一些专家认为，"人工智能永远无法像人类一样理解幽默"。

众所周知，对于人工智能系统来说，检测和生成"幽默"是一项困难的任务。自然语言处理（NLP）在机器翻译和问答等许多领域都取得了令人瞩目的进展，但在"幽默"方面却进展缓慢。这反映了一个事实，即：人类对于什么是"幽默"很难达成一致的观点。因为幽默有多种类型，专家学者们也相应地提出了许多理论来解释到底是什么因素让一件事情变得有趣。

今年的6月9日至15日，美国加利福尼亚洲长滩市（Long Beach）召开第36届著名的国际机器学习会议（Proceedings of Machine Learning Research）上。

其中，分别来自于牛津大学、微软研究所等机构的研究人员联名发表了一项研究论文，该研究表明，机器人也许还不能成为优秀的单口相声演员，但计算机正在学习预测那些我们会认为有趣的事情。

在对幽默相关文献进行回顾之后，研究认为，幽默的一些基本心理特征来自于计算层次的简单性，例如，词汇嵌入中所呈现的线性方向，如下图所示。这进一步表明，理解幽默的困难之处可能在于对语言的把握。如果幽默是简单的，那么幽默句对计算机来说可能很难，因为没有足够的语句嵌入：如果你不讲希腊语，你就不能理解希腊语中的简单笑话。因此，理解单词中的幽默可能是理解不同语言中语句幽默的第一步。

随后，工作人员进行了一项在线调查，其中美国人对12万个单词和非单词的幽默价值进行了评估，然后用计算机分析数据。通过对一些单词的评级，一种算法可以预测其他单词的幽默感。可以预见，幽默感是独特的。但该软件确实找到了一群有着相似品味的人。例如，一个大多数是女性的群体喜欢听上去很有趣的词（"Gobbledegook，""Kerfufle"），一个年轻的男性群体喜欢与性相关的词（"asshattery""dong"），而一个年长的群体喜欢诡辩和侮辱性的词（"crapola""wanker"）。

此外，该论文发现，人们不仅根据幽默来判断词语，还根据词语是否通俗（wee lad）、侮辱（nincompoops）、并列（party poopers）、诡辩（dung）、性（foreskins）或搞笑（lollygag）来判断是否幽默。如果一个词被这些因素中的任何一个评价得很高，它更有可能是有趣的，但听起来有趣是最重要的因素。

研究人员还确定了一些女性认为更加有趣的词语看，例如，"whakapapa"、"doochickey"，以及其他更受男性青睐的词语，比如，"sexual napalm"、"poundage"。正是基于这种区别，人工智能（AI）可以更好地预测他们是男人还是女人。

这项研究如果能够得到广泛应用，就很有可能导致聊天机器人听起来更加人性化，使其能够预测短语或句子的有趣程度，从而有可能可以帮助作家去评估甚至写出有笑点的文章。

或许以后我们手机里的Siri，再或是天猫精灵等智能音箱，也能够清晰理解属于我们人类的幽默！

参考文献

https://www.sciencemag.org/news/2019/06/bejesus-cockamamie-ai-can-predict-which-craptacular-words-you-ll-find-funny

http://proceedings.mlr.press/v97/gultchin19a/gultchin19a.pdf