逆天了！人工智慧可察覺出挖苦和諷刺

如今，越來越多的公司在藉助人工智慧，希望了解人們在Twitter或Facebook等社交媒體上對產品和服務所作的評價。目的在於更迅即地對投訴人作出反應，說不定可以向覺得滿意的客戶銷售更多的產品或服務。

可是就挖苦諷刺而言，人們表面上說的話與暗底里的意思大不一樣。而且，由於計算機傾向於從字面上來理解一切，所以它們根本領會不了玩笑。

比如說，「你看起來好屌」可能有兩種全然不同的意思，那取決於具體的語境和說話的人。這話有可能意味著：你看起來確實很屌；但是這可能意味著已故喜劇演員唐·里克斯（Don Rickles）愛說的反話，誇張地翻白眼是他的招牌表情。

這是人們對於蘋果Siri、亞馬遜Alexa及其他虛擬個人助理仍然感到抓狂的一個原因：面對挖苦諷刺的言語，它們往往不得要領。

這是人工智慧需要處理的一個棘手問題，不過會話分析初創公司Gong希望能解決這個問題。這家公司的總部位於以色列特拉維夫，在美國加利福亞州帕洛阿爾托設有辦事處。

比如說，想要對網上推薦作細微調整的公司想知道寫下「我喜歡這部電影」評語的用戶是認真的，還是在說笑。這是電影信息網站The Internet Movie Database使用可分析觀眾的評論，自動打分（1分到10分）的演算法，試圖解決的一個問題。

Gong的首席數據科學家洛滕姆·佩萊德（Lotem Peled）告訴《財富》雜誌，但是，如果某個用戶誇某部電影「太棒了」、實際上是在諷刺，那麼表面上的好評其實並沒有體現出該用戶的意圖。

問題在於，「輸入內容可能是諷刺的，但輸出結果不是諷刺的」，她補充道。因此，她構建了一個神經網路（http://fortune.com/ai-artificial-intelligence-deep-machine-learning/），該系統基本上負責收集會話數據，然後自動試著解讀數據的真實含意，程序員沒必要做太多的干預。

任何一種人工智慧項目都需要測試其理論和假設，於是佩萊德在過去的幾個月，用大量的推特消息建起了自己的數據集。她開玩笑說，就在美國總統大選前夕，「外頭有很多諷刺的話」需要揣摩和處理。

佩萊德對於研究人工智慧技術仍滯後於人類智力方面的問題頗有興趣。「人工智慧在一些方面非常先進，但是在理解人類語言的細微差別方面，仍處於相當原始的階段。」她在以色列理工學院進行了研究，現在Gong將研究成果納入自己的軟體中。

Gong認為，由於更準確地了解人們真正的意思，它可以幫助做一些實際的事務，比如幫助銷售人員達成更多的交易。為了做到這一點，Gong記錄下了銷售人員和客戶或潛在客戶之間的電話或在線會話內容。

Gong表示，通過分析誰說話的時間更長（買家還是賣家）方面的信息、會話中出現的停頓以及達成了幾筆交易，它就可以幫助銷售團隊提高銷售業績。佩萊德特別指出，Gong的技術因而可以與來自Salesforce及其他公司的商業軟體結合使用，銷售團隊可以用來跟蹤銷售、鎖定潛在客戶。

佩萊德說：「這不是定量數據，而是定性數據。」她稱自己的這個項目為「諷刺情感詮釋生成器」（SIGN），在此（https://arxiv.org/abs/1704.06836）有詳細介紹。

大致來說，佩萊德的系統查看會話內容後，不僅分析單詞、辨別出正面的含義或負面的含義，還分析說話者之間和單詞之間的停頓，然後將會話與銷售結果對應起來。這則聊天有沒有帶來額外的銷售？

客觀地說，幾乎每一家軟體公司（包括Salesforce、微軟、谷歌及其他巨頭）都在熱議將人工智慧功能集成到各自的產品中。到目前為止，Gong的致勝法寶似乎在於察覺出諷刺的本領。

上圖：Gong依賴人工智慧來察覺諷刺

這項研究還有著重要的非商業用途。提高人工智慧理解諷刺的能力有望向自閉症患者或阿斯伯格綜合症患者表明別人對他們說的話具有的真實含義（這群人常常難以體會出別人的話是否在挖苦諷刺），從而幫助他們。、

人工智慧還能更準確地明白其他的細微差別。比如說，知道單詞何時就是字面上的意思、何時打個比方，就能避免好多問題。

誰要是記得20世紀60年代《糊塗偵探》（Get Smart）這部優秀的情景喜劇，想必會記得：機器人Hymie過於依賴字面意思。比如說，有人告訴Hymie「kill the lights」（關掉燈光），Hymie就會掏出手槍，一槍崩掉燈泡。

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