人工智能（AI）可以做很多事情。它可以說(shuō)話，可以挑選出特定的照片、可以幫助人們?cè)诘罔F周圍尋找方向， 但它能逗我們笑嗎？這個(gè)功能會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎？至少現(xiàn)在還不能。究其原因可以讓我們看到很多機(jī)器與人類的本質(zhì)區(qū)別。

大多數(shù)人工智能都是基于機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)軟件來(lái)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中的模式。

由于軟件運(yùn)轉(zhuǎn)速度快且永不疲倦，因此在涉及許多簡(jiǎn)單任務(wù)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)使人工智能優(yōu)于人類，例如在龐大的照片存檔中查找給定圖像。但是，當(dāng)處理感情時(shí)，事情會(huì)變得更加困難，因?yàn)楦星椴攀怯哪�的核心�?/p>

“人們?cè)诙�義什么因素構(gòu)成幽默方面取得了一些成功，”全球設(shè)計(jì)和工程公司Aricent的人工智能技術(shù)和實(shí)踐負(fù)責(zé)人助理副總裁Abhijit Thatte說(shuō)：“但它還沒(méi)有被完全編成法典�！�

正如全職立式漫畫公司所承認(rèn)的那樣，沒(méi)有神奇的公式可以產(chǎn)生完美的笑話，使我們發(fā)笑的大部分原因取決于語(yǔ)境或肢體語(yǔ)言等微妙因素。 “有時(shí)甚至我們?nèi)祟惗疾恢�道為什么笑話很有趣，”Thatte說(shuō)。

“對(duì)一個(gè)人來(lái)說(shuō)，自己覺(jué)得有趣的事情對(duì)其他人來(lái)說(shuō)可能并不好笑，”他指出。 “兩個(gè)人講的同一個(gè)笑話可能會(huì)引起不同的反應(yīng)。一個(gè)自認(rèn)為有趣的笑話，一個(gè)自認(rèn)為雙關(guān)語(yǔ)的笑點(diǎn)可能是主觀的。那么，如果我們自己沒(méi)有理解為什么一個(gè)笑話很有趣，我們?cè)趺唇藺I來(lái)創(chuàng)造笑話？”

人工智能傾向于專注于一系列非常狹窄的任務(wù)，他們很難發(fā)現(xiàn)幽默所涉及的各種因素，更不用說(shuō)知道他們的意思了。 “缺乏上下文是使算法更加困難的一個(gè)領(lǐng)域，”Thatte說(shuō)。

據(jù)愛(ài)丁堡大學(xué)的研究人員稱，到目前為止，機(jī)器幽默的嘗試已經(jīng)取得了不同的結(jié)果。 一個(gè)講笑話的系統(tǒng)能夠提出一般的單行思維，例如，“我喜歡我的咖啡，就像我喜歡我的戰(zhàn)爭(zhēng)：冷。”在其他地方，研究團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期以來(lái)一直試圖生產(chǎn)能夠?qū)⒆约鹤鳛橄矂⊙輪T的機(jī)器人。 但幽默來(lái)自人類，而不是機(jī)器。

正如一位來(lái)自英國(guó)倫敦瑪麗皇后大學(xué)認(rèn)知科學(xué)研究小組的漫畫機(jī)器人所說(shuō)：“你知道什么真正推動(dòng)了我的按鈕嗎？那個(gè)控制著我的人�！�

除了令我們開(kāi)懷大笑之外，還有充分的理由讓人類希望機(jī)器了解幽默。越來(lái)越多的機(jī)器人正在做一些需要與人相處的工作。并且知道一個(gè)人是否有趣可能是一個(gè)很大的幫助，因?yàn)橹挥蟹浅７浅Ｂ斆鞯臋C(jī)器才會(huì)生產(chǎn)笑話。 英國(guó)劍橋Speechmatics的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Will Williams說(shuō)：“幽默會(huì)讓我們的期望倒掛，我們需要的是讓AI擁有一個(gè)非常好的世界模型，而目前還沒(méi)有。”

換句話說(shuō)，要讓機(jī)器人有講笑話的那種感覺(jué)，就需要讓機(jī)器人更多地了解人類世界，包括對(duì)感情的了解。 反過(guò)來(lái)，這將有助于機(jī)器人應(yīng)對(duì)更廣泛的任務(wù)和情況。但是，現(xiàn)在更多的情況是機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)被編程的功能，可以做類似人類的動(dòng)作，就像鸚鵡學(xué)會(huì)了說(shuō)話一樣。

即便如此，制造任何可能具有良好吸引力的機(jī)器都是要向前邁出一大步。讓機(jī)器人會(huì)幽默，機(jī)器人必須對(duì)世界有深刻的理解，事情是如何運(yùn)作的，人是如何工作的。它表明了一些非常聰明的東西”Will Williams說(shuō)。