Моделирование когнитивных процессов при создании и восприятии юмора

Моделирование когнитивных процессов при создании и восприятии юмора

Юмор представляет собой сложный когнитивный, социальный и эмоциональный феномен, изучение которого требует междисциплинарного подхода. Моделирование когнитивных процессов, лежащих в основе создания и восприятия юмора, является задачей на стыке когнитивной психологии, нейронауки, лингвистики и искусственного интеллекта. Цель такого моделирования — формализовать и алгоритмизировать этапы обработки информации, приводящие к возникновению смеховой реакции, и создать вычислительные системы, способные генерировать или распознавать юмористические высказывания.

Теоретические основы: ключевые психологические теории юмора

Современные модели опираются на несколько фундаментальных психологических теорий, объясняющих механизм работы юмора.

• Теория несоответствия-разрешения (Incongruity-Resolution Theory). Данная теория, развитая Томасом Шульцем и другими исследователями, является доминирующей в когнитивном подходе. Она постулирует, что юмор возникает в два этапа. Сначала воспринимающий сталкивается с несоответствием между ожидаемым и представленным в шутке (например, неожиданная концовка анекдота). Затем происходит когнитивное усилие по разрешению этого несоответствия, поиску альтернативной интерпретации или правила, которое делает исходный стимул осмысленным. Смех возникает в момент успешного разрешения.
• Теория превосходства (Superiority Theory). Восходит к трудам Платона и Аристотеля. Согласно ей, юмор возникает из чувства превосходства над другими или над прошлым собой. Этот аспект важен для моделирования сатиры, иронии и шуток, основанных на стереотипах.
• Теория облегчения (Relief Theory). Разработанная Зигмундом Фрейдом и Гербертом Спенсером, теория рассматривает юмор как механизм разрядки психической энергии, подавленных мыслей или социальных табу. Вычислительное моделирование этого аспекта связано с анализом контекста и социальных норм.
• Теория игры с семантическими скриптами (Semantic Script Theory of Humor, SSTH и её расширение GTVH). Предложенная Виктором Раскиным и развитая в Общую теорию вербального юмора (GTVH) Сальваторе Аттардо, эта теория является формальной лингвистической моделью. Она утверждает, что текст может быть охарактеризован как юмористический, если он совмещает два противоположенных семантических скрипта (сценария) в определенных условиях. GTVH вводит шесть «параметров знания» (Knowledge Resources), которые используются для анализа и генерации шуток.

Вычислительные модели восприятия юмора

Моделирование восприятия юмора направлено на создание алгоритмов, способных распознавать юмористический контент, оценивать его степень «смешности» или классифицировать по типам. Этот процесс можно разбить на последовательные когнитивные этапы, каждый из которых представляет отдельную задачу для ИИ.

Этап 1: Семантический и прагматический анализ

Система должна извлечь буквальное значение высказывания, идентифицировать участников, объекты, действия и контекст. Для этого используются методы обработки естественного языка (NLP): синтаксический разбор, распознавание именованных сущностей, разрешение кореференции. Ключевым является понимание имплицитных предпосылок и фоновых знаний, что требует подключения онтологий (например, WordNet, ConceptNet) или больших языковых моделей (LLM), хранящих энциклопедические и здравые знания.

Этап 2: Обнаружение несоответствия (Incongruity Detection)

На этом этапе алгоритм ищет противоречия, аномалии, нарушения норм или ожиданий. Это может быть:

• Логическое несоответствие: ситуация, невозможная с точки зрения законов физики или логики.
• Семантическое несоответствие: противоречие между значениями слов или скриптов (ядро SSTH/GTVH).
• Прагматическое несоответствие: нарушение коммуникативных максим Грайса (например, максимы релевантности или количества информации).

Технически это реализуется через анализ семантической близости, проверку логической согласованности утверждений или выявление нарушений в предсказаниях языковых моделей.

Этап 3: Разрешение несоответствия (Incongruity Resolution)

Самый сложный для моделирования этап. Система должна найти альтернативную интерпретацию, рамку или правило, которое снимает противоречие, делая исходный стимул осмысленным, но в неожиданном ключе. Это требует творческого переосмысления и доступа к обширным знаниям о мире. Часто разрешение связано с:

• Обнаружением двусмысленности (фонетической, лексической, синтаксической).
• Переключением между различными уровнями абстракции.
• Применением альтернативного, часто менее очевидного, сценария (скрипта).

