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AIはギャグセンを備えるか?ニューラルネットワークにユーモアを学習させてみた(AI×社会)【論文】

   

課題:機械は笑うことができるのか

ニューラルネットワーク(NN)は様々な課題を解決してきました。例えば画像処理。人間を超える精度で分類や生成、再現等が出来るようになりました。しかし私たち人間にとっては当たり前でも、機械にとっては難しいと考えられるものがあります。それは「ユーモア」です。機械はユーモアを理解することができるのでしょうか?

近年ではユーモアのメカニズムを解明するため、脳の特徴的な活動を調査し、ユーモアを理解するプロセスが研究されています。しかし文学や医学的な理論からのアプローチがされている一方で、計算機的観点からの研究はほとんどされていません。つまり、ユーモアを理解するアルゴリズムは未だ解明されていないのです。

計算機的観点におけるユーモアの識別という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。イタリアにあるピサ大学のDavide Bacciuら研究者の発表を紹介しましょう。

研究者らは、約11,000個のジョークを収集したコーパスLSTMを訓練し、得られた内部表現を解析することで、ユーモアの計算機的な側面での識別を試みました。

テーマ:NNでユーモアを認識できるかを検証

まずはDavide Bacciuらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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MonaCat

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修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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