‘That’s what she said’: Esta frase es una broma muy famosa en inglés. En 2012 dos bromistas de la Universidad de Washington le enseñaron a una computadora en qué momento utilizarla, sobra decir que este es uno de los pocos trabajos académicos que puede citar a la serie de “The Office”
El otro día le pedí a “Siri” (la aplicación que es una asistente personal) que me contara un chiste, su respuesta fue: “¿Qué le dijo el iPhone al iPad? Vaya lo he olvidado…”. Le dije que no lo había entendido, que me contara algo gracioso y me dijo: “Rocío, ten un poco de ‘Siri–edad’”.
Reconozco que eso sí me dio risa, pero después de varios intentos más en los que obtuve siempre el mismo tipo de respuestas –repitió varias veces lo de la “Siri-edad”–, me di por vencida.
Este programa de Apple, junto a otros ejemplos como los call centers con mensajes automatizados, demuestra que la interacción verbal entre humanos y máquinas es ya una realidad, pero conforme esta interacción ha ido evolucionando también aumenta la demanda de “computadoras sociales” que puedan comunicarse con los humanos de una manera “natural”.
Y parte importante de nuestra comunicación es el humor. Es aquí donde entra la inteligencia artificial, más específicamente la rama denominada “computational humor” (humor computacional), que es la que busca hacer comedia usando máquinas.
“Si queremos un sistema computacional que se comunique con humanos, tiene que saber cómo ser gracioso”, dice Julia M. Taylor, científica de la Universidad Purdue quien ayudó a organizar el primer simposio de inteligencia artificial de humor celebrado en Estados Unidos en noviembre pasado, en una entrevista publicada en The New York Times.
Enseñar a una computadora a jugar ajedrez es relativamente fácil, pues es un juego con reglas definidas, pero que aprenda a ser graciosa es algo muy diferente. El humor afecta a la memoria y a la atención, facilita la interacción social y reduce los problemas de comunicación, pero no es un proceso sencillo.
En la serie de televisión “Star Trek” (“Viaje a las estrellas”), la máquina que iba a bordo de la nave “Enterprise” tenía la habilidad de ser graciosa, pero en la vida real las computadoras apenas están aprendiendo a tener sentido del humor.
¿Cómo ser graciosa?
No todas las personas tienen el don para hacer reír a los demás, así que ni pensar en las computadoras, lograr esta hazaña ha sido una de las tareas más difíciles para el mundo de la informática.
Si el lenguaje es algo complicado, el humor lo es aún más porque puede ser muy abstracto y ambiguo. Para entenderlo, los ordenadores tienen que conocer la ironía, el sarcasmo, la metáfora y otras tantas artimañas de cada idioma, cosas que no se traducen fácilmente en lenguaje programable.
Además, está el problema del contexto, lo que puede ser chistoso en una situación puede no serlo en otra. Los científicos aún no han podido comprender del todo los procesos cognitivos que hacen que una persona se ría de una broma y no de otra; esto hace que sea más difícil que las computadoras puedan imitarlos.
Así que para no tener que lidiar con esos problemas, los investigadores han optado por centrarse en simples relaciones lingüísticas como el doble sentido, un enfoque que es más concreto y que evita que traten de programar los complejos mecanismos mentales alrededor del humor.
Por ejemplo, un equipo de científicos computacionales en Escocia creó Standup (acrónimo de System to Augment Non-Speakers’ Dialogue Using Puns), un programa que genera juegos de palabras para ayudar a niños con problemas de lenguaje a incrementar sus habilidades verbales.
Y aunque aún no está al nivel del comediante Louis C.K., es uno de los esfuerzos más exitosos que ha salido de esa rama.
Standup utiliza similitudes fonéticas y semánticas para “construir” sus chistes, busca las palabras en una “base de datos léxica” (un diccionario, por así decirlo), por eso muchas de sus bromas son algo raras.
Otra táctica que han utilizado es aplicar algoritmos de aprendizaje automáticos, que examinan montañas de datos para identificar las características que se pueden utilizar para clasificar un texto como “divertido” o “sin gracia”. Utiliza casi el mismo mecanismo que usan los filtros de correo no deseado: deciden qué mensajes etiquetar mediante el análisis de miles de millones de correos electrónicos.
Y es ahí donde se ha hecho el mayor progreso, al averiguar cuándo una broma es una broma.
En un experimento relacionado, los científicos computacionales Rada Mihalcea de la Universidad del Norte de Texas en Denton, y Carlo Strapparava, de la Fundación Bruno Kessler en Italia, entrenaron computadoras para separar frases graciosas de otras no graciosas tomadas de los titulares de Reuters, proverbios y otros textos. Al analizar el contenido y el estilo de estas oraciones, el programa fue capaz de detectar chistes con una precisión media de 87 por ciento.
El objetivo de la lingüística computacional es diseñar máquinas que puedan responder preguntas abiertas y tener conversaciones casuales con los seres humanos. En este proceso, los científicos también se están dando una idea del humor.
¿Por qué nos reímos de ciertas cosas y no de otras? Según Alex Stone de The New York Times, en su artículo “A Motherboard Walks Into a Bar…” (típica entrada de chiste en inglés), si se puede llegar a responder esa y otras preguntas, no solo se tendrá una comprensión más profunda de cómo funciona el lenguaje, sino también, en última instancia, de lo que significa ser humano.
‘Diego’, el niño robot
Un grupo de científicos de la Universidad de California en San Diego, “dio a luz” a un niño robot llamado “Diego”. Este humanoide no solo es capaz de expresar emociones, sino que está aprendiendo cómo desarrollar relaciones con las personas.
Utilizando la misma tecnología de reconocimiento facial que usa Facebook cuando vas a etiquetar las caras de una foto, “Diego” puede reconocer a personas sque ha visto antes. Y cuando le sonríen puede devolver la sonrisa, pero eso no es todo, también está aprendiendo cosas mediante la observación.
Actualmente se tiene previsto que ayude a niños con necesidades especiales para que aprendan a interactuar, pero en un futuro –y conforme se vayan creando más robots de este tipo– tendrán tareas más avanzadas.
De acuerdo a Deborah Forster, investigadora post doctoral involucrada en el proyecto, no pasará mucho tiempo antes de que “Diego esté fuera del laboratorio, tal vez caminando por la calle entre las personas.
Apuntes sobre el humor
Compilación de ensayos y estudios sobre el tema
