由于軟件運轉(zhuǎn)速度快且永不疲倦，因此在涉及許多簡單任務(wù)時，機器學習使人工智能優(yōu)于人類，例如在龐大的照片存檔中查找給定圖像。但是，當處理感情時，事情會變得更加困難，因為感情才是幽默的核心。

沒有神奇的公式可以產(chǎn)生完美的笑話，使我們發(fā)笑的大部分原因取決于語境或肢體語言等微妙因素。有時甚至我們?nèi)祟惗疾恢罏槭裁葱υ捄苡腥ぁσ粋€人來說，自己覺得有趣的事情對其他人來說可能并不好笑。兩個人講的同一個笑話可能會引起不同的反應(yīng)。一個自認為有趣的笑話，一個自認為雙關(guān)語的笑點可能是主觀的。那么，如果我們自己沒有理解為什么一個笑話很有趣，我們怎么教AI來創(chuàng)造笑話?

人工智能傾向于專注于一系列非常狹窄的任務(wù)，他們很難發(fā)現(xiàn)幽默所涉及的各種因素，更不用說知道他們的意思了。缺乏上下文是使算法更加困難的一個領(lǐng)域。

據(jù)愛丁堡大學的研究人員稱，到目前為止，機器幽默的嘗試已經(jīng)取得了不同的結(jié)果。 一個講笑話的系統(tǒng)能夠提出一般的單行思維。 但幽默來自人類，而不是機器。

除了令我們開懷大笑之外，還有充分的理由讓人類希望機器了解幽默。越來越多的機器人正在做一些需要與人相處的工作。并且知道一個人是否有趣可能是一個很大的幫助，因為只有非常非常聰明的機器才會生產(chǎn)笑話。

換句話說，要讓機器人有講笑話的那種感覺，就需要讓機器人更多地了解人類世界，包括對感情的了解。 反過來，這將有助于機器人應(yīng)對更廣泛的任務(wù)和情況。但是，現(xiàn)在更多的情況是機器人可以實現(xiàn)被編程的功能，可以做類似人類的動作，就像鸚鵡學會了說話一樣。