Пересказать анекдот? Дурацкая затея. Объяснить шутку? Еще хуже. Научиться шутить? Безнадежно. «Вокруг света» посмотрел на юмор с точки зрения ученых и выяснил, почему одни люди остроумнее других.

XVI век «Мона Лиза», она же «Джоконда», кисти Леонардо да Винчи — то ли чему-то тихо улыбается, то ли нет

Взгляд математика: генерация случайных слов

Немца Артура Шопенгауэра прозвали философом пессимизма: он считал, что наш мир — худший из миров. Шопенгауэр жил в одиночестве (с пуделем), избегал людей, периодически нанимал корреспондентов для поиска подтверждений своей известности и, как ни странно, при этом кое-что понимал в природе юмора. Во всяком случае, первая статья, описывающая юмор в математических терминах («On the quantification of humor as entropy» в Journal of Memory and Language), цитирует именно его идеи о комическом эффекте разрыва реальности и ожиданий.

Исследование канадских и немецких ученых под руководством профессора психологии Криса Уэстбери было опубликовано в конце прошлого года. В предыдущих опытах ученые предлагали больным с нарушениями речи различать выдуманные и настоящие слова. Тогда исследователи заметили, что некоторые нереальные слова кажутся людям гораздо смешнее остальных. Нужно было выяснить почему и еще научиться заранее определять, какие слова окажутся самыми забавными.

Для этого ученые сгенерировали несколько тысяч новых несуществующих слов и дали оценить уже здоровым испытуемым по шкале смеха от 1 (совсем не смешно) до 7 (очень смешно). Наивысшие баллы набрали слова, отдаленно напоминающие пошлости и ругательства. Эти результаты заметно превосходили остальные, поэтому ученые выкинули подобные двусмысленные комбинации букв из рассмотрения и сконцентрировались на приличных и бессмысленных словах вроде yuzz-a-ma-tuzz.

Самыми смешными оказались слова с наименьшей информационной энтропией: проще говоря, такие комбинации букв, которые меньше всего напоминают настоящие слова. Увидев их, мозг словно пытался разгадать загадку (понять, какое важное сообщение несет столь необычный набор символов) и, изрядно помучившись, выдавал ответ: полная бессмыслица и никаких аналогий с реальностью, остается только посмеяться — это, мол, было интересно.

Во второй серии экспериментов ученые еще больше убедились в верности гипотезы: чем меньше смысла, тем смешнее. Они брали пару слов, считали их энтропию с помощью базы всех слов английского языка и по разнице результатов предсказывали, какое слово покажется испытуемым более смешным. С вероятностью до 90% математический метод верно предсказывал реакцию живых людей. Итак, на 90% смешное — это неожиданное.

XVII век «Смеющийся скрипач», нидерландский художник Геррит ван Хонтхорст. Ок. 1623

Взгляд социолога: свой среди своих

«Парень версия 5.0» и «девушка версия 3.4» любили друг друга. Однажды они сделали апгрейд до «мужа 1.0» и «жены 1.0», но что-то пошло не так. В новых версиях программ нашлись баги: «муж 1.0» удалил «романтику 9.5», «жена 1.0» установила мониторы на все его процессы, а потом программы и вовсе стали неожиданно выдавать детей.

Все версии этого длинного анекдота (выше мы привели его в сокращенном виде) на девяти самых популярных языках собирала по Интернету Лаймор Шифман, израильский профессор в области коммуникации. Она изучала, как шутка меняется в разных культурах. Выяснилось: японцы больше подтрунивали над женами, корейцы — над мужьями, в страстных португальских версиях вылезли пикантные подробности программ, а в целомудренных китайских — вирусы «тещи». В немецкой версии американские виды спорта и ассоциации (вроде NBA — баскетбол) менялись на местные (вроде Bundesliga). В арабской версии не было никаких отсылок к добрачным отношениям. Интересно, что ближе всего к английскому оригиналу оказалась португальская версия, а на втором месте русская (французская на четвертом).

Юмор помогает понять повседневную жизнь и найти в ней сторонников. Человек в 30 раз реже смеется в одиночестве, чем на людях: вряд ли кому-то придет в голову рассказывать анекдоты перед зеркалом. Все остроумие мы бережем для других, потому что юмор — способ прощупать социальную почву, понять, кто здесь свой, а кто чужой. Смеешься над шутками про Штирлица, тещу и Вовочку — наш человек и вообще хороший парень. С глупой улыбкой отсиживаешься в темном углу — с таким в разведку не пойдешь. Именно поэтому мужчины чаще приглашают на второе свидание девушек, смеющихся над их шутками («есть у нас что-то общее, я сразу почувствовал»), школьники так любят пересказывать друг другу свежий ролик на YouTube, хотя накануне каждый пересмотрел его раз по десять.

