Исследовательский коллектив из Virginia Tech, TTI-Chicago и Microsoft Research создал алгоритм, который классифицирует набор картинок на смешные и несмешные. Кроме того, программа способна перерисовывать картинки, чтобы из несмешной получилась смешная или наоборот. Описание исследования выложено в виде препринта на arXiv.org.
Авторы сделали подборку из нескольких сотен клипарт картинок людей, животных и бытовых предметов, а затем предложили добровольцам составить из этого набора простые коллажи. При этом в половине случаев участников просили, чтобы коллаж был смешным. Другим добровольцам после этого предлагали оценить все получившиеся коллажи от 1 (картинка совсем не смешная) до 5 (картинка очень смешная).
Поскольку коллажи состояли из одного и того же набора элементов, для них легко было составлять текстовое описание. Его использовали для обучения простой нейронной сети, чтобы классифицировать картинки на смешные и несмешные. Оказалось, что в группу смешных картинок чаще всего попадали изображения, на которых один или несколько объектов были в необычном для них контексте. Например, на одном из коллажей животные обедали, сидя за столом, а человек сидел в собачьей корзинке.
Чтобы удостовериться, что именно контекст чаще всего отвечает за юмор, программу также обучали, как из смешной картинки сделать несмешную, или наоборот. Для этого алгоритм выбирал несколько фрагментов коллажа, больше всего выбивавшихся из общей сцены, и менял их на более подходящие элементы. Получившиеся после замены коллажи показывали добровольцам и просили их определить, кто составлял этот коллаж: человек или компьютер. В 28 процентах случаев участники считали, что автором был человек, хотя на самом деле коллаж составляла программа. Авторы отмечают, что наилучшим результатом в данном случае считалось бы 50 процентов: это означало бы, что коллажи неразличимы.
По мнению ученых, в их работе впервые делается попытка автоматического анализа смешных изображений. В будущем подобные исследования могут найти применение, например, для контекстной рекламы или для программирования автоматических камер, делающих снимок, только когда в кадре происходит что-то смешное. Ранее уже проводилось множество исследований по анализу юмора, но в основном в текстовых источниках. В одном из них авторы даже попытались измерить юмор, для чего предложили использовать информационную энтропию Шеннона.
Тарас Молотилин
Как развитие технологий позволило нащупать «топологическое решение» загадки шизофрении
Шизофрения — одна из самых загадочных и сложных болезней человека. Уже более ста лет ученые пытаются понять причины ее возникновения и найти ключ к терапии. Пока эти усилия не слишком успешны: до сих пор нет ни препаратов, которые могли ли бы ее по-настоящему лечить, ни даже твердого понимания того, какие молекулярные и клеточные механизмы ведут к ее развитию. О том, как ученые бьются с «загадкой шизофрении» мы уже неоднократно писали: сначала с точки зрения истории психиатрии, затем с позиции классической генетики (читателю, который действительно хочет вникнуть в суть проблемы, будет очень полезно сначала прочитать хотя бы последний текст). На этот раз наш рассказ будет посвящен новым молекулярно-биологическим методам исследования, которые появились в распоряжении ученых буквально в последние несколько лет. Несмотря на сырость методик и предварительность результатов, уже сейчас с их помощью получены важнейшие данные, впервые раскрывающие механизм шизофрении на молекулярном уровне.