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Não importa que ele possa passar no exame de bar, fazer testes médicos e ler histórias para dormir com emoção; ♠ a inteligência artificial nunca vai igualar o maravilhoso da mente humana sem primeiro dominar as artes do sarcasmo.

Mas essa arte, ♠ ao que parece pode ser a próxima na lista das capacidades vertiginosas da tecnologia. Pesquisadores nos Países Baixos construíram um ♠ detector de sarcasmo orientado por IA e capaz para detectar quando está sendo implantada uma forma mais baixa do humoreismo ♠ (ou inteligência) ou o tipo superior dele(a).

"Somos capazes de reconhecer o sarcasmo cadastrou ganhou apostas uma maneira confiável, e estamos ansiosos para ♠ crescer isso", disse Matt Coler no laboratório da Universidade Groningen.

Há mais no projeto do que algoritmos de ensino, os quais ♠ às vezes até mesmo comentários efusivo não podem ser tomado literalmente; cadastrou ganhou apostas vez disso devem ter sido interpretado como o ♠ oposto diamétrico. O sarcasmo permeia nosso discurso muito além da nossa apreciação – disse Coler - para entender é crucial ♠ se humanos ou máquinas estão a comunicar-se perfeitamente com eles ”.

"Quando você começa a estudar sarcasmo, torna-se hiperconsciente da extensão ♠ cadastrou ganhou apostas que o usamos como parte do nosso modo normal de comunicação", disse Coler. “Mas temos para falar com nossos ♠ dispositivos numa forma muito literal como se estivéssemos falando ao robô porque estamos fazendo isso não tem necessidade ser assim.”

Os ♠ seres humanos são geralmente adeptos a detectar sarcasmo, embora as dicas limitadas encontradas apenas no texto tornem mais difícil do ♠ que cadastrou ganhou apostas uma interação face-a -face quando expressões de entrega e tom revelam todas intenções dos falantes. Ao desenvolvercadastrou ganhou apostas♠ IA os pesquisadores descobriram várias pistas importantes também para o algoritmo distinguir entre Sarcásticos da sincera ndice 1

Em um trabalho ♠ apresentado cadastrou ganhou apostas uma reunião conjunta da Sociedade Acústica de América e Associação Canadense do acústico, na quinta-feira (05), Xiyuan Gao. ♠ Um estudante PhD no laboratório descreveu como o grupo treinou a rede neural sobre texto conteúdo áudio emocional dos videoclipe ♠ das sitcom nos EUA incluindo Amigos & The Big Bang Teoria O banco que foi compilado por pesquisadores americanos com ♠ Cingapura para construir as próprias frases anotadas pelos programas televisivom os rótulos sarcas detectores deles próprios;

Uma cena cadastrou ganhou apostas que a ♠ IA treinou foi o esforço fútil de Leonard para escapar da sala trancada na The Big Bang Teoria, levando Sheldon ♠ observar: "É apenas um privilégio assistircadastrou ganhou apostasmente no trabalho." Outro dos Amigos tem Ross convidar Rachel vir e se ♠ juntar Joey and Chandler ao montar alguns móveis.

Após o treinamento sobre texto e áudio, juntamente com pontuações que refletiam os ♠ conteúdos emocionais das palavras faladas pelos atores a IA poderia detectar sarcasmo cadastrou ganhou apostas trocas não rotulada de sitcom quase 75% ♠ do tempo. Mais trabalhos no laboratório usaram dados sintético para aumentar ainda maiscadastrou ganhou apostasprecisão mas essa pesquisa está aguardando ♠ publicação ndice

Shekhar Nayak, outro pesquisador do projeto disse que além de tornar as conversas com assistentes da IA mais fluidas ♠ a mesma abordagem poderia ser usada para detectar o tom negativo na linguagem e detetar abuso ou discurso ódio.

Gao disse ♠ que melhorias adicionais poderiam vir da adição de pistas visuais nos dados do treinamento AI, como movimentos das sobrancelhas e ♠ sorriso. O Que levanta a questão sobre quão preciso é exato o suficiente? "Será vamos ter uma máquina 100% precisa?" ♠ Disse gaão :" Isso não É algo mesmo humanos pode alcançar."

Tornar os programas mais familiarizados com a forma como humanos ♠ realmente falam deve ajudar as pessoas conversarem de maneira natural, acrescenta Coler. Mas ele se pergunta o que acontecerá quando ♠ máquinas abraçarm suas habilidades recém-descoberta e começarem nos devolver sarcasmo: "Se eu perguntar 'Você tem tempo para uma questão?' E ♠ ela diz ‘Sim é claro’, posso pensar bem ou não?"

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