Bir Gülüşü Paylaşmak: Bilim İnsanları Bir Robota Ne Zaman Mizah Anlayışı Sahip Olacağını Öğretiyor

Özet: Araştırmacılar, diyaloga empati duygusu oluşturmak için insan kahkahasına yanıt veren paylaşılan bir kahkaha AI sistemi tasarladılar.

Kaynak: Kyoto Üniversitesi

En azından Platon gibi sorgulayıcı zihinlerin olduğu zamanlardan beri, filozoflar ve bilim adamları “Bu kadar komik olan ne?” sorusuna kafa yormuşlardır. Yunanlılar, mizahın kaynağını başkalarının pahasına üstün hissetmeye bağladılar. Alman psikanalist Sigmund Freud, mizahın bastırılmış enerjiyi serbest bırakmanın bir yolu olduğuna inanıyordu. ABD’li komedyen Robin Williams, insanları güldürmek için öfkesini saçma sapan şeylere yöneltti.

Görünüşe göre hiç kimse “Bu kadar komik olan ne?” sorusu üzerinde hemfikir değil. Bir robota nasıl güleceğini öğretmeye çalıştığınızı hayal edin. Ancak Japonya’daki Kyoto Üniversitesi’ndeki bir araştırmacı ekibi, ipuçlarını ortak bir kahkaha sistemi aracılığıyla alan bir yapay zeka tasarlayarak tam olarak bunu yapmaya çalışıyor.

Bilim adamları, derginin son sayısında Japon android ‘Erica’ için komik bir kemik oluşturmaya yönelik yenilikçi yaklaşımlarını anlatıyor. Robotik ve Yapay Zekada Sınırlar.

Sanki robotlar kahkahaları algılayamıyor ve hatta kötü bir baba şakasına kahkaha bile atamıyorlar. Aksine, zorluk, robotlar ve insanlar arasındaki doğal konuşmaları geliştirmek için bir AI sistemi için insan mizahı nüanslarını yaratmaktır.

Kyoto Üniversitesi Enformatik Enstitüsü bünyesinde İstihbarat Bilimi ve Teknolojisi Bölümü’nde yardımcı doçent olan baş yazar Dr Koji Inoue, “Konuşmalı yapay zekanın önemli işlevlerinden birinin empati olduğunu düşünüyoruz” dedi.

“Konuşma elbette çok modludur, sadece doğru yanıt vermekle kalmaz. Bu nedenle, bir robotun kullanıcılarla empati kurmasının bir yolunun, metin tabanlı bir sohbet robotuyla yapamayacağınız kahkahalarını paylaşmak olduğuna karar verdik.”

komik bir şey oldu

Paylaşılan kahkaha modelinde, bir insan başlangıçta güler ve yapay zeka sistemi empatik bir yanıt olarak kahkahayla yanıt verir. Bu yaklaşım üç alt sistem tasarlamayı gerektiriyordu – biri kahkahayı algılamak için, ikincisi gülüp gülmemeye karar vermek için ve üçüncüsü de uygun kahkaha türünü seçmek için.

Bilim adamları, büyük insan gruplarının kısa bir süre boyunca birbirleriyle bire bir karıştığı veya etkileşime girdiği bir sosyal senaryo olan hızlı buluşmadan 80’den fazla diyaloga açıklama ekleyerek eğitim verilerini topladılar. Bu durumda, çöpçatanlık maratonu, birkaç amatör aktris tarafından teleoperasyon yapılan Kyoto Üniversitesi ve Erica’dan öğrencileri içeriyordu.

Inoue, “Bu çalışmadaki en büyük zorluğumuz, kolay olmayan gerçek paylaşılan kahkaha vakalarını belirlemekti, çünkü bildiğiniz gibi, kahkahaların çoğu aslında hiç paylaşılmıyor,” dedi. “Analizimiz için tam olarak hangi kahkahaları kullanabileceğimizi dikkatlice sınıflandırmamız gerekiyordu ve sadece herhangi bir kahkahanın yanıtlanabileceğini varsaymamız gerekiyordu.”

Gülmenin türü de önemlidir, çünkü bazı durumlarda kibar bir kıkırdama, yüksek sesli bir kahkahadan daha uygun olabilir. Deney, sosyal ve neşeli kahkahalarla sınırlıydı.

robot onu alır

Ekip sonunda, yeni paylaşılan kahkaha sistemiyle bir kişi ile Erica arasında iki ila üç dakikalık dört kısa diyalog oluşturarak Erica’nın yeni mizah anlayışını test etti. İlk senaryoda, yalnızca sosyal kahkahalar attı, ardından ikinci ve üçüncü değiş tokuşlarda yalnızca neşeli kahkahalar attı, son diyalogda her iki kahkaha türü birleştirildi.

