AI, ifadeler yapmayı öğrendi, ama gerçekten komik mi?
Şu anda görülebilen çok fazla emoji yok, kim dışarı çıkıp sohbet etmekten utanıyor? Asya ifadelerinin üç devi: basketbol yıldızı Yao Ming, Koreli aktör Cui Chengguo ve Japon anime seslendirme sanatçısı Hanazawa Coriander'ın utanmış yüzü, hiç kullanmadınız ve görmüş olmalısınız.
Ama sadece insanların ifadeler oluşturabileceğini düşünüyor musunuz?
Dafa emojimizi de öğrenmiş bir uzaylı var mı? Uzaylıların ifadeler kullanıp kullanmadığını bilmiyoruz, ancak yapay zeka son zamanlarda birçok ifade yapmak için derin öğrenmeyi kullandı. Sizi onları izlemeye davet etmek istiyorum. Aşağıda üç ifade vardır: Hangisi insanlar tarafından, hangisi yapay zeka tarafından yapılmıştır. Farkı söyleyebilir misiniz? (Yine de göremiyorum.)
Bu emoji derin öğrenme modeli, 400.000'den fazla emoji ile Stanford Üniversitesi'ndeki iki öğrenci tarafından eğitildi. Temel çerçeve, teknik CNN görüntü gömme ve ardından metin oluşturma için LSTM RNN gerektiren bir kodlayıcı-kod çözücü görüntü oluşturma sistemidir.
Mevcut geri bildirimlere bakıldığında, AI emoji oluşturucu iyi performans gösteriyor. Çoğu insan, insan yapımı ve AI yapımı ifadeleri ayırt etmenin zor olduğunu söylüyor. Ancak dikkatli bir şekilde tanımlandıktan sonra, AI tarafından üretilen ifadelerin yaklaşık% 30'u insan işi olarak kabul edilir. Ek olarak, komik emojiler için de puanlar var.İnsan yapımı emojiler genellikle 7 puanlık komik bir dereceye sahipken (10 puandan), AI tarafından üretilen en yüksek emojiler 6,8'e ulaşıyor. Bunun ilk bakışta çok yüksek olduğu söylenebilir. Puan.
Ama AI mizahı gerçekten anlıyor mu?
Bilim kurgu filmi "Thunderbolt No. 5" de oldukça anlamlı olan böyle bir olay örgüsü vardı. Kaçan bir robot bilinçlendi ve herkese hayatta olduğunu söyledi. Oyuncunun söylediklerinin doğru olduğunu test etmenin son yolu, şakaları anlayıp anlayamadığını test etmektir. Oyuncu şakayı bitirdikten birkaç saniye sonra, robot aniden bir dizi güldü. Şu anda, oyuncu gerçekten öz farkındalığa sahip olduğunu düşünüyor. Aslında, bir makinenin bilince sahip olup olmadığına karar vermek için mevcut kriterler tek tip değildir, ancak bir makinenin insan zihnine sahip olacak şekilde evrimleşip gelişmediğine karar vermek için bir robotun espri anlayışına sahip olup olmadığını değerlendiren önemli kriterlerden biri olarak gören birçok insan var.
Daha önce Kai-Fu Lee, varyete şovlarına konuk olduğunda, yapay zekanın birçok alanda insan işinin yerini alacağını ancak eğlence alanında değil, çünkü yapay zekanın mizahın ne olduğunu anlamadığını söylemişti. Bu AI emoji oluşturucu söz konusu olduğunda, mizahı anlamaktan hala çok uzak.
Her şeyden önce cümleleri bozmaz. Hem Çince hem de İngilizce'de, farklı cümle bölümleme yöntemleri cümlelerin anlamını büyük ölçüde değiştirebilir. İşte cümle kırma hakkında bir şaka. Bunu kendiniz anlayabilirsiniz: "Bir adam Chengdu profesörünü cezalandırmakla tehdit etti ve Chengdu profesörleri birbiri ardına hareket etti; Hasır Şapka Luffy, Şangay hırsız kralı olacağını söyledi ve Şangay sakinleri hırsızlığa karşı korunmak için adım attı." Açıkçası, anlamsal değişiklik yine de devam edecek. Bir cümledeki mizah derecesini etkiler.
Ayrıca mizah bölgeseldir ve mizah kültürü ülkeden ülkeye farklılık gösterir. Makine öğrenimi kahkaha modeli devredilemez . Örneğin, Çin mizahının özü, toplum tarafından sistematik olarak ezilme karşısında, siz ve ben yol arkadaşıyız. İngiliz mizahının özü, küçümseyen zarardır.
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en meşhur şey pornografik mizahtır ve renkli olduğu noktaya ulaşmıştır, ancak Çin'deki bu kadar geniş çaplı bir pornografik mizah için uygun değildir. Bu nedenle, makinenin metin açıklamalı bir resim oluşturması basittir, ancak halkın gerçekten gülmesini sağlamak zordur.
Son olarak, sonsuz yeni ifadelerin olduğunu biliyoruz. Üç Büyük'den Jacky Cheung, Yiling Tsai, Erkang, Keyun ve Xiangyu Tong'a kadar, insanlar ifade geliştirmede çok yaratıcıdırlar, yapay zeka ise sadece bir kabak çekebilir.
