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ツッコミを入れてくれるAIスピーカー「Ahoca」を作った話
- 3. 自己紹介 藤田 洸介 略歴 東京生まれ東京育ち 慶應義塾大学環境情報学部(通称SFC) 専攻（と呼べるほどのものはない） 研究室のキーワード『おしゃべりなロングテール』 現代社会のロングテール（たとえば、ラブライバー、アダルトビデオ、ゆめかわいい） に対しインターネット上のデータを収集、解析、解釈して言語化、構造化、可視 化するゼミ 自分の研究はお笑いの好みとコンプレックス（以下ざっくり説明） 仮説：笑いの好みとコンプレックスは関係性がある データ１：ネット大喜利サービス、ボケてのデータを収集し、ボケをクラスタリ ング データ２：大喜利の面白さ評価と、コンプレックに関するアンケートを行うWEB アプリを作成 結果：WEBアプリで笑いの評価をすると、笑いの好みとコンプレックスタイプを 示してくれるWEBアプリを作成 3 ふじた こうすけ
- 6. 6 なんでおもしろい？
- 8. 笑いのメカニズム 笑いの不一致説 8 笑いの二元結合説 笑いの優越説 笑いの緊張解放説 予期していたある概念と、これと関連して考えられた事物が一致しないと 突然分かったときに笑いが生じる ３段オチ ⇒２回同じことを繰り返し、３回目で予想を外して違うことをする 例 不一致のものあるいは関係の無いものが、ある同一平面上で結合するとき 二人連れが天婦羅を食べに行って、一方が「この海老は養殖 かな？」と聞くと、他方が「いや、和食やで」と答える場合 例 （論文引用） 他者の劣等性と比較して、現在の自分の優位性を突如感じることから生ず る勝利の感情 友人が目の前でコケた時例 緊張した束縛から、突然解放されるときに生じる感情 お葬式でだれかが長～いオナラをしたとき例
- 9. 「お前がラフな…」の笑いを紐解いてみる 9 1. 文章の内容と、画像がマッチしている 2. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が、身 にまとうものが簡単という意味でマッチして いる ⇒ 笑いの二元結合説！ 3. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が実際 の常識とズレている ⇒ 笑いの不一致説！ 4. 周りの人が正装で来ているのに、ある人だけ 軽装 ⇒ 笑いの優越説！ 5. 「明日ラフな格好して行って周りが正装だっ たら恥ずかしいな･･･」という緊張感と、実際 に別の誰かがそうなっていた状況の対比 ⇒ 笑いの緊張解放説！ だから面白い！
- 10. 「お前がラフな…」の笑いを紐解いてみる 10 1. 文章の内容と、画像がマッチしている 2. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が、身 にまとうものが簡単という意味でマッチして いる ⇒ 笑いの二元結合説！ 3. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が実際 の常識とズレている ⇒ 笑いの不一致説！ 4. 周りの人が正装で来ているのに、ある人だけ 軽装 ⇒ 笑いの優越説！ 5. 「明日ラフな格好して行って周りが正装だっ たら恥ずかしいな･･･」という緊張感と、実際 に別の誰かがそうなっていた状況の対比 ⇒ 笑いの緊張解放説！ だから面白い！ ちょっと待ってください
- 11. 「お前がラフな…」の笑いを紐解いてみる 11 1. 文章の内容と、画像がマッチしている 2. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が、身 にまとうものが簡単という意味でマッチして いる ⇒ 笑いの二元結合説！ 3. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が実際 の常識とズレている ⇒ 笑いの不一致説！ 4. 周りの人が正装で来ているのに、ある人だけ 軽装 ⇒ 笑いの優越説！ 5. 「明日ラフな格好して行って周りが正装だっ たら恥ずかしいな･･･」という緊張感と、実際 に別の誰かがそうなっていた状況の対比 ⇒ 笑いの緊張解放説！ だから面白い！ これを５歳児が見ても笑うでしょうか？
- 12. 「お前がラフな…」の笑いを紐解いてみる 12 1. 文章の内容と、画像がマッチしている 2. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が、身 にまとうものが簡単という意味でマッチして いる ⇒ 笑いの二元結合説！ 3. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が実際 の常識とズレている ⇒ 笑いの不一致説！ 4. 周りの人が正装で来ているのに、ある人だけ 軽装 ⇒ 笑いの優越説！ 5. 「明日ラフな格好して行って周りが正装だっ たら恥ずかしいな･･･」という緊張感と、実際 に別の誰かがそうなっていた状況の対比 ⇒ 笑いの緊張解放説！ だから面白い！ これを５歳児が見ても笑うでしょうか？ NO
- 13. 「お前がラフな…」の笑いを紐解いてみる 13 1. 文章の内容と、画像がマッチしている 2. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が、身 にまとうものが簡単という意味でマッチして いる ⇒ 笑いの二元結合説！ 3. 「ラフな服装」と「骸骨」という概念が実際 の常識とズレている ⇒ 笑いの不一致説！ 4. 周りの人が正装で来ているのに、ある人だけ 軽装 ⇒ 笑いの優越説！ 5. 「明日ラフな格好して行って周りが正装だっ たら恥ずかしいな･･･」という緊張感と、実際 に別の誰かがそうなっていた状況の対比 ⇒ 笑いの緊張解放説！ だから面白い！ これを５歳児が見ても笑うでしょうか？ NO Why?