Этап 4: Оценка и эмоциональный отклик

Даже успешно разрешенное несоответствие не всегда вызывает смех. Финальная оценка зависит от факторов, которые сложно формализовать:

• Оценка безвредности: ситуация должна восприниматься как безопасная, не угрожающая (теория доброкачественного нарушения).
• Социальный и культурный контекст: табу, актуальные события, групповые нормы.
• Индивидуальные различия: чувство юмора, настроение, личный опыт.

В вычислительных моделях этот этап часто заменяется бинарной классификакой («смешно»/»не смешно») или предсказанием рейтинга на основе обучающих данных.

Вычислительные модели генерации юмора

Генерация юмора — задача более высокая по сложности, чем распознавание. Основные подходы включают:

• Подход, основанный на шаблонах (Template-based). Использует формальные структуры, такие как «Почему X? Потому что Y», где X и Y заполняются по определенным правилам, обеспечивающим несоответствие и его разрешение (например, игра слов). Пример: генерация каламбуров путем замены слов на омофоны в устойчивых выражениях.
• Подход, основанный на ограничениях (Constraint-based). Опирается на формальные теории, в частности GTVH. Система определяет значения параметров знания (языковой механизм, целевая аудитория, ситуация и т.д.), а затем ищет в лексических базах или генерирует текст, удовлетворяющий этим ограничениям, главное из которых — противопоставление двух скриптов.
• Статистический и нейросетевой подход. Современные методы используют большие языковые модели (LLM), обученные на огромных корпусах текстов, включая юмористические. Модель учится вероятностным закономерностям построения шуток. Генерация происходит через выбор следующего слова (токена) с учетом контекста. Этот подход позволяет создавать более разнообразный и контекстуально уместный юмор, но менее контролируем и объясним.
• Гибридные подходы. Комбинируют символьный ИИ (для обеспечения структуры и логики несоответствия-разрешения) и нейросетевые методы (для гибкости и естественности языка).

Параметры знания в Общей теории вербального юмора (GTVH) и их вычислительная интерпретация

GTVH предоставляет удобную рамку для анализа. Ниже представлена таблица с параметрами и их возможной реализацией в ИИ-системах.

Параметр знания (Knowledge Resource)	Описание	Пример вычислительной реализации
Языковой механизм (Language)	Конкретные слова, синтаксические структуры, используемые для кодирования шутки.	Морфологический и синтаксический анализатор, словари омонимов и омофонов.
Повествовательная стратегия (Narrative Strategy)	Жанровая форма шутки (анекдот, диалог, загадка, пародия и т.д.).	Шаблоны текстовых структур, классификаторы жанров.
Цель (Target)	Объект насмешки (персонаж, социальная группа, концепция).	База знаний о стереотипах (с осторожностью), анализ сентимента.
Ситуация (Situation)	Контекст, обстановка, в которой происходит действие.	Фреймы и скрипты (например, «посещение ресторана»), онтологии событий.
Логический механизм (Logical Mechanism)	Когнитивный процесс, разрешающий несоответствие (аналогия, преувеличение, ложная логика).	Набор правил или классификатор для типа логического механизма.
Скриптовая оппозиция (Script Opposition)	Сердцевина теории. Противопоставление двух интерпретаций или сценариев (например, нормальный/ненормальный, богатый/бедный, реальный/воображаемый).	Семантические сети для выявления антонимичных или конфликтующих концептов. Поиск пересекающихся скриптов с противоположной валентностью.

Трудности и ограничения в моделировании юмора

Несмотря на прогресс, создание полноценной модели когнитивных процессов юмора сталкивается с фундаментальными вызовами.

