人工智慧有了幽默感很危險？可能會因「有趣」殺人

　　圖為在東京國家新興科學與創新博物館展出的類人型機器人「Alter」。計算機科學家和語言學家稱，隨著機器變得越來越聰明，幽默感也許是使人類區別於機器的最後一項特徵。

　　圖為首席研究員諾姆?斯洛尼姆站在人工智慧機器Project Debater旁邊。該機器即將在接下來於舊金山展開的辯論賽中與兩名人類對決。斯洛尼姆在程序中加入了幽默元素，但機器有時會在不合適的時機開玩笑。

　　新浪科技訊 北京時間4月4日消息，據國外媒體報道，專家警告稱，被設計擁有幽默感的機器人可能很難理解究竟什麼叫「好玩的事情」，甚至可能因此而殺人。

　　研究人員指出，人工智慧機器無法真正掌握開玩笑的時機，也不具備對玩笑的鑒賞力。這除了讓它們開不合時宜的玩笑之外，還可能招致災難性後果。自動化軟體可能會把殺人當成一件好玩的事情，所以，讓人工智慧具備理解幽默的能力是一件很有必要的事情。

　　德國達姆施塔特大學計算機科學家與語言學家崔斯坦?米勒（Tristan Miller）稱，這能增進機器與人類之間的聯繫，尤其是如果能讓他們理解何為諷刺的話。這也許還能促進不同語言之間自動化翻譯的發展。

　　但一些專家對機器人能否理解幽默仍持懷疑態度，「人工智慧永遠無法像人類一樣理解玩笑，」德克薩斯農工大學一名研究幽默的計算語言學家基吉?漢佩爾曼（Kiki Hempelmann）表示，「就人工智慧而言，它們並不需要幽默，完全不具備開玩笑的情境。教會人工智慧幽默是很危險的，因為它們可能會把嚴肅的事情誤當作玩笑，還可能在不合時宜的情況下使用幽默。邪惡的人工智慧甚至可能因此而殺人，因為它們覺得這很好玩。」

　　幽默是一個複雜的概念，需要有大量情境信息作為支撐，而專家認為，我們很難讓機器人具備這種能力，米勒博士補充道：「創造性語言——尤其是幽默——是計算機智能最難掌握的領域之一。因為幽默要依賴眾多現實世界的知識，包括背景知識和常識知識。而計算機沒有這些現實經歷，它們只知道你告訴它們的事情。」

　　哥倫比亞大學計算機科學家、脫口秀表演家艾莉森?畢肖普（Allison Bishop）指出，計算機學習主要尋找規律，但喜劇表演則致力於尋找接近規律的事情，並對其稍作調整，使之既搞笑逗趣、又不乏尖利。畢肖普認為，幽默必須「足夠讓人們感同身受，又足夠出人意料。」

　　對喜劇演員來說，這一點能產生工作安全感。畢肖普博士稱，她哥哥成為了一名全職喜劇作家時，父母都很高興，因為這意味著他不會被機器取代了，「我願意相信，人類有一種理解有趣事物的天賦。」

　　俄勒岡州立大學計算機科學家希瑟?奈特（Heather Knight）打造了一台能表演喜劇的機器人Ginger，幫助她設計能夠更好地與人類互動、尤其是對人類行為做出反應的機器。她發現，人們最喜歡機器人表現出謙遜的幽默感。

　　例如，Ginger在人類所寫的笑話與故事的基礎上進一步發揮，開了個莎士比亞和機器的玩笑：「你們要是用刀劍刺我的電池包，我不是也會流出鹼性液體的嗎？」（原句為《威尼斯商人》台詞：你們要是用刀劍刺我們，我們不是也會出血的嗎？）

　　幽默與人工智慧如今是一片不斷增長的學術領域。有些計算機無需人類幫助，就能自己寫作或理解雙關語。而計算機科學家稱，這是因為雙關語往往以發音相似、但意思不同的單詞為基礎。普渡大學計算機科學家茱莉亞?雷茲（Julia Rayz）指出，一旦超出這一範圍，計算機就很難做到這一點了。

　　「它們能理解雙關語——或者說算是理解吧，」雷茲博士表示，「而就算對我們來說，大多數雙關語也都需要大量背景知識才能理解。」不過畢肖普博士指出，雙關語有一定的數學元素，這些是能被計算機所理解的。

　　雷茲博士歷時15年時間，試圖讓計算機能夠理解幽默。但據她表示，結果只能說差強人意，有一次，她讓計算機讀取兩組不同的句子。其中有些是笑話，有些則不是。結果計算機將一些不被人類視為笑話的句子劃入了「笑話」一類。雷茲博士問計算機為何這麼選擇時，計算機的回答從技術角度來看毫無問題。但這些句子其實一點也不好笑，也無法給人留下深刻印象。

　　IBM研發的人工智慧曾經在國際象棋和知識競賽《危機時刻！》（Jeopardy！）中打敗了人類。但它新參與的「Project Debater」挑戰則困難得多，因為該競賽以語言為基礎，人工智慧需要打敗有條理的人類辯論。

　　該項目的首席研究員、前喜劇作家諾姆?斯洛尼姆（Noam Slonim）在程序中加入了幽默成分，認為偶爾講個小笑話在辯論中是有幫助的。但這項功能在初始測試中起到了反作用：系統在錯誤的時間、或者以錯誤的方式開了玩笑。如今，該項目限定每次辯論中只能嘗試開一次玩笑，這些玩笑往往就比較謙遜了。

　　「我們知道，好的笑話必須把握好各種細微差別，還要掌握好時機，」斯洛尼姆表示，「而這些很難被自動化系統理解。」斯洛尼姆指出，正因為如此，幽默或許會成為未來圖靈測試的關鍵。圖靈測試是對機器智能展開的終極測試，如果獨立評估員無法判斷與自己互動的是人類還是機器，就視為測試通過，機器能做到的事與人類還存在巨大差距，在語言和幽默兩方面都是如此。（葉子）

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