Sappiamo tutti cosa vuol dire raccontare una barzelletta che finisce in modo pessimo.

In questo istante, in tutto il mondo, dai luoghi di lavoro ai ricevimenti nuziali, c’è un numero enorme di anime sfortunate le cui spiritosaggini si sono appena tramutate in gaffe, in quanto le loro barzellette si sono schiantate al suolo, confondendo (o, peggio ancora, sconvolgendo) chi stava intorno a loro. L’angoscia di aver giudicato male una battuta è uno di quei ricordi che può perseguitarti per anni e, ogni volta che qualcuno osa essere divertente, corre questo alto rischio.

I computer mitigano il rischio in moltissimi aspetti della nostra vita al giorno d’oggi, e permettiamo loro di far fronte a vari oneri quando il nostro giudizio si rivela carente.

Eppure, non è provato che l’umorismo sia un’area di competenza informatica. Far ridere la gente è molto diverso dal controllare una centrale nucleare. E, tenuto conto che non possiamo fidarci che alcuni dei nostri amici e familiari siano divertenti, è difficile immaginare uno scenario in cui un computer possa essere più attendibile per farci ridere.

Ma ciò non ha comunque impedito alle persone di lavorare diligentemente affinché ciò diventasse realtà. In effetti, questa è vista come una delle ultime sfide dell’intelligenza artificiale (IA).

Sono passati poco più di 25 anni da quando una delle prime proposte per un algoritmo di umorismo informatico apparve sulla rivista scientifica russa Biofizika, da allora gli scienziati con interessi linguistici sono stati affascinati dall’idea. Se un computer può imparare quali parole suonano allo stesso modo, allora i giochi di parole dovrebbero essere un gioco da ragazzi? Se è in grado di rilevare il sarcasmo, mancherebbe solo un piccolo passo per realizzare battute degne di Joan Rivers? Se riuscissimo a programmarlo in modo che aggiungesse con precisione la frase “e questo è quello che ha detto” alla fine di una frase, non potrebbe diventare un maestro del doppio senso?

Nel corso degli anni, tutte queste cose sono state raggiunte con vari gradi di successo, ma il dubbio rimane: erano davvero divertenti? E, anche se i computer potessero assorbire, imparare e elaborare un numero infinito di barzellette, sarebbero mai capaci di farci ridere?

Girlfriend in a Korma

Un elemento meccanico può riuscire a generare un repertorio divertente. Avete presente i cosiddetti giochi di hashtag su Twitter, dove qualcuno suggerisce un argomento, ad esempio #smithscurry, e le canzoni dei The Smiths devono essere combinate con prodotti alimentari indiani in modo da creare fusioni divertenti, come ad esempio “Girlfriend in a Korma”? Chiunque si lanci in questa impresa di solito finirà con una finestra del browser aperta su una lista di canzoni degli Smiths, un’altra con un menu da asporto indiano, quindi scorrerà tra le due in cerca di abbinamenti.

Si intuisce che un computer potrebbe trovare queste corrispondenze in modo più efficiente di quanto possiamo fare noi, ma è difficile attribuirgli l’istinto necessario per separare il grano dalla pula e capire perché “Girlfriend In A Korma” sia divertente, mentre “The Keema Is Dead” non lo è.

Un’antologia di commedia informatica non sarebbe gradevole da leggere. “Gradisco che il caffè sia come la guerra che preferisco: freddo.” Questa battuta un po’ disperata è stato generata da un algoritmo della University of Edinburgh nel 2013 e, sebbene si possa concedere a malincuore che abbia la forma di una barzelletta, manca un elemento fondamentale: l’umorismo.

È vero che alcune delle stand-up comedy più talentuose al mondo producono battute che sono tutto fumo e niente arrosto, eppure riescono a far ridere il pubblico, ma ciò dipende da una combinazione di reputazione, impeto, presenza e tempismo, cose che i computer non riescono ancora ad affrontare. Stanno ancora cercando di capire perché “Girlfriend In A Korma” sia divertente, e un po’ di solidarietà per loro dovresti provarla pure tu, perché neppure noi lo sappiamo bene.

Formulaico, non algoritmico

Il problema del determinare perché alcune cose siano divertenti è stato oggetto di dibattito per millenni, da Platone a Freud a Pascal, e quella lotta ha portato a diverse teorie, che vanno dallo schadenfreude alla rottura delle aspettative. Ma c’è un aspetto intrinsecamente spensierato nell’analizzare l’umorismo, che puoi osservare facilmente se sfogli un qualsiasi manuale di scrittura comica, in cui i vari meccanismi vengono sezionati per i lettori che sperano di imparare a essere divertenti. Un po’ come per un pensiero dimenticato, più ti concentri per cercare il segreto dell’umorismo, più esso sembra diventare sfuggente.