Кстати, Лаймор Шифман провела еще одно исследование. Она собрала 100 самых популярных англоязычных анекдотов и посмотрела, как они расползлись в Интернете по другим странам и языкам. Французы потеряли буквально несколько из них, арабы — гораздо больше, а китайцы — уже почти все. Чем сильнее разница в культуре и языке, тем меньше общих анекдотов.

XVIII век «Лиотар смеющийся» — автопортрет швейцарского живописца Жан-Этьена Лиотара. Ок. 1770

Взгляд биолога: ультразвуковой смех

Разные люди смеются над разными вещами. Американские психологи под руководством Яака Панксеппа доказали, что звери тоже умеют смеяться. В середине 1980-х годов они изучали крысиные игры. Ученые последовательно блокировали грызунам разные органы чувств и смотрели, как это будет влиять на их веселую возню. Самый яркий эффект дало отсутствие слуха: глухие крысята перестали прыгать друг другу на спину и весело копошиться в клетках. Игры прекратились.

Оказалось, что крысы предупреждают сородичей о добрых намерениях писком на частоте 50 кГц, своеобразным ультразвуковым смехом. Такие радостные звуки в предвкушении еды они издают на месте кормежки, так добродушно приветствуют друг друга старые особи и так же, смехом, юнцы говорят друг другу: «Не бойся. Это странно, что я прыгнул тебе на спину, но я просто играю. Веселюсь».

У человека подобную функцию выполняет улыбка. Она как будто говорит: «Я впервые тебя вижу, я говорю странные вещи, на моей странице в Facebook такая крупная фотография, словно я подошел слишком близко к тебе, но я улыбаюсь и потому совсем не опасен».

Юмор и смех — это средство сообщить другим о своих странных и необъяснимых, но не опасных открытиях. А также возможность преодолеть страх. Неслучайно в анекдотах так много секса, насилия и болезней. Люди хотят найти общие пределы дозволенного, перейти их на словах и с улыбкой, чтобы в жизни даже не приближаться к границе предельного опыта.

Начало XX века «Девушка в большой шляпе», Роберт Генри (один из основоположников современного искусства США)

Взгляд физиолога: дофаминовая зависимость

Так что же происходит в нашей голове, когда нам смешно? Американский нейрофизиолог Скотт Уимз исследовал анатомию юмора с помощью МРТ-сканера. Он помещал в сканер людей, включал им смешные мультфильмы и фиксировал реакцию мозга. У испытуемых увеличивалась активность в зонах, отвечающих за дофаминовый цикл вознаграждения (дофамин — один из главных нейромедиаторов, веществ, регулирующих работу головного мозга; его часто называют гормоном счастья). Похожие эффекты, согласно другим исследованиям, вызывают кокаин, шоколад и видеоигры. Человек как будто подсажен природой на смех и юмор: кто раз от души посмеялся, тот будет стремиться к смеху и дальше.

Юмор создает зависимость. При этом некоторые зависимости дают и положительный эффект. Например, видеоигры могут способствовать обучению, а шоколад вызывает быстрое повышение сахара в крови, что бывает полезным и даже необходимым в определенных ситуациях. А в чем польза смеха? Ведь вместо шуточек и глупого веселья можно с серьезным видом заниматься самообразованием, уходом за садом или даже покорением мира (Гитлер, например, не любил и не понимал шуток). В романе Умберто Эко «Имя розы» хранитель монастырской библиотеки убивал всех людей, которые пытались добраться до потерянного трактата Аристотеля о комедии: «Иисус никогда не смеялся». Доказать мрачному монаху необходимость смеха коллегам так и не удалось.

Эту необходимость выявили исследования других нейрофизиологов (см. The Science of When We Laugh and Why, 2014). Оказывается, мозг работает с юмором, как с интеллектуальной загадкой, головоломкой. «Когда я дошел до самого дна, снизу постучали»: дно → падение → изгой → стук → помощь = поддержка → новый друг. Озарение: «Там снизу есть люк, чтобы выбраться, и вообще это неправда, что ты куда-то падаешь!» — кричит нам мозг (это интерпретация автора; в редакции «Вокруг света» данный анекдот трактуется более трагически). Смейтесь, жизнь будет легче!

