雖然大多數(shù)時(shí)候我們不在乎笑點(diǎn)在哪，只要能哈哈哈就好，但是科學(xué)家們非常在意，弗吉尼亞科技的科學(xué)家 Arjun Chandrasekaran 開發(fā)了一個(gè)機(jī)器人決定要來做這個(gè)事情：找到搞笑圖片的笑點(diǎn)在哪，然后再學(xué)著做一些搞笑的圖片。
Arjun 認(rèn)為，機(jī)器人分辨一張照片搞不搞笑不需要了解社會(huì)文化背景，只需要給機(jī)器人建立一個(gè)足夠大的數(shù)據(jù)庫，然后告訴它什么樣的圖片是人類認(rèn)為搞笑的就夠了。
于是他們準(zhǔn)備了一些剪接拼圖，也就是有 20 個(gè)分別有不同年齡、種族、膚色、手腳可以動(dòng)的以及 8 個(gè)表情的紙人偶，還有 31 只不同的動(dòng)物，100 個(gè)日常物件，例如門、窗、桌子、椅子、太陽等。他們雇請(qǐng)了一些廉價(jià)勞動(dòng)力，讓這些人使用上面的素材拼出一些搞笑圖片，用一句話解釋笑點(diǎn)，以及一些不搞笑的圖片，兩種各占 50%。
這樣他們就得到了 6400 張圖片，讓測(cè)試者來為圖片中的每一個(gè)元素打分，在這個(gè)過程發(fā)現(xiàn)，高分搞笑圖片通常和動(dòng)物，以及人做一些奇怪的事情有關(guān)。
就例如這些圖片就例如這些圖片
小組根據(jù)這些分?jǐn)?shù)再次制造圖片，這次他們給搞笑圖片換上一些相似的東西來試圖降低搞笑程度，以助于理解哪些特定的物品種類會(huì)導(dǎo)致幽默。
最后，該小組獲得了 15000 張圖片作為數(shù)據(jù)庫。隨后他們用這些圖片來教導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)，最后這個(gè)機(jī)器人獲得了兩個(gè)技能：一是預(yù)測(cè)圖片的搞笑分?jǐn)?shù)，二是調(diào)整這些圖片，讓它們從好笑變得不好笑之類的。
從結(jié)果看來，這個(gè)機(jī)器人表現(xiàn)還是不錯(cuò)的，第一個(gè)有預(yù)測(cè)圖片搞笑度的準(zhǔn)確率挺好的，雖然沒有公布數(shù)據(jù)，是比人類瞎蒙的數(shù)字準(zhǔn)確；第二個(gè)將搞笑圖片變得不搞笑也完成得不錯(cuò)，機(jī)器人的辦法是降低違和感，將物品和背景融為一體，這樣大約能將圖片的搞笑分?jǐn)?shù)降低 95%。
要說這個(gè)機(jī)器人的研究有什么用的話，大概可以幫忙挑一些搞笑的圖片放朋友圈，或者應(yīng)用到相機(jī)里，自動(dòng)捕捉精彩瞬間吧。