“Esiste una serie di elementi di base per la commedia”, dice Joel Morris, autore e scrittore di commedie, che a lungo ha lavorato per la televisione e per la radio britannica. “Le sitcom sono quasi pezzi di ingegneria,” – dice – “questi sistemi matematici con storie a rotazione presentano personaggi in ascesa e in caduta”.

Allorché uno scrittore di commedie impara il proprio mestiere, ella o egli sviluppa il senso per rilevare dove stiano i vicoli ciechi e dove – come dice Morris – “la matematica non funziona”. “Dato che esistono delle formule”, continua, “posso capire perché la gente pensi che, per esempio, un computer potrebbe scrivere una storia. Se gli dici che un ragazzo di nome Geoff sta andando in vacanza con l’unico uomo con cui non vorrebbe mai andare in vacanza, perché non dovrebbe essere in grado di consegnarti gli atti secondo, terzo e quarto?”

Analogamente, la commedia surreale, in cui elementi completamente incongrui si trovano giustapposti, dovrebbe essere pane per i denti di un programma per computer (“è il trattore per la pagnotta!”) ma, ancora una volta, non sarebbe divertente. “Con la commedia”, conclude Morris, “si cerca uno sguardo sull’umanità.”

Non c’è migliore modo per illustrare ciò delle battute raccontate dai bambini, battute che non hanno senso e non sono divertenti in alcun senso tradizionale, eppure nel contesto possono essere vagamente spassose. L’account Twitter @KidsWriteJokes trasmette regolarmente alcune di queste gloriose perle, ad esempio:

Q: Come si chiama un pesce senza coda?


A: Uva con un occhio!

Tuttavia, quando un computer produce qualcosa di simile, ad esempio…

Q: Che tipo di animale va su un canotto?


A: Un can!

… alziamo gli occhi disperati. Il primo è un’affascinante dimostrazione della natura umana, perché possiamo ricordare un tempo in cui anche noi quasi (ma non del tutto) capivamo come funzionavano le battute. Quest’ultimo è un semplice errore di programmazione.

Why machines aren’t funny

Hehe…rrare è umano

Forse siamo solo ai primi passi nella storia dell’umorismo informatico. Tutti (e tutto) devono iniziare da qualche parte. Il bambino che tira fuori gag indecifrabili oggi potrebbe essere il comico di domani che riempie l’arena, e chi dice che i computer non possano seguire lo stesso percorso? visto che le reti neurali gli conferiscono nuovi poteri e le loro capacità di apprendimento aumentano velocemente.

In un’intervista per la rivista GQ del 2013, Peter McGraw alla University of Colorado era ottimista riguardo alle loro prospettive: “Se possiamo mappare il genoma umano”, ha detto, “se possiamo creare energia nucleare, possiamo capire come e perché nasce l’umorismo.” Molti accademici, come Julia Taylor Rayz del Purdue Polytechnic in Indiana, hanno dedicato enormi quantità di tempo ed energie a “modellare e scoprire l’umorismo”.

Il loro ottimismo e possibilismo sembrano allinearli con i sostenitori della Strong Al, quelli che credono che non ci sia nulla di intrinsecamente speciale nella materia vivente che ne impedisca il modellamento da parte di un computer. In altre parole, l’umorismo è solo input, output e memoria.

Gli scrittori di commedie sostengono che l’umorismo sia intrinsecamente umano e che la mancanza di umorismo sia associabile ad una qualità “robotica”. Ci sono un sacco di scienziati e accademici che sarebbero d’accordo con loro, e tale scisma è un’illustrazione del tanto dibattuto “Hard Problem” dell’IA: come potresti mai essere in grado di modellare cose come la coscienza, la sensibilità e l’auto-consapevolezza – cose che sembrano così intrinseche alla commedia.

“Non abbiamo idea di quanto la sensibilità sia correlata col fatto che essa abita nel nostro corpo”, ha detto Sir Nigel Shadbolt, professore di IA alla University of Southampton, quando l’ho intervistato nel 2015. “Stiamo creando microintelligenze super intelligenti, ma non abbiamo idea di cosa sia una teoria generale dell’intelligenza.” O, per quel che conta, una teoria dell’umorismo. “Non disponiamo ancora di una definizione”, ha detto Scott Weems, autore di “Ha! The Science of When We Laugh and Why”, a IQ, la rivista di cultura tecnologica di Intel, un paio di anni fa. “Chiedilo a dieci scienziati, riceverai dieci risposte diverse.”

