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对于"有什么好笑的？"这个问题的答案，似乎没有人能够达成一致。因此，想象一下试图训练一个机器人笑的场景。但通过创建一个从共享笑声系统中获取信号的人工智能，日本京都大学的一个研究小组正试图做到这一点。研究人员在《机器人学和人工智能前沿》杂志上描述了他们为日本机器人"Erica"创造笑这一表情的新技术。
这并不是说机器人不能理解，甚至不能对一个糟糕的笑话发出笑声。相反，困难在于为人工智能系统开发人类幽默的微妙之处，以增强机器人和人类之间的普通对话。
研究人员与Erica之间的对话实例。资料来源：Inoue等人
"我们认为对话式人工智能的重要功能之一是转移情感，"主要作者井上浩二博士解释说，他是京都大学信息学研究生院智能科学和技术系的助理教授。"当然，对话是多模态的，不仅仅是正确的回应。因此，我们决定，机器人能够与用户产生共鸣的一种方式是分享他们的笑声，而这是基于文本的聊天机器人无法做到的。"
在分享笑声的模式中，人类最初会笑，而人工智能系统则以笑声作为移情反应。这种方法需要设计三个子系统--一个用于检测笑声，第二个用于决定是否笑，第三个用于选择适当的笑声类型。
科学家们通过注释80多段来自速配的对话来收集训练数据，速配是一种社会场景，大群人在短暂的时间内一对一地互动。在这种情况下，涉及京都大学学生的"相亲马拉松"活动让Erica加入其中，由几个业余女演员远程操作。
"我们在这项工作中最大的挑战是确定共享笑声的实际案例，这并不容易，因为如你所知，大多数笑声实际上根本没有共享，"Inoue说。"我们必须仔细分类，到底哪些笑声可以用于我们的分析，而不是仅仅假设任何笑声都可以被回应。"
笑声的类型也很重要，因为在某些情况下，礼貌的笑声可能比响亮的嗤笑声更合适。实验仅限于社交性的笑声与欢快的笑声。
研究小组最终通过在一个人和Erica之间用她的新分享式笑声系统创造四段两到三分钟的简短对话来测试Erica新学会的幽默感。在第一个场景中，她只发出了社交性的笑声，随后在第二和第三个交流中只发出了欢笑声，在最后一个对话中两种笑声结合起来。该小组还创建了另外两组类似的对话作为基线模型。在第一组中，Erica从未笑过。在第二个中，Erica每次检测到人类的笑声时都会发出社交性的笑声，而不使用其他两个子系统来过滤背景和反应。
研究人员共召集了130多人听取了三种不同条件下的每个场景--共享笑声系统、无笑声、所有笑声--并根据移情、自然、人类相似性和理解来评估互动。共享笑声系统的表现优于任何一种基线。
"这篇论文最重要的结果是，我们已经展示了我们如何将所有这三项任务结合到一个机器人中。我们相信，这种类型的组合系统对于正确的笑的行为是必要的，而不仅仅是检测到笑并对其做出反应，"Inoue说。
在Erica准备好参加脱口秀表演之前，还有很多其他的笑声方式需要建模和训练。"还有许多其他的笑的功能和类型需要考虑，这不是一项容易的任务。我们甚至还没有尝试对不共享的笑声进行建模，尽管它们是最常见的，"Inoue指出。
当然，笑声只是与机器人进行类似人类自然对话的一个方面。
"机器人实际上应该有一个独特的性格，我们认为他们可以通过他们的对话行为来显示这一点，例如笑、眼睛注视、手势和说话风格，"Inoue补充说。"我们认为这根本不是一个简单的问题，很可能需要10到20年以上的时间，我们才能最终与机器人像与朋友一样进行休闲聊天。"
