مقدمة:
في سلسلة العمل الذكي الجديدة لدينا، نسمع من خبراء الذكاء الاصطناعي حول كيفية استغلال التعلم الآلي لحل مشكلات مثيرة للاهتمام وتغيير طريقة عملنا بشكل جذري للأفضل.
لقد كانت الروبوتات تجعل البشر يضحكون منذ سنوات. قبل أن يصبح بيندر المفضل لدى المعجبين في فيلم Futurama، كانت روزي الروبوت تلقي الظل على The Jetsons، وكان R2D2 و C3P0 يجلبان الطابع الكوميدي بين معارك السيف الضوئي في سلسلة أفلام Star Wars، ومن الكلاسيكيات أيضًا HAL من فيلم 2001: A Space Odyssey مع مقالب باب القبة؟
لذلك ليس من المستغرب أن الكثيرين كانوا يتوقعون الفكاهة الخارقة للبشر عندما تم إطلاق chatgpt. حاول البعض تشجيعه لتقليد أساليب الكوميديين الذين يقدمون عروض الوقوف. وحاول البعض الآخر تقديم بعض العروض التي كتبها. حتى الآن، يثبت الروبوتات الدردشة قدرتها المذهلة على النكات ونكات الأب، ولكنها لم تتمكن بعد من فهم تفاصيل الفكاهة الحالية والسخرية الثقافية.
يقول البعض إن الفكاهة هي “الحد الأخير” للذكاء الاصطناعي. إذا كان ذلك صحيحًا، فما الذي سيستغرقه الأمر للوصول إلى هناك؟
الدكتورة جوليا تايلور رايز هي أستاذة في علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات في جامعة بيردو التي تبحث في إمكانية تعليم الروبوتات الفكاهة منذ ما يقرب من 20 عامًا. بدأت حياتها المهنية كمهندسة برمجيات، ولكن عندما بدأ البرمجة تشعر بالملل، أصبحت مهتمة بحل أحد ألغاز مجالها الأكثر استمرارية: لماذا لا يمكن للكمبيوترات التعرف على النكات؟
تقول رايز: “مجال دراسة الفكاهة قديم بالفعل. هناك الكثير من الأبحاث حول ما هو الفكاهة وما نقدره. تبدأ في النظر إليها وتقول: “مدى صعوبتها؟ بالتأكيد يمكننا إيجاد خوارزمية لاكتشاف شيء مثل نكتة سخيفة تقليدية”.
يبدو أن النماذج اللغوية الكبيرة الجديدة تحمل وعد كسر رموز الكوميديا. وأظهرت الدراسات فوائد الفكاهة في مكان العمل. فعندما نتفاعل مع الذكاء الاصطناعي كشركاء، هل يمكن أن يصبحوا شركاء أفضل في التفكير المشترك إذا تعلموا أن يكونوا مضحكين مثل البشر؟
طلبنا من الدكتورة رايز أن تطلعنا على وضع الفكاهة الحسابية وما يمكن أن تعنيه الروبوتات الدردشة المضحكة للأشخاص الذين يرحبون بالذكاء الاصطناعي في مكان العمل.
لماذا يعتبر من الصعب على الروبوتات الدردشة أن تكون ماهرة في الفكاهة مثلما هي في المهام الأخرى؟
رايز: لأننا عندما نحاول أن نكون مضحكين، لا نجعل كل المعلومات صريحة. عندما تبحث عن معلومات، ستقدم كل شيء بالتأكيد، أليس كذلك؟ “أبحث عن شقة في فلورنسا. أحتاج إلى مصعد / مصعد”. سأعطيك كلمتين فقط في حالة عدم التعرف على إحداهما. أما في النكات، فسأعطيك أقل قدر ممكن من المعلومات لأن جزءًا من المرح هو تجميعها جميعًا. إذا كان كل شيء صريحًا، فإن معظم الناس لن يقدروها.
“التفاعل هو كذلك، إذا كنت تتابع، فإنه يعتقد أنه يحتاج إلى تغيير رأيه وإعطائك معلومات إضافية.” – الدكتورة جوليا تايلور رايز
يمكننا كتابة خوارزمية مثل “هنا هناك حالتان. يجب عليك العثور على الحالتين.” ثم، وفقًا لبعض نظريات الفكاهة، يجب أن تكون متوافقة مع بعضها البعض، ولكن تعارض بطريقة غريبة. يجب أن يحدث شيء غير متوقع. لذا يجب أن تقفز من النقطة أ إلى النقطة ب، باستثناء أنني لن أخبرك كيف ستقفز إلى هناك [أو] كيف ترتبط الحالتين ببعضهما. لذا يمكنك وضع أن أ و ب يجب أن يتداخلوا، وأن أ و ب يجب أن يتعارضوا… ولكن كيف تحصل على تلك المعلومات؟
وهذا يجعلنا نتحدث عن التقدم في مجال معالجة اللغة الطبيعية. على الأقل الآن يجب أن نكون قادرين على فهم أين يمكننا ملء الفراغ. إذا كنت أتحدث عن “استيقظت في الصباح وقادت إلى العمل”. لم أقود إلى العمل بملابس النوم. قمت بسلسلة من الأنشطة – أخذ دش، تنظيف أسناني – تعلم أن ذلك سيحدث دون أن أعبر عنه بالكلام. الآن هناك ما يكفي في هذه النماذج اللغوية الكبيرة لاستعادة المعلومات وملء الفجوات… على الأقل الأكثر وضوحًا. ثم يمكنك المضي قدمًا مع سلسلة الأفكار، وتصحيح بعض الأمور، وسيتحسن الأمر تدريجيًا. لذا يبدو أننا قريبون، أليس كذلك؟ لا.