- 14. 笑いを理解するのには常識が必要 １人だけ服装が違うと恥ずかしいという 常識が必要 「ラフな格好」という概念と「骸骨」を 結び付けられる常識が必要 周りの服装を気にして、恐る恐る服を選 ぶ経験が必要 14 この例の場合・・・ つまり、 データ分析の文脈で笑いを扱うためには、何かしらの方法 で常識を覚えさせなければならず、非常にハードルが高い 笑いという分野において、数値解析が進んでいないのはおそらくこれが要因
- 15. でも、それをつくりました！ 15
- 17. AIスピーカー元年 17
- 19. でもボケには対応してくれない 19 画像元：https://allabout.co.jp/gm/gc/472269/ OK Google! 暖房を8000度にセットして！（？？？？） 暖房を起動します
- 23. ボケの検知 23 笑いの不一致説では、予測した 常識に対して不一致のときに笑 いが生まれるとされる エアコンで設定できる温度は通常 18～31度程度 夏場は冷房、冬場は暖房を入れる 温度は1度単位で設定し、小数点 までは入力しない エアコン設定の常識 音声入力内容が常識から外れ、 笑いが生まれる状況が作り出されている場合 ボケとして検知！ 笑いのメカニズム 今回対応するツッコミは、数値データで扱いやすい、エアコンの設定入力のみ
- 24. ボケ＝異常 として異常検知を行う 24 通常の設定温度データの分布 ＝ （引用：出手 剛『異常検知と変化検知』） 入力温度18 30 イメージ図 正常データ = 常識 ボケの設定温度データ ＝ 異常データ 𝑥′′ (=2) 異常 正常
- 25. 正常データ分布の推定 入力データ WEB上で公開されている、エアコンの設定温度に関するアンケートをマージ アンケート数：6 合計モニター数：9050 設定温度分布推定方法 粒度 ：冷房、暖房それぞれで推定 推定分布：混合正規分布 推定手法：EMアルゴリズム 結果 25 冷房の設定温度分布と推定確率密度分布 暖房の設定温度分布と推定確率密度分布 確率確率 温度 温度
- 26. 異常値の定義 26 異常度は以下に定義 Kは分布の個数 𝒙は入力値 𝜇 𝑘分布kの平均 Σ 𝑘分布kの共分散 𝝅 𝒌は各クラスタの混合重み 𝑘=1 𝐾 𝝅 𝒌 = 1 𝑎 𝑥 > 𝑎 𝑡ℎなら異常と判定 𝑎 𝑡ℎ=10 冷房温度データに恣意的に異常データを加え、異常度を計算 冷房の異常度分布 ボケではなく真面目に温度を入 力した際に、ボケだと判定され てつっこまれると悲しい ⇒緩めに設定 例えば、15度や35度は正常と判断
- 27. 今回対応するツッコミ 1. 入力温度の高低に対するツッコミ アンケートデータをもとに正常な入力値の分布を推定し 入力温度の推定確率を算出 確率を元に異常度を定義し、異常度が設定した閾値を超えたら異常（ボケ） と検知 入力の温度によって場合分けしてツッコミを入れる（入れない） 2. 入力モード（冷房or暖房）に対するツッコミ アンケートデータと、当日の日付情報をもとに、アンケートデータで該当日 付に冷暖房を使用している割合を算出 割合を確率とみなし、確率から定義した異常度が閾値を超えたら異常（ボケ と検知） 入力によって場合分けしてツッコミを入れる（入れない） 3. 少数での温度入力に対するツッコミ 入力温度として少数までしてきた場合、問答無用でツッコミ 27
- 30. Raspberry Piを初めて使った私が 辛かったしたこと 音声入力デバイスの利用 デフォルトの音声入力デバイスはUSBからの入力になっていないので、 configファイルをいじる必要あり…しかし Qiitaで「このファイルをいじればOK！」って書いてあっても、OSの バージョンによってそのファイルがない場合がある 音声出力 同じように、上記ファイルを弄る必要性 上記ファイルをいじっても、アナログ端子だと非常に音が悪い USBは音が良いらしいので、USBスピーカーを買うも、なぜか認識さ れない←ｲﾏｺｺ 音声ファイルの操作に慣れていない サンプリングレートとかの用語を理解してないとつらい 30
- 31. 今後やりたいこと こいつの名前はAhocaなので、「Ahoca、暖房設定 して」と呼びかけて起動したい 本当に家電操作できるようになる 他のボケに対応したい 同じことを繰り返す⇒「しつこい！」 日常会話からボケ検知 ︙ ツッコミフレーズを生成する おそらく世の中にツッコミの整ったデータはないので、 皆さんAhoca、質の高いツッコミをしまくって成長させ てあげてください 31