cần giải quyết với AI, tại sao mọi người lại quan tâm đến việc máy móc khiến chúng ta cười?

Điều thú vị là viết truyện cười có thể là một trong những chìa khóa để thu hẹp khoảng cách giữa trí tuệ máy móc và con người.

Hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay thường xoay quanh khả năng suy luận. Cho đến nay, bạn có thể buộc tội ngay cả những mô hình tiên tiến nhất chỉ sao chép con người thay vì tạo ra những ý tưởng ban đầu. Điều còn thiếu một phần là khả năng chia nhỏ các khái niệm khác nhau và sau đó tập hợp chúng lại thành những khái niệm hoàn toàn mới, tương tự như cách con người đưa ra quyết định với kiến thức hạn chế.

Đây chỉ là một phần quan trọng của bộ phim hài. Đó là một công thức cổ điển hoạt động: lấy một vài khái niệm, tìm những đặc điểm khác thường của những khái niệm này và gắn chúng lại với nhau theo một cách mới lạ.

Hãy xem trò đùa này được viết bởi một nguồn cấp dữ liệu Twitter của AI:

Chúng ta có thể tưởng tượng làm thế nào mà một cỗ máy có thể đã lắp ráp trò đùa này bằng cách liên kết hai khái niệm khác nhau với từ đau đớn :

• Ăn ớt ma rất đau
• Guy Fieri tổ chức một chương trình ẩm thực và được một số người mô tả là rất đau đớn (nên xem)

Và điểm mấu chốt cho trò đùa nước Nga của chúng ta? nó cũng từ AI…

Mặc dù một nhà văn hài kịch chuyên nghiệp đã tạo nguồn cấp dữ liệu Twitter ở trên dựa trên cách tiếp cận công thức để viết truyện cười , nhận thức về tầm quan trọng của sự hài hước đối với AI thậm chí còn được đưa vào nghiên cứu hiện đại.

Ví dụ: Mô hình Ngôn ngữ Pathways (PaLM) của Google tập trung vào việc tạo ra một hệ thống có thể xử lý một nhóm tác vụ đa dạng hơn với ít dữ liệu hơn. Và khi mô hình được kết hợp với một khái niệm được gọi là kích thích chuỗi suy nghĩ , AI có thể phá vỡ suy nghĩ của mình theo cách trông rất giống con người.

PaLM không chỉ có thể giải thích tại sao một trò đùa lại hài hước, mà công nghệ tương tự giờ đây cũng có thể giải cấu trúc và giải quyết một vấn đề từ ngữ mà ngay cả GPT-3 của OpenAI ngày nay cũng không thành công.

Nếu máy móc có thể kết nối logic trò đùa với nhau, cuối cùng chúng có thể giỏi hơn con người trong việc phân loại các khái niệm và tìm ra các mối quan hệ khó hiểu giữa mỗi khái niệm. Hơn nữa, các hiệu ứng hài hước khác như thời gian truyện tranh , mỉa mai , cách diễn đạt , xảo quyệt , và sự giống nhau tất cả đều có dấu hiệu của sự hiểu biết của máy.

Vì vậy, về mặt lý thuyết, một AI có thể giải trí cho chúng ta trong nhiều giờ liên tục hay những trò đùa sẽ không còn nữa? Phần quan trọng của hài kịch là khả năng nhanh chóng kiểm tra tài liệu gốc, chỉnh sửa nó và phản ứng với những gì đang hoạt động.

Ở khía cạnh này, các cỗ máy đã tự chứng minh là có hiệu quả gần như đáng sợ. Chỉ cần nhìn vào TikTok. Hãy tưởng tượng có bao nhiêu video nhàm chán được tải lên ứng dụng mỗi ngày. Tuy nhiên, thanh thiếu niên Mỹ hiện dành ( 1,5 giờ mỗi ngày ) để cuộn qua các video do máy đề xuất có mức độ nổi bật đã được chọn theo thuật toán dựa trên sự tương tác của con người. Chúng tôi không bao giờ nhìn thấy rác vì nó được ném sang một bên giống như một trò đùa dở khóc dở cười trong đêm mở mic.