越来越多的公司开始转向人工智能，从而开始深入了解人们通过Twitter或Facebook所表达的对自家产品和服务的看法。
他们的目标是对抱怨者做出更迅速的反应，或者向愉悦的顾客销售更多产品。但讽刺的是，人们所说的和他们的真实意图之间有很大的差距。而且，因为电脑往往会把一切都当真，所以他们根本就不懂这样一个笑话。例如，“你看起来很美”，这可能意味着两种完全不同的东西，完全取决于语境和说话者。这可能意味着你实际上看起来很好，或者这可能意味着来你像喜剧演员Don Rickles一样滑稽。
这也是人们对苹果Siri、亚马逊Alexa以及其他虚拟个人助理感到沮丧的原因之一:他们往往会迷失在充满讽刺意味的世界里。对于人工智能来说，这是一个棘手的问题。
不过，一家位于以色列特拉维夫的对话分析创业公司Gong希望能解决这个问题。
例如，对在线推荐进行调查的公司想知道，一个写过“我喜欢这部电影”的用户是认真的还是轻率的。网络电影数据库试图克服的一个问题是，使用特定算法来分析人们的评论，自动生成1到10的评分。Gong首席数据科学家Lotem Peled告诉财富杂志，但是一个说电影是“神奇”的用户往往会产生很好的评分，如果他或她的意思是讽刺的，那么这就不会反映出用户的真实意图。她补充道，问题在于“用户的输入可能是挖苦人的，但机器的输出却不是挖苦的”。
因此，她创建了一个神经网络，主要是收集对话数据并自动尝试理解，而不需要程序员进行过多的干预。任何类型的人工智能项目都需要测试其理论和假设，所以Peled在过去的几个月里从大量的推特上抓取并建立了自己的数据库。她开玩笑说，在美国总统大选阶段，有很多“讽刺挖苦”词汇。Peled对研究人工智能技术仍落后于人类智能的相关问题很感兴趣。“人工智能在某些方面非常先进，但在理解人类的细微差别方面，它还远远不够。”她在以色列理工学院进行了研究，现在， Gong也在自己的软件中加入了这项研究。
通过更好地了解人们真正的意图， Gong认为，其可以帮助做一些非常务实的事情，比如帮助销售人员完成更多的交易。为了实现这一目标， Gong记录了销售人员与客户或潜在客户之间的对话。通过分析谈话中涉及的信息，谈话中停顿的时间，以及有多少交易完成， Gong表示，这有助于销售团队更好地销售。Peled指出， Gong与Salesforce等公司的商业软件可以结合使用，团队使用这些软件来追踪销售情况，并针对潜在客户进行跟踪。Peled说:“这不是定量的数据，而是定性的分析。”她的项目被她自己称为“讽刺式情感解释生成器”(SIGN)。
基本上，Peled开发的系统关注的是对话，分析的不仅仅是积极的或消极的意思本身，还包括说话者的语气和话语之间的停顿。然后，它会将对话与销售结果一一对应。这种应用是否会带来额外的销售呢?
公平地说，几乎所有的软件公司，包括Salesforce、微软、谷歌和其他公司，都在研究如何将人工智能融入他们的产品中。
Gong依靠人工智能来研究讽刺。
Gong也有一些重要的非商业用途，提高人工智能对讥讽的理解可以帮助患有自闭症或阿伯格综合症的人，他们往往很难辨别人是否在说话的过程中挖苦。人工智能还能更好地辨别其他一些细微的差别。例如，清楚词语的字面意思或深层比喻意义可以避免很多问题。任何一个记得上世纪60年代的伟大情景喜剧的人都可能记得，那个机器人太过字面意思了。例如，当有人告诉机器人“关掉灯光”时，它就会朝着灯射击。
（英文来源/Venturebeat编译/机器小易 校对/晗冰）
