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许多年前，喜剧演员鲍勃·蒙克豪斯（Bob Monkhouse）讲过一个黑色笑话，让现场观众感到震惊。他说：“我父亲生前是一名公交车司机，他在睡梦中平静地离开了人世。而当时尖叫着的却是他车上的乘客。”

这个笑话之所以出色，是因为它仅仅用三句话就成功地将观众的情绪从同情转变为恐惧，再转化为笑声。当人们领悟到笑点时，那笑声仿佛是一种释放。

尽管蒙克豪斯是一位喜剧天才，但很少有人认为他是人类智慧和创造力的巅峰。然而，幽默却能将复杂的语意压缩在一个很小的空间里。幽默是人类互动中最难被计算机理解和模仿的一部分，因为它涉及到心理学、文化背景、语言歧义、表达和表演等多方面因素。

幽默如此复杂，以至于一些研究人员认为它是人工智能的“最后一道门槛”。随着我们越来越多地使用数字助手和机器人护理员，对幽默的理解可能对人机协作至关重要。如果有人能发明一款能够自发讲笑话的机器人，那将会是一笔巨大的财富。例如，一个具备幽默感的交互式聊天机器人可以成为一个出色的销售代表。

最近，一些较初级的喜剧表演机器人出现在各大喜剧节上，但它们的表演显得粗糙，反而突显了人类的幽默是多么难以复制。例如，喜剧演员阿西娅·库格布勒努（Athena Kugblenu）在爱丁堡艺穗节上讲的笑话，就因其巧妙结合了丰富的知识和时事背景而令人印象深刻：“父权制在推出非接触支付的同时，也将简·奥斯汀（Jane Austen）的形象印在了10英镑钞票上。”

尽管如此，借助海量数据和模式识别技术，计算机幽默的研究在过去几年中取得了显著进展。这类研究通常非常艰苦，但依然充满乐趣。数学家约翰·艾伦·保罗斯（John Allen Paulos）在其著作《数学与幽默》（Mathematics and Humour）中探讨了这一主题，他认为“不合时宜”是幽默的重要元素之一。保罗斯教授还试图揭示数学和幽默之间共享的清晰而简洁的模式、规则和结构。

他将笑话的方法论与“灾难理论”进行类比，后者旨在解释突如其来的巨大变化，如股市崩盘。他写道：“因此，笑话可以被视为一种具有结构的歧义，包袱抖开后引发理解上的骤然转变。”

如果能够对笑话的结构进行建模，那么创作笑话就会变得更加容易。然而，保罗斯教授仍然怀疑计算机是否能达到这一水平。他指出：“由于幽默依赖于情感、社会和知识等多个层面的人类特质，计算机尤其难以模拟。”

尽管如此，计算机科学家们仍在不断尝试。以色列的一个研究团队开发了一个识别讽刺的程序，还有一些人创造了分析和生成文字游戏的方法，例如双关语和双关谐音。

例如，计算机编写的笑话：“一个富含道德‘纤维’的谋杀犯应该叫什么？谷物杀手。”（cereal killer，谐音serial killer）

计算机还能更高效地在网络上搜索笑话，并根据用户的个人情况和情绪状态提供相应的笑话。比如，微软的中文聊天机器人“小冰”（Xiaoice）为了提升与用户的互动质量，分析了数百万次真实对话。它的魅力部分源于它可以根据用户的个人资料，从网络上找到合适的笑话讲给他们听。

高度个性化是传递恰当笑话的关键。因此，要提高这种针对性的幽默效果，计算机需要更深入地了解用户的个人兴趣、品味和情绪状态。然而，有些用户可能会对此表示反感。

或许，要跨越这条“最后一道门槛”，让机器能够创造出像蒙克豪斯那样的经典笑话，还需要漫长的时间。