雖然大多數(shù)時候我們不在乎笑點在哪,只要能哈哈哈就好,但是科學家們非常在意,弗吉尼亞科技的科學家 Arjun Chandrasekaran 開發(fā)了一個機器人決定要來做這個事情:找到搞笑圖片的笑點在哪,然后再學著做一些搞笑的圖片。
Arjun 認為,機器人分辨一張照片搞不搞笑不需要了解社會文化背景,只需要給機器人建立一個足夠大的數(shù)據(jù)庫,然后告訴它什么樣的圖片是人類認為搞笑的就夠了。
于是他們準備了一些剪接拼圖,也就是有 20 個分別有不同年齡、種族、膚色、手腳可以動的以及 8 個表情的紙人偶,還有 31 只不同的動物,100 個日常物件,例如門、窗、桌子、椅子、太陽等。他們雇請了一些廉價勞動力,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,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,讓測試者來為圖片中的每一個元素打分,在這個過程發(fā)現(xiàn),高分搞笑圖片通常和動物,以及人做一些奇怪的事情有關。

就例如這些圖片就例如這些圖片
小組根據(jù)這些分數(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導致幽默。
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機器學習,最后這個機器人獲得了兩個技能:一是預測圖片的搞笑分數(shù),二是調(diào)整這些圖片,讓它們從好笑變得不好笑之類的。
從結果看來,這個機器人表現(xiàn)還是不錯的,第一個有預測圖片搞笑度的準確率挺好的,雖然沒有公布數(shù)據(jù),是比人類瞎蒙的數(shù)字準確;第二個將搞笑圖片變得不搞笑也完成得不錯,機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數(shù)降低 95%。
要說這個機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,或者應用到相機里,自動捕捉精彩瞬間吧。