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對于"有什么好笑的？"這個問題的答案，似乎沒有人能夠達成一致。因此，想象一下試圖訓練一個機器人笑的場景。但通過創建一個從共享笑聲系統中獲取信號的人工智能，日本京都大學的一個研究小組正試圖做到這一點。研究人員在《機器人學和人工智能前沿》雜志上描述了他們為日本機器人"Erica"創造笑這一表情的新技術。
這并不是說機器人不能理解，甚至不能對一個糟糕的笑話發出笑聲。相反，困難在于為人工智能系統開發人類幽默的微妙之處，以增強機器人和人類之間的普通對話。
研究人員與Erica之間的對話實例。資料來源：Inoue等人
"我們認為對話式人工智能的重要功能之一是轉移情感，"主要作者井上浩二博士解釋說，他是京都大學信息學研究生院智能科學和技術系的助理教授。"當然，對話是多模態的，不僅僅是正確的回應。因此，我們決定，機器人能夠與用戶產生共鳴的一種方式是分享他們的笑聲，而這是基于文本的聊天機器人無法做到的。"
在分享笑聲的模式中，人類最初會笑，而人工智能系統則以笑聲作為移情反應。這種方法需要設計三個子系統--一個用于檢測笑聲，第二個用于決定是否笑，第三個用于選擇適當的笑聲類型。
科學家們通過注釋80多段來自速配的對話來收集訓練數據，速配是一種社會場景，大群人在短暫的時間內一對一地互動。在這種情況下，涉及京都大學學生的"相親馬拉松"活動讓Erica加入其中，由幾個業余女演員遠程操作。
"我們在這項工作中最大的挑戰是確定共享笑聲的實際案例，這并不容易，因為如你所知，大多數笑聲實際上根本沒有共享，"Inoue說。"我們必須仔細分類，到底哪些笑聲可以用于我們的分析，而不是僅僅假設任何笑聲都可以被回應。"
笑聲的類型也很重要，因為在某些情況下，禮貌的笑聲可能比響亮的嗤笑聲更合適。實驗僅限于社交性的笑聲與歡快的笑聲。
研究小組最終通過在一個人和Erica之間用她的新分享式笑聲系統創造四段兩到三分鐘的簡短對話來測試Erica新學會的幽默感。在第一個場景中，她只發出了社交性的笑聲，隨后在第二和第三個交流中只發出了歡笑聲，在最后一個對話中兩種笑聲結合起來。該小組還創建了另外兩組類似的對話作為基線模型。在第一組中，Erica從未笑過。在第二個中，Erica每次檢測到人類的笑聲時都會發出社交性的笑聲，而不使用其他兩個子系統來過濾背景和反應。
研究人員共召集了130多人聽取了三種不同條件下的每個場景--共享笑聲系統、無笑聲、所有笑聲--并根據移情、自然、人類相似性和理解來評估互動。共享笑聲系統的表現優于任何一種基線。
"這篇論文最重要的結果是，我們已經展示了我們如何將所有這三項任務結合到一個機器人中。我們相信，這種類型的組合系統對于正確的笑的行為是必要的，而不僅僅是檢測到笑并對其做出反應，"Inoue說。
在Erica準備好參加脫口秀表演之前，還有很多其他的笑聲方式需要建模和訓練。"還有許多其他的笑的功能和類型需要考慮，這不是一項容易的任務。我們甚至還沒有嘗試對不共享的笑聲進行建模，盡管它們是最常見的，"Inoue指出。
當然，笑聲只是與機器人進行類似人類自然對話的一個方面。
"機器人實際上應該有一個獨特的性格，我們認為他們可以通過他們的對話行為來顯示這一點，例如笑、眼睛注視、手勢和說話風格，"Inoue補充說。"我們認為這根本不是一個簡單的問題，很可能需要10到20年以上的時間，我們才能最終與機器人像與朋友一樣進行休閑聊天。"
