Исследователи из Нидерландов создали систему обнаружения сарказма на основе искусственного интеллекта. Проект не заключается только в обучении алгоритмов распознавать, что иногда даже самые восторженные комментарии следует понимать не буквально, а как противоположность сказанному. По словам Мэтта Колера из лаборатории речевых технологий Гронингенского университета, сарказм встречается в нашей речи чаще, чем мы думаем, поэтому его понимание критически важно для гладкого взаимодействия между людьми и машинами.
«Наши алгоритмы могут точно распознавать сарказм, и мы стремимся к дальнейшему улучшению этой способности», — отмечает он. «Интересно, насколько далеко мы сможем продвинуться». Люди обычно легко улавливают сарказм, однако ограниченные особенности его выражения в письменной форме делают задачу более сложной по сравнению с устным общением, где интонация и выражение лица передают намерения говорящего. Разрабатывая свой ИИ, исследователи выяснили, что для алгоритма важны различные признаки, позволяющие отличать сарказм от прямолинейности.
На презентации на совместном заседании Акустического общества Америки и Канадской акустической ассоциации в Оттаве Сиюань Гао, аспирант лаборатории, рассказал о том, как группа обучила нейронную сеть, используя текстовое, аудио и эмоциональное содержание видеоклипов из американских ситкомов, таких как «Друзья» и «Теория большого взрыва». База данных, известная как Mustard, была собрана исследователями из США и Сингапура, которые пометили диалоги из сериалов с признаками сарказма.
Одним из обучающих сценариев для ИИ была ситуация из «Теории большого взрыва», когда Леонард пытался выбраться из запертой комнаты, а Шелдон заметил: «Наблюдать за работой твоего ума — настоящее удовольствие». В другом эпизоде из «Друзей» Росс просит Рэйчел помочь ему, Джоуи и Чендлеру собрать мебель, и Чендлер отвечает: «Да, и мы безмерно рады».
После обучения на основе текстов и аудиофайлов, а также оценок эмоционального содержания, ИИ смог распознать сарказм в не помеченных диалогах из ситкомов с точностью почти 75%. В последующих исследованиях использовались синтетические данные для дальнейшего повышения точности, но эти результаты пока не были опубликованы.
Шекхар Наяк, другой участник проекта, отмечает, что этот подход можно применять не только для создания более гибких разговоров с ИИ-помощниками, но и для выявления негативного тона, оскорблений и враждебных высказываний в языке. По мнению Гао, в будущем в обучающие данные для ИИ можно добавить визуальные подсказки, такие как мимика и жесты.
Развитие программ, способных понимать естественную речь, сделает общение с устройствами более естественным, добавляет Колер, но он выражает опасения относительно того, что произойдет, если машины начнут использовать свои умения для наездов и острых высказываний.
Вообще и люди не так легко улавливают сарказм, как заявляется. Интересно будет, если ИИ будет разбираться в этом лучше.