Ekip ayrıca temel modeller olarak benzer iki diyalog seti daha oluşturdu. İlkinde, Erica asla gülmez. İkincisinde, Erica, bağlamı ve yanıtı filtrelemek için diğer iki alt sistemi kullanmadan bir insan kahkahası algıladığında sosyal bir kahkaha atar.

Araştırmacılar, üç farklı koşuldaki her bir senaryoyu (paylaşılan kahkaha sistemi, kahkaha yok, tamamen kahkaha) dinlemek için toplam 130’dan fazla kişiyi kitle kaynaklı olarak kullandı ve etkileşimleri empati, doğallık, insanilik ve anlayışa dayalı olarak değerlendirdi. Paylaşılan kahkaha sistemi, her iki temel çizgiden de daha iyi performans gösterdi.

“Bu makalenin en önemli sonucu, bu üç görevi tek bir robotta nasıl birleştirebileceğimizi göstermiş olmamızdır. Bu tür bir birleşik sistemin, sadece bir kahkahayı algılamak ve ona yanıt vermek için değil, uygun gülme davranışı için gerekli olduğuna inanıyoruz,” dedi Inoue.

eski arkadaşlar gibi

Erica’yı stand-up pistine çıkmaya hazır olmadan önce modellemek ve eğitmek için daha birçok gülme stili var. “Dikkat edilmesi gereken daha birçok gülme işlevi ve türü var ve bu kolay bir iş değil. En yaygın olanları olmalarına rağmen paylaşılmamış kahkahaları modellemeye çalışmadık bile,” dedi Inoue.

Elbette gülmek, bir robotla doğal, insan benzeri bir konuşma yapmanın yalnızca bir yönüdür.

Inoue, “Robotların aslında farklı bir karakteri olmalı ve bunu gülme, bakış, jest ve konuşma tarzı gibi konuşma davranışlarıyla gösterebileceklerini düşünüyoruz.” “Bunun hiç de kolay bir sorun olduğunu düşünmüyoruz ve bir robotla bir arkadaşımızla yaptığımız gibi rahat bir sohbet yapabilmemiz 10 ila 20 yıldan fazla sürebilir.”

Bu yapay zeka ve robotik araştırma haberleri hakkında

Soyut

Bir robot sizinle gülebilir mi?: Empatik sözlü diyalog için paylaşılan kahkaha üretimi

Sözlü diyalog sistemleri, insan kullanıcılarla doğal etkileşimi sağlamak için empatiyi ifade edebilmelidir. Ancak kahkaha üretimi, yüksek düzeyde bir diyalog anlayışı gerektirir. Bu nedenle, konuşma robotları gibi mevcut sistemlerde kahkaha uygulamak zor olmuştur.

Bu sorunu çözmeye yönelik ilk adım olarak, kullanıcı diyaloglarından kahkahalar üretmek yerine, bir kullanıcının ya solo ya da konuşma kahkahalarını (ilk kahkaha) kullanarak güldüğü ve sistemin de güldüğü (tepki kahkahası) “paylaşılan kahkahalara” odaklanıyoruz. . Önerilen sistem üç modelden oluşmaktadır: 1) ilk gülme tespiti, 2) paylaşılan kahkaha tahmini ve 3) gülme tipi seçimi. Her bir modeli, bir insan-robot hızlı buluşma diyaloğu külliyatı kullanarak eğittik.

İlk model için, tekrarlayan bir sinir ağı uygulandı ve algılama performansı %82,6’lık bir F1 puanına ulaştı. İkinci model, ilk gülüşün akustik ve prosodik özelliklerini kullandı ve rastgele tahminin üzerinde bir tahmin doğruluğu elde etti. Üçüncü model, ilk gülmenin aynı özelliklerine dayalı olarak, sistemin tepki gülme tipini sosyal veya neşeli gülme olarak seçer. Daha sonra tam paylaşılan kahkaha oluşturma sistemini dikkatli dinleme diyalog sisteminde uyguladık ve bir diyalog dinleme deneyi gerçekleştirdik.

Önerilen sistem, kahkaha içermeyen naif bir temele ve her zaman sadece sosyal kahkahalarla yanıt veren reaktif bir sisteme kıyasla empati algısı gibi diyalog sisteminin izlenimini geliştirdi.

Sistemimizin konumlanmış robot etkileşimi için kullanılabileceğini ve ayrıca uygun empatik kahkahaları sohbet eden robotlara ve aracılara entegre etme ihtiyacını vurguluyoruz.