Ученые из политехнического университета Виргинии разработали алгоритм, который распознает визуальный юмор. Система на основе машинного обучения с точностью определяет смешную сцену на картинке даже вне социального контекста.
Понятие юмора по-прежнему недостаточно изучено в психологии и других науках, поэтому ученым приходится экспериментировать и создавать свои собственные теории. В исследовании «We Are Humor Beings: Understanding and Predicting Visual Humor» («Человек Смеющийся: Понимание и предсказывание визуального юмора») акцент делается на таких неочевидных аспектах юмора, как неожиданность, нелепость и даже боль. По мнению ученых, присутствие этих элементов в предложении, на картинке или в видео чаще всего связано с наличием юмористической ситуации.
Исследователи использовали программу с библиотекой графических изображений. В ней были собраны 20 моделей человечков (их позы и выражение лица можно менять), 31 животное и 100 различных неодушевленных объектов. Из этих деталей можно конструировать любую сценку.
Множество таких вариаций — смешных и не очень — были собраны в базу данных (около 6 тысяч изображений). Основой критерий забавности — это необычное применение предметов или их расположение там, где они не должны быть. На основе этого тезиса обучается новый алгоритм.
Программа не только разделяет картинки на смешные и не смешные, но и может менять уровень забавности изображения, добавляя или убирая объекты. Пока что система лучше справляется с превращением картинки из смешной в несмешную.
Если такие технологии получат развитие, то скоро роботы смогут легко справляться с маркетингом и работе в SMM, а в будущем смогут даже выступать на сцене с математически точно выверенными шутками.