Юмор — неуловимое умение совмещать несовместимое и различать скрытые смыслы там, где другие видят только черное и белое. Может, именно поэтому нам подсознательно нравятся остроумные и тонкие люди? Они быстро придут на помощь: сумеют найти выход из любой ситуации. Даже люк на дне моря или бассейна обнаружат.

XX век Портрет Майкла Джексона, Энди Уорхол. 1984

Вниманию математиков
Информационная энтропия

Понятие энтропии ввели физики, которые сделали ее мерой упорядоченности термодинамической системы: чем выше энтропия, тем больше в системе хаоса. Представим себе стол и 10 предметов, которые нужно разместить на нем. Пускай это будет наша термодинамическая система, которая может находиться в двух состояниях: в «порядке» (каждый из 10 предметов на своем месте) и в «беспорядке» (хоть один предмет не на месте). Понятно, что способов реализовать второе состояние гораздо больше, и поэтому его энтропия, пропорциональная числу этих способов, тоже больше. Кстати, по второму закону термодинамики все процессы в изолированных термодинамических системах идут в сторону увеличения энтропии. Поэтому и неудивительно, что наши вещи постоянно теряются. Просто хаос гораздо вероятнее порядка, для поддержания которого нужно неизменно вкладывать энергию извне.

В XX веке американец Клод Шеннон решил описать с помощью энтропии информацию и в результате ввел новый термин «информационная энтропия», мера неожиданности передаваемого сигнала. По формуле, например, для каждой буквы в слове она равняется

-p_i log₂(p_i),

где p_i — вероятность появления именно этой буквы. Чтобы лучше понять, представьте: вы сидите на телеграфе и принимаете какое-то трехбуквенное слово русского языка. Сначала вам передают первый знак, который может оказаться любой из 33 букв алфавита (за исключением Ь и Ъ). Информационная энтропия этой буквы равна

–1/31 х log₂(1/31)~0,16

И пускай это будет Л. Что дальше? Вы знаете, что в русском языке не так много слов из трех букв на Л: лес, лак, лик… Предположим, больше ничего не вспоминается. Вы не знаете, какое слово будет предпочтительнее, а потому вероятность следующего появления каждой из трех букв (Е, А, И) одинаковая:

–1/3 х log₂(1/3)~0,53

Пусть это будет Е. Теперь вы стопроцентно уверены, что третья буква С, и значит, ее информационная энтропия равняется уже

–1/1 х log₂(1/1)=0

Так что информационная энтропия всего слова равняется

0,16+0,53+0=0,69

При этом большая ее часть приходится на вторую букву. Именно она несла больше всего информации, в то время как первая Л не прояснила ситуацию, а последняя С уже, наоборот, никого не удивила.

На самом деле информационная энтропия Шеннона считается сложнее — в расчетах учитывается контекст сообщения (странно ожидать слова «лес», например, от сообщения с Марса) и просто взвешенная частота употребления слова или буквы (вряд ли мы всерьез будем ждать появления буквы Ы на первом месте или даже целого слова «лик»), — но суть остается такой же. Чем больше величина энтропии, тем неожиданнее и информативнее передаваемое сообщение. Так, сообщения «хч спт» и «хочу спать» обладают почти одинаковой информационной энтропией. Мы интуитивно понимаем, что «хч» — это «хочу», поскольку больше почти не знаем коротких слов с этими согласными, и гласные здесь даже в чем-то избыточны (а в других случаях не избыточны, ведь «спт» может быть на самом деле «спеть» или даже «сопеть»).

Информатика
Компьютер из «Комеди Клаб»

Программисты из Virginia Tech, TTI–Chicago и Microsoft Research в этом году научили шутить компьютер. Популярным комиком он пока не стал, но первые шаги совершил. Сначала авторы подобрали простые картинки с людьми, животными и предметами и попросили добровольцев сделать из них коллажи. Дальше другая группа испытуемых оценивала, насколько забавными получились коллажи по шкале от 1 до 5. Эти данные использовали для машинного обучения алгоритма: компьютер должен был понять, какие сочетания предметов (вроде взрослого мужчины в яслях или котлеты вместо солнца) кажутся людям смешными, а какие — скучными и обычными.

В результате компьютер кое-что понял про механику нашего юмора и смог сам составлять смешные коллажи из тех же самых предметов — в 28 % случаев испытуемые не могли отличить картинки, придуманные машиной, от картинок людей. Кстати, у всех забавных изображений была общая черта: привычные предметы на них оказывались в непривычном контексте. Шопенгауэр с его пониманием юмора как разрыва между реальностью и ожиданиями снова оказался прав.