AI制作的表情包很搞笑吗?

现在如果没有几个有意思的表情包,我们在网上聊天都不太方便。

你是不是以为只有人会做表情包?

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AI最近利用深度学习做了很多表情包,这些表情包的深度学习模型是由斯坦福大学的两个学生用超过40万个表情包训练得来的。其基本的框架是一个编码器—解码器图说生成系统,我们需要先将技能型CNN图像嵌入,然后使用LSTM和RNN进行文字生成。

从目前的反馈来看,AI表情包生成器表现良好,大多数人表示难以分辨人类制作的表情包和AI制作的表情包。仔细辨别之后,我们会发现AI生成的表情包中大概会有30%被认为是人类的作品。另外,对于表情包的搞笑程度也有评分,人类制作的表情包搞笑程度一般为7分(满分为10分),而AI制作的表情包最高达到了6.8分,可以说是很高的分数了。

AI懂幽默吗?

在科幻电影《霹雳五号》中曾有这样一段情节:一名逃跑的机器人有了意识,并对众人说它自己是有生命的。而男主角最终测试它所言是否是真的办法就是测试它能否听得懂笑话。在男主角讲完笑话几秒后,这个机器人突然发出了一连串笑声。这时,男主角认为它具备了自我意识。实际上,现在评判机器人是否具有意识的标准并不统一,但是的确有很多人把机器人是否有幽默感作为判断机器人是否有人类思维的重要标准之一。

李开复曾表示:AI会在很多领域替代人类,但在娱乐领域不会,因为AI不懂什么叫幽默。就这个AI表情包生成器而言,它距离“懂幽默”还很远。

首先,AI还不会断句。在中英文中,不同的断句方式会使句子的语义发生很大的改变,断句方式的改变会影响一句话的幽默程度。

其次,幽默具有地域性。各国各地的文化各不相同,而机器学习笑点的模型不具有迁移性。让机器要生成一张带文字说明的图片很简单,但是要让其真正弄懂大众笑点却十分困难。

新的表情包是层出不穷的,人类开发的表情包极具创造性,而AI则只会“依葫芦画瓢”。

如何成为比人类更合格的表情包制造者?

AI的幽默品质还需慢慢进化,不过在进化的过程中,这里有两点建议可以帮助AI做一个更加合格的表情包生产者。

一是去掉训练内容中的糟粕。AI表情包生成器在训练中同时汲取了数字文化的精华与糟粕,很多训练数据都与咒骂、种族主义和性别歧视相关,这也是自然语言处理中一个普遍存在的大问题。在未来的训练过程中有关人员应该过滤这些内容。

对于机器学习系统而言,AI的学习过程就像婴儿的学习过程一样,AI通过观察与模仿所选择的系统行为类型进行学习。只要系统中某一部分是人为操作的,那就可能因为人们观察事情的角度或所谓的偏见而影响系统。这就像“酒与污水定律”:把一匙酒倒进一桶污水里,得到的是一桶污水;把一匙污水倒进一桶酒里,得到的还是一桶污水。一个节点的缺失或坏节点的进入,就会毁灭整个体系。

二是增加“网感”。在中国,表情包的“网感”很大程度上在于“模糊”的画质,中国表情包有一个很大的特色就是“模糊”。AI要成为表情包生产的专家,就必须对表情包文化进行更深入地了解。在互联网初期,表情包1.0时代,美国卡耐基·梅隆的一串ASCII字符是人类计算机历史上第一个“表情包”,在当时图片的视觉效果就是非常模糊的。

另外,在中国,表情包的主体使用人群是80后、90后,《武林外传》《还珠格格》《情深深雨蒙蒙》等影视剧都是这两代人的集体记忆,也是最能引发共鸣和传播效应的内容。而这些影视剧大多数都有10多年以上的历史,画质非常模糊。

从美术角度来说,一个东西画得越实,其明确表达的情绪就越理性,反之,越虚越模糊的图片表达的情绪就越主观。模糊的表情包更接地气,也会给人更多的联想空间。模糊,是一个表情包被无数人上传下载,压缩画质之后的结果,也是它在社交网络中“摸爬打滚”的印记,使用这样的表情包很有“网感”。因此,可想而知,AI制作的表情包要想在中国流行,画质上还得做一点特殊处理。

目前,表情包不仅仅是一个娱乐大众的工具,还具备更多的商业价值。“长草颜文字日常”的IP化为其开发者创造了巨大的利润,开发者仅靠收取版权费就能赚很多钱。很多广告主也有用表情包提升自己品牌知名度的想法,用表情包进行病毒式传播确实不失为一种绝妙的营销方式。小细节处藏有大商机,AI表情包生成器的开发“有趣又有金”。

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