“Ми можемо надійно розпізнавати сарказм і прагнемо розвивати цю технологію”, – сказав Метт Колер із лабораторії мовленнєвих технологій Університету Гронінгена. “Ми хочемо подивитися, як далеко ми зможемо зайти”.
Проєкт є чимось більшим, ніж просто навчання алгоритмів: іноді навіть найбурхливіші коментарі не можна сприймати буквально і замість цього інтерпретувати як діаметрально протилежні. Як сказав Колер, сарказм пронизує наш дискурс більше, ніж ми можемо собі уявити, тому розуміння його має вирішальне значення для безперешкодного спілкування людей і машин.
“Коли ви починаєте вивчати сарказм, ви починаєте усвідомлювати, якою мірою ми використовуємо його як частину нашого звичайного способу спілкування”, – сказав Колер. “Але нам доводиться розмовляти з нашими пристроями дуже буквально, наче ми розмовляємо з роботом, тому що так воно і є. Так не повинно бути”.
Як правило, люди вміють розпізнавати сарказм, хоч і в тексті це набагато складніше, ніж коли слова, тон і вираз обличчя виявляють намір мовця. Розробляючи ШІ, вчені виявили, що алгоритму потрібні численні сигнали, щоб відрізнити саркастичні слова від щирих.
У роботі, представленій на спільному засіданні Акустичного товариства Америки і Канадської акустичної асоціації в Оттаві в четвер, Сіюань Гао, аспірант лабораторії, описав, як група навчала нейронну мережу роботі з текстом, аудіо та емоційним змістом уривків з американських ситкомів, включно з “Друзями” і “Теорією великого вибуху”. Матеріали взяли з бази даних Mustard, яку зібрали дослідники зі США та Сінгапуру.
Однією зі сцен, на яких тренувався ШІ, була марна спроба Леонарда втекти із замкненої кімнати в “Теорії великого вибуху”, що спонукало Шелдона зауважити: “Це просто привілей спостерігати за роботою свого розуму”. В іншому з “Друзів” Росс запрошує Рейчел прийти і приєднатися до Джоуї та Чендлера у складанні меблів, що спонукало Чендлера прокоментувати: “Так, і ми дуже цьому раді”.
Після такого тренування ШІ навчився виявляти сарказм у немаркованих репліках із ситкомів майже в 75% випадків. Потім розробники використовували синтетичні дані для підвищення точності моделі, але це дослідження ще не опубліковано.
Шекхар Наяк, інший дослідник проєкту, сказав, що крім того, що розмови з АІ-помічниками стануть плавнішими, той самий підхід можна використовувати для виявлення негативного тону в мові, а також виявлення образ і розпалювання ненависті.
За прогнозами авторів, алгоритм можна покращити шляхом додавання до датасету візуальних підказок на кшталт руху брів та посмішок. Однак вони зауважили, що чекати 100%-ого результату не варто, адже такого не можуть досягти навіть люди.
Учені створили керований ШІ детектор сарказму. Його навчили визначати, коли використовується найнижча форма дотепності та найвища форма інтелекту. Для навчання ШІ детектора розробники використовували датасет з уривками з американських ситкомів, включно з “Друзями” і “Теорією великого вибуху”.