Yapay zeka, Kore ebeveyn-çocuk programlarındaki "Song Republic" i mevcut büyük emoji paketi yapmak için girişimde bulunabilir mi? Son yıllarda yayınlanan film ve televizyon dizilerinde en çok yankı uyandıran gif'i bulabilir misiniz? "Sahte Gülümseme Çocuk" un sahte gülüşünün çok büyülü olduğunu biliyor musun? Belki de yapay zeka, şu anda komik olma yeteneğiyle övünmek yerine gerçekten mütevazı bir şekilde gerçeği söylemeli, aksi halde gerçekten komik olurdu.
İnsanlardan daha nitelikli bir emoji üreticisi nasıl olunur?
Yapay zekanın mizah kalitesinin yavaş gelişmesi gerekiyor, ancak evrim sürecinde, yapay zekanın daha nitelikli bir emoji üreticisi olmasına yardımcı olacak iki öneri.
Birincisi, eğitim içeriğindeki çapağı kaldırmaktır. AI emoji oluşturucu, eğitim sırasında dijital kültürün özünü ve tortularını da emdi. Pek çok eğitim verisi küfür, ırkçılık ve cinsiyetçilikle ilgilidir. Bu içerik, gelecekteki eğitim sürecinde filtrelenmelidir ve bu aynı zamanda doğal dil işlemede yaygın bir sorundur.
Çünkü makine öğrenimi sistemleri için, yapay zekanın öğrenme süreci, seçilen sistem davranışını gözlemleyerek ve taklit ederek bebek öğrenmesi gibidir. Sistemin belirli bir kısmı insanlar tarafından manipüle edildiği sürece, insanların bakış açısı veya sözde önyargı nedeniyle makineyi etkileyebilir. Bu "şarap ve lağım kanunu" gibidir: bir kaşık dolusu şarap bir fıçı lağım suyuna dökülür ve elde ettiğiniz şey bir fıçı lağım suyudur; bir şarap fıçısına bir kaşık lağım suyu dökerseniz, bir fıçı lağım suyu elde edersiniz. Bir düğümün kaybı veya kötü bir düğümün girişi tüm sistemi yok edecektir.
İkincisi, ağ hissini artırmaktır. Çin'de, ifadelerin net hissinin büyük bir kısmı "bulanık" görüntü kalitesinde yatmaktadır. Çince ifadelerin "bulanık" olan büyük bir özelliği olduğunu fark ettiniz mi? Emoji üretiminde uzman olmak için, yapay zekanın emoji kültürü hakkında daha derin bir anlayışa sahip olması gerekir.
İnternetin ilk günlerinde, emoticon 1.0 çağında, Amerika Birleşik Devletleri'nde Carnegie Mellon'un bir dizi ASCII karakteri, insan bilgisayarları tarihindeki ilk "ifade" idi. O zamanlar, görsel etki çok belirsizdi.
Ayrıca Çin emoji paketlerinin ana kullanıcıları 80'li ve 90'lı yıllarda doğanlardır. "Wulin Gaiden", "Huanzhugege", "Deep Love and Rain" gibi film ve diziler bu iki neslin ortak hatıralarıdır ve aynı zamanda en çok olanlardır. Etkiyi yankılayan ve yayabilen içerik. Bu film ve televizyon dizilerinin çoğunun 10 yılı aşkın bir geçmişi var ve resim kalitesi çok belirsiz.
Ayrıca güzel sanatlar perspektifinden bakıldığında, bir şeyin duyguları ne kadar gerçekçi ve net bir şekilde ifade edilirse, o kadar mantıklıdır, aksine, ne kadar hayali ve belirsiz bir şekilde ifade edilirse, duygular o kadar özneldir. Bulanık ifadeler daha esprili ve pazar kültürüne yakındır ve ayrıca insanlara daha fazla çağrışım alanı sağlar. Fuzzy, bir ifade paketinin sayısız kişi tarafından yüklendiğinin ve indirildiğinin ve görüntü kalitesinin sıkıştırıldığının bir kanıtıdır ve aynı zamanda sosyal ağlarda yuvarlanmasının bir işaretidir.Böyle bir ifade paketi, ilk bakışta İnternet hissine sahiptir. Bu nedenle, AI tarafından yapılan ifade paketi Çin'de kullanılacaksa, görüntü kalitesi açısından biraz özel işlem yapılması gerektiği düşünülebilir.
Şu anda ifadeler yalnızca halkı eğlendirmek için bir araç değil, aynı zamanda daha fazla ticari değere de sahip. "Long Cao Yanji Daily" nin IP'si, geliştiricileri için büyük karlar yarattı ve sadece telif hakkı ücretlerini toplayarak çok para kazanabilirler. Birçok reklamveren, markalarının görünürlüğünü artırmak için ifadeleri kullanma fikrine de sahiptir.Emoticonları sanal olarak yaymak için kullanmayı düşünmek gerçekten harika bir pazarlama yöntemidir. Küçük detaylarda büyük iş fırsatları var ve AI emoji oluşturucunun gelişimi gerçekten ilginç ve altın. (Bu makale ilk olarak Titanium Media'da | Yang Suying tarafından yayınlandı)
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