ما الذي تعتقد أنه يعيقهم؟
قبل 20 عامًا، عندما حاولنا كتابة خوارزمية، لم يكن لديها معرفة مسبقة. لم تتمكن من ملء الفراغ، ولكن على الأقل كانت تعطيك استجابة ثابتة. إذا سألتها 10 مرات وأعطيتها نفس المدخل، ستعطيك نفس النتيجة تمامًا.
بالطبع، لن تكون نفس النكتة مضحكة بنفس الطريقة إذا قلتها 10 مرات، ولكن على الأقل كان هناك تفكير. تنظر إليه الآن وتقول: ما الذي يمكنني الاعتماد عليه؟ كيف أعرف أن المعلومات التي أحصل عليها لن تكون اختيارًا عشوائيًا من بين هذه الردود الأربع حتى أسمع ما أحبه فعلا؟ هل ستكون لديها بعض التفكير الذي يمكن الاعتماد عليه؟
ما هي الفوائد المحتملة لتعليم الكمبيوترات اكتشاف وتوليد الفكاهة في مكان العمل؟ هل يمكن أن يساعد في بناء الثقة بين العمال وشركاء الدردشة الروبوت؟
رايز: هناك بعض الأبحاث التي تشير إلى أن الأشخاص الذين لديهم قيم مماثلة يشاركون نفس النكات. لذلك على المستوى البشري، هناك عنصر تواصل. هل هذا ذو صلة بالكمبيوتر؟ نعم، يمكن أن يجعلك تشعر بشيء أفضل قليلاً عند التواصل معه. إنه أفضل بكثير من ما كان عليه حتى قبل ستة أشهر، ولكنه لا يزال ليس سلسًا بما فيه الكفاية، على الأقل ليس على المستوى الشخصي.
يمكنه كتابة نص وهو مدهش. في كثير من الأحيان، أطلب منه تحرير نصي الخاص. بعض الاقتراحات جيدة جدًا، ولكن هذا على مستوى التحرير. لكي يكون ذلك فكاهة، يجب أن يكون إبداعيًا، أليس كذلك؟ لا أريد أن أرى الخياطة، حتى لو كان ذلك على الكمبيوتر. أفضل أن لا أرى نكتة بدلاً من رؤية شيء ممل أو فظيع.
الآن أن بعض الروبوتات الدردشة يمكنها استدعاء التفضيلات الشخصية استنادًا إلى الدردشات السابقة، هل تعتقد أنها يمكن أن تطور نوعًا من العلاقة المتبادلة من خلال تعلم الحواسيب للفهم الفردي للفكاهة؟
رايز: أفترض أننا نتحدث عن وضعية واحدة بدون حساسات أخرى – لا ترى وجهي، لا ترى عندما أبتسم، لا ترى عندما تتحرك عيناي. ليس لديها التغذية الراجعة الضرورية لمعرفة ما نستمتع به فعلاً وما لا نستمتع به. ما يمكنها فعله هو معرفة ما هو ما نتواصل معها حوله. ولكنني لست على الإطلاق متأكدًا من أن هذا سيكون تقريبًا صادقًا لاهتماماتنا، أو ما نهتم به.
الاحتمالات هي، إذا حدث شيء ليغير حساسياتي تجاه موضوع معين، فلن أتحدث عنه لـ ChatGPT. إذا قال لي نكتة تستند إلى ذلك، فمن المحتمل أنني لن أرد بطريقة تفهم لماذا أنا حساس لها. لذا ستعتمد هذه النموذجية للحواسيب على مدى انفتاحنا عليها بشأن الأسباب التي تجعلنا نحب شيئًا ولماذا لا نحبه.
أصبحت الحواسيب أفضل في اكتشاف الفكاهة على مدار السنوات الخمس الماضية. أين تعتقد أننا سنكون بعد خمس سنوات من الآن؟
ما أود أن أراه هو القدرة على التفكير وشرح لماذا شيء ما مضحك أو ليس مضحكًا. أريد أن يكون لديها تفسير مقنع. إذا تعرضت لحادث سيارة غدًا صباحًا وأصبت بإصابات طفيفة، فمن المحتمل أن لدي مزاج مختلف تمامًا بشأن نكات حوادث السيارات مما كان عليه اليوم. لذا يجب أن أتمكن من إدخال هذا المتغير، أيًا كان ما حدث لي، ويجب أن يتغير الناتج. أريد ذلك الآلية القرارية.
تم تحرير هذه المقابلة وتلخيصها للوضوح.
Source: https://blog.dropbox.com/topics/work-culture/julia-taylor-rayz-on-AI-humor
اترك تعليقاً