Microsoft enseigne le sens de l'humour à une IA
Peut-on faire rire une intelligence artificielle, ou faire qu'elle nous fasse rire ? Oui, si l'on en croit les travaux de Microsoft Research et du magazine New York, qui ont publié les prémices d'un apprentissage du sens de l'humour chez les robots.
L'assistant Cortana sera peut-être capable un jour d'improviser une blague ou un jeu de mots en discutant avec vous.
Toutes les semaines depuis dix ans, le New Yorker publie un dessin, souvent absurde, en laissant les lecteurs proposer les légendes qui en feront des dessins humoristiques. Le gagnant du concours hebdomadaire est annoncé au numéro suivant, avec la phrase qui a été retenue. Mais les équipes du magazine doivent parcourir en moyenne 5 000 propositions par semaine, ce qui est épuisant et ferait rapidement perdre le sens de l'humour à n'importe quel humain. C'est là que l'intelligence artificielle intervient.
Dafna Shahaf, aidé par Eric Horvitz (de Microsoft Researh) et Robert Mankoff (du New Yorker), ont utilisé des algorithmes d'apprentissage profond (.pdf) pour enseigner à l'intelligence artificielle le sens de l'humour très particulier du magazine américain.
Ils ont ainsi pris 16 dessins, qu'ils ont décrits en utilisant des tags, qui donnent d'un côté le contexte global de l'image, et de l'autre ce qui semble anormal et est donc susceptible d'offrir un ressors comique :
Pour chacun de ces dessins les chercheurs disposaient d'un volume de 4 808 légendes en moyenne, à partir desquels ils ont automatiquement dégagé les grandes tendances (à partir de mots en commun) pour ne finalement retenir que les 3 principales, puis 10 entrées au hasard pour chaque tendance. Il restait donc au final 30 propositions par dessin.
Puis, Microsoft et le New Yorker ont engagé des sous-traitants humains à bas prix grâce à Amazon Mechanical Turk, pour leur demander de dire eux-mêmes ce qu'ils trouvaient le plus drôle parmi les différentes légendes. Au final, 754 paires ont été retenues, pour lesquelles une trentaine d'humains étaient d'accord sur le fait que l'une des deux légendes était plus drôle que l'autre. C'est ça qui a été fourni à l'intelligence artificielle en guise d'entraînement au sens de l'humour humain.
Il a ensuite été demandé à la machine d'analyser des dessins (ou plutôt leur description syntaxique) pour lesquelles elle n'avait pas été entraînée, et de trouver parmi les milliers de légendes proposées celles qui seraient les plus drôles.
Au final, selon la comparaison avec le jugement humain, l'ordinateur a trouvé dans 64 % des cas la légende qui était la plus drôle dans une paire. Il devient donc statistiquement possible pour le New Yorker d'éliminer automatiquement une partie des propositions faites par les lecteurs, en fonction du pré-jugement effectué par l'intelligence artificielle.
Mais surtout pour Microsoft, cet apprentissage a permis de dégager de premières tendances sur ce qui est efficace en terme d'humour. Par exemple, les plus courtes sont les meilleures ; et celles qui utilisent les mots les plus simples sont aussi les plus drôles. Ils ont même découvert que les jeux de mots étaient plus efficaces s'ils étaient situés vers la fin de la phrase, et que la phrase la plus drôle était celle qui arrivait à trouver le meilleur équilibre entre le contexte et l'anomalie (par exemple dans le dessin ci-dessus, "notre technicien regarde le problème avec le Cloud").
Avec beaucoup plus de données de comparaison, l'IA pourrait ainsi être capable de comprendre comment être drôle, en se basant uniquement sur des statistiques.
