Специалист по искусственному интеллекту и создатель проекта NormConf Лун Ван (Lun Wang), известный под ником deepfates, описал в соцсети X метод оптимизации импровизационной комедии с помощью «обратной хеш-таблицы» для хранения острот.
Лун Ван, разработчик с опытом работы в компаниях по созданию ИИ, опубликовал пост, в котором сравнил процесс придумывания шуток с алгоритмической задачей. По его словам, опытные комики поддерживают в памяти структуру, напоминающую «обратную хеш-таблицу», где ключами выступают не данные, а сами остроты, а значениями — возможные реплики или ситуации, в которых их можно использовать. Такой подход позволяет выдавать шутки за постоянное время — O(1), как в классических хеш-таблицах.
Ван пояснил, что этот метод особенно эффективен для импровизационной комедии, где скорость реакции критически важна. «Если у тебя есть ментальная карта, где каждая шутка привязана к нескольким триггерам, ты можешь мгновенно подобрать подходящую реплику, услышав ключевое слово или увидев жест», — написал он. При этом разработчик подчеркнул, что речь идет не о механическом воспроизведении заученных фраз, а о гибком использовании шаблонов в зависимости от контекста.
Публикация Вана вызвала интерес у коллег по индустрии, в том числе у сооснователя компании LightSpark Даниэль Фонг (Danielle Fong), которая прокомментировала пост, назвав подход «интересной аналогией между когнитивными процессами и алгоритмами». Фонг отметила, что подобные параллели между человеческим мышлением и компьютерными системами могут быть полезны для разработки более естественных интерфейсов взаимодействия с ИИ.
Сам Ван не раскрыл деталей реализации своей идеи в техническом плане, однако предположил, что аналогичный принцип может быть использован в системах генерации текстов на основе больших языковых моделей. По его словам, обучение ИИ не только самим шуткам, но и их «триггерам» позволило бы создавать более контекстно уместные и быстрые ответы.
Источники: X-пост Лун Ван (deepfates), 4 июля 2026; комментарий Даниэль Фонг (Danielle Fong).