• Проблема фоновых знаний (Commonsense Knowledge). Юмор опирается на огромный массив неявных, контекстуальных знаний о мире, социальных нормах, культуре и человеческой психологии. Полное формализация этого знания невозможна.
• Креативность и неожиданность. Суть юмора — в нарушении предсказуемости. Алгоритмы же, особенно статистические, по своей природе стремятся к предсказуемым, наиболее вероятным продолжениям.
• Субъективность и контекстная зависимость. То, что смешно для одной группы людей в определенное время, может быть оскорбительным или непонятным для других. Учесть все социально-культурные переменные в модели крайне сложно.
• Эмоциональный компонент. Юмор тесно связан с эмоциями (радость, удивление, иногда легкое смущение). Моделирование эмоционального отклика и его связи с когнитивным процессом остается областью активных исследований в аффективных вычислениях.
• Этика и предвзятость. Системы, обучающиеся на данных из интернета, легко усваивают и воспроизводят предрассудки, стереотипы и оскорбительный контент, маскирующийся под юмор.

Заключение

Моделирование когнитивных процессов юмора представляет собой одну из самых сложных задач искусственного интеллекта, выступая в роли своеобразного теста на наличие у машины «понимания» мира. Современные подходы, сочетающие формальные лингвистические теории (такие как GTVH) с мощью статистических и нейросетевых моделей, позволили добиться значительных успехов в узких задачах: распознавании юмора, генерации каламбуров или простых анекдотов по шаблону. Однако создание системы, которая обладала бы гибким, контекстно-зависимым и творческим чувством юмора, сравнимым с человеческим, требует прорыва не только в области NLP, но и в моделировании здравого смысла, эмоций и социального интеллекта. Исследования в этой области, тем не менее, крайне продуктивны, так как углубляют наше понимание как работы ИИ, так и природы человеческого познания и коммуникации.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Может ли искусственный интеллект по-настоящему понимать юмор?

Ответ зависит от определения «понимания». Современный ИИ, особенно большие языковые модели, может эффективно имитировать понимание: распознавать структуры шуток, генерировать тексты, которые люди оценивают как смешные, и даже объяснять, почему та или иная шутка работает. Однако это понимание лишено субъективного эмоционального переживания (смехоотдачи), глубокого осознания социального контекста и истинного творческого озарения. ИИ оперирует статистическими закономерностями в данных, а не пережитым опытом.

Какие практические применения у систем, моделирующих юмор?

• Чат-боты и виртуальные ассистенты: Для создания более естественного, человечного и приятного взаимодействия.
• Образование: Системы обучения языку, использующие юмор для повышения вовлеченности и запоминания материала.
• Маркетинг и реклама: Генерация креативных слоганов и рекламных материалов.
• Мониторинг контента: Автоматическое выявление токсичного или оскорбительного контента, замаскированного под шутку.
• Психическое здоровье: Разработка терапевтических агентов, способных использовать юмор для снижения стресса.

Почему нейросетевые модели иногда генерируют «плоские» или несмешные шутки?

Нейросети генерируют текст, максимизируя вероятность появления последовательности слов на основе обучающих данных. Юмор же часто строится на маловероятных, неожиданных ассоциациях. Модель стремится к наиболее «безопасному», усредненному предсказанию, что противоречит природе юмора. Кроме того, модель может улавливать поверхностную форму шутки (например, вопрос-ответ), но не глубинную логику несоответствия-разрешения.

Как учитывается культурный контекст в таких моделях?

Учет культурного контекста остается серьезной проблемой. Основные подходы: 1) Обучение модели на текстах из конкретной культурной среды. 2) Явное включение в модель культурных маркеров, стереотипов (с осторожностью) и реалий в виде онтологий. 3) Использование мета-параметров в гибридных системах, например, параметр «Целевая аудитория» (Target) в GTVH. Однако создание универсальной межкультурной модели юмора в ближайшей перспективе маловероятно.

Каковы этические риски создания ИИ с «чувством юмора»?

• Генерация оскорбительного и дискриминационного контента: Модель может научиться и воспроизводить вредные стереотипы из данных.
• Манипуляция: Юмор — мощный инструмент влияния и снижения критичности восприятия.
• Дегуманизация: Неуместный или неадекватный юмор от ИИ в серьезных ситуациях (например, в службе поддержки при жалобе) может вызывать раздражение и недоверие.
• Проблема ответственности: Кто отвечает за оскорбительную или клеветническую «шутку», сгенерированную ИИ?

Разработка требует внедрения систем фильтрации, четких этических гайдлайнов и постоянного аудита выходных данных моделей.