論文の概要: HumorDB: Can AI understand graphical humor?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13564v2
• Date: Thu, 24 Jul 2025 23:41:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.663949
• Title: HumorDB: Can AI understand graphical humor?
• Title（参考訳）: HumorDB: AIはグラフィカルユーモアを理解できますか?
• Authors: Veedant Jain, Gabriel Kreiman, Felipe dos Santos Alves Feitosa,
• Abstract要約: 本稿では,AIシステムによる視覚的ユーモア理解の評価と向上を目的としたデータセットであるtextbfHumorDBを紹介する。 我々は,2次ユーモア分類,面白さ評価予測,ペアワイズユーモア比較という3つのタスクにおいて,人間,最先端の視覚モデル,および大きな視覚言語モデルを評価する。 その結果、現在のAIシステムと人間レベルのユーモア理解のギャップが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.75275650545552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite significant advancements in image segmentation and object detection, understanding complex scenes remains a significant challenge. Here, we focus on graphical humor as a paradigmatic example of image interpretation that requires elucidating the interaction of different scene elements in the context of prior cognitive knowledge. This paper introduces \textbf{HumorDB}, a novel, controlled, and carefully curated dataset designed to evaluate and advance visual humor understanding by AI systems. The dataset comprises diverse images spanning photos, cartoons, sketches, and AI-generated content, including minimally contrastive pairs where subtle edits differentiate between humorous and non-humorous versions. We evaluate humans, state-of-the-art vision models, and large vision-language models on three tasks: binary humor classification, funniness rating prediction, and pairwise humor comparison. The results reveal a gap between current AI systems and human-level humor understanding. While pretrained vision-language models perform better than vision-only models, they still struggle with abstract sketches and subtle humor cues. Analysis of attention maps shows that even when models correctly classify humorous images, they often fail to focus on the precise regions that make the image funny. Preliminary mechanistic interpretability studies and evaluation of model explanations provide initial insights into how different architectures process humor. Our results identify promising trends and current limitations, suggesting that an effective understanding of visual humor requires sophisticated architectures capable of detecting subtle contextual features and bridging the gap between visual perception and abstract reasoning. All the code and data are available here: \href{https://github.com/kreimanlab/HumorDB}{https://github.com/kreimanlab/HumorDB}
• Abstract（参考訳）: 画像のセグメンテーションとオブジェクト検出の大幅な進歩にもかかわらず、複雑なシーンを理解することは依然として重要な課題である。 本稿では,従来の認知的知識の文脈において,異なるシーン要素の相互作用を解明する必要がある画像解釈のパラダイム的な例として,グラフィカルユーモアに注目した。 本稿では,AIシステムによる視覚的ユーモア理解の評価と向上を目的とした,新しい,制御された,慎重にキュレートされたデータセットである「textbf{HumorDB}」を紹介する。 このデータセットは、写真、漫画、スケッチ、AI生成コンテンツにまたがる多様な画像で構成されており、微妙な編集がユーモラスバージョンと非ハーモラスバージョンを区別する最小限のコントラストのペアを含んでいる。 我々は,2次ユーモア分類,面白さ評価予測,ペアワイズユーモア比較という3つのタスクにおいて,人間,最先端の視覚モデル,および大きな視覚言語モデルを評価する。 その結果、現在のAIシステムと人間レベルのユーモア理解のギャップが明らかになった。 事前訓練された視覚言語モデルは、視覚のみのモデルよりも優れているが、それでも抽象的なスケッチと微妙なユーモアの手がかりに苦しむ。 注意マップの分析は、たとえモデルがユーモラスな画像を正しく分類したとしても、画像が面白くする正確な領域に焦点を合わせることに失敗することを示している。 予備的な機械論的解釈可能性の研究とモデル説明の評価は、異なるアーキテクチャがユーモアをどのように処理するかに関する最初の洞察を提供する。 その結果,視覚的ユーモアを効果的に理解するには,微妙な文脈的特徴を検知し,視覚知覚と抽象的推論のギャップを埋めることのできる高度なアーキテクチャが必要であることが示唆された。 すべてのコードとデータはここで入手できる。 \href{https://github.com/kreimanlab/HumorDB}{https://github.com/kreimanlab/HumorDB}

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