Prima che un computer possa anche solo iniziare a provare a essere divertente, deve essere in grado di pensare in modo creativo. Finora, i tentativi da parte dei computer di produrre arte o musica suscitano spesso curiosità, ma al tempo stesso si percepiscono come un po’ vuoti.

“La creatività è sempre stata affascinante”, ha scritto David Gelernter, professore di informatica presso la Yale University, in un saggio per il Frankfurter Allgemeine Zeitung. “[Questa] non funziona quando la messa a fuoco è alta; solo quando i tuoi pensieri cominciano a fluttuare… troviamo soluzioni creative a un problema che vaga nel sub-conscio delle nostre menti… Nessun computer riuscirà ad essere creativo a meno che non simuli tutte le sfumature delle emozioni umane.”

Tuttavia, se anche un computer potesse simulare con successo queste sfumature, non c’è ancora alcuna garanzia che rideremmo alle sue battute. “Le battute sono molto tribali, sono un modo per marcare valori condivisi”, afferma Joel Morris. “È difficile dire una barzelletta se non ne condividi la cultura o la lingua. Le battute sono indizi e segni identificanti di ciò che sei; quelle che funzionano stanno effettivamente dicendo che “Sono come te”. In definitiva, ciò che conta davvero è l’anima della barzelletta, la verità della battuta. Questa è la cosa che accetti e a cui ti apri. Siamo molto sensibili alla mancanza di verità e un computer che ti sta raccontando una barzelletta sostanzialmente ti sta raccontando una bugia. Perché sta dicendo “Anch’io sono umano”.

“R2D2! Dovresti aver imparato a non fidarti del primo computer che incontri”

Nel mondo della fantascienza, i robot sono simpaticamente derisi per la loro goffaggine e incapacità di connettersi emotivamente con gli umani. C3PO, che non sapeva come parlare a Luke Skywalker (sebbene fosse un droide addestrato ad incontrare persone), è il motivo per cui quel personaggio è affascinante, ma l’altro motivo per cui è affascinante è che non lo troviamo minaccioso. Al contrario, quando scopriamo nel film Alien che il personaggio Ash, interpretato da Ian Holm, è un androide che si spaccia per un umano, è un momento profondamente traumatico. Si pone la questione di quanto umane desideriamo che le macchine siano, e del perché si compiano così tanti sforzi per confondere le linea di demarcazione tra i due mondi.

Una delle ragioni è ovvia: lo svelare uno dei grandi misteri della vita rappresenterà sempre una sfida irresistibile. Ma c’è un uso più pratico e a breve periodo per questo tipo di lavoro: legarci più strettamente ai dispositivi e alle app che usiamo ogni giorno dando loro un tono caldo e amichevole. “Si tratta di trasformare la comunicazione tra persone e macchine in un’interazione semplice e avvincente”, ha dichiarato Kristian Hammond, docente della Northwestern University, alla rivista Wired nel 2014.

Tuttavia, sebbene sia dimostrato che apprezziamo un certo livello di gentilezza nelle nostre interazioni con i computer, potrebbe esserci un punto in cui l’insincerità inizia a generare disagio. Gli annunci automatizzati di scuse per i treni in ritardo, ad esempio, non sembrano scuse, perché sappiamo che i computer non possono essere dispiaciuti. Allo stesso modo, battute e spiritosaggini che ci vengono elargite da assistenti automatici come Siri o Google Now possono essere gradevoli e simpatiche, ma tendiamo a non apprezzarle poichè generate da una macchina. Apprezziamo l’ingenuità dell’essere umano che ha creato il programma.

Molti trovano che la finta bonomia mostrata dagli assistenti automatici sia irritante, e questo erige un altro ostacolo significativo per qualsiasi computer che abbia il compito di essere divertente: non sa chi ha come pubblico. Come ci ricorda Morris, anche il minimo errore può portare al totale fallimento della commedia. “Ad esempio, è sbagliato raccontare una barzelletta che colpisca qualcuno nella stanza”, dice, “ed è per questo che è difficile fare battute su Twitter, perché non puoi vedere la stanza”.

Per un computer che sta per raccontare una barzelletta, tuttavia, la stanza è gigantesca e in gran parte invisibile. Le probabilità che quella barzelletta fallisca sono davvero molto alte. Oltretutto, un computer non sperimenta lo stesso senso di vergogna che accompagna il nostro errore di valutazione dell’umorismo. In ultima analisi, ti chiedi se i computer saranno mai in grado di farci ridere, non perché non abbiano battute, ma semplicemente perché non si preoccupano se la battuta possa fallire.