IBM開發的AI可以和人類「吵架」了

最新 07-22

這些年隨著AlphaGo的誕生，人工智慧持續火熱。

但曾經的巨頭IBM卻沒有太多聲響，以至於很多人都忘了當年轟動全世界的「深藍」（Deep Blue）是它開發的：

1997 年 5 月 11 日，人與計算機挑戰賽歷史性的一天，超級計算機「深藍」在正常時限的比賽中首次擊敗了等級分排名世界第一的國際象棋棋手加里·卡斯帕羅夫。

深藍擊敗卡斯帕羅夫

昨天，舊金山又舉辦了一場人機比賽，只不過這一次是辯論賽。

由IBM開發的，可以與人類辯論的Project Debater系統宣告這家公司又回到了人工智慧發展的中心舞台。

Project Debater系統

IBM的科學家花了六年時間開發這一系統，並以「數以億計」的文件庫（報紙文章、學術期刊等）對其訓練，最終使它能夠參與人類正規的辯論賽。

它在與人類的對抗中可以形成自己論點，提出論據，甚至還能開玩笑，是第一個展示辯論能力的人工智慧系統。

據IBM介紹，該技術代表了一項突破，使計算機具備「真正理解語言」，然後「形成表達能力」。

兩位開發Project Debrator的IBM科學家：Noam Slonim博士與Ranit Aharonov博士

在舊金山進行的兩場辯論賽中（主題分別為「政府是否應該更多地資助太空探索」和「是否應該更多地投資於遠程醫療技術」），Project Debrator以一對二，直面兩位人類辯手，其中一個——Noa Ovadia，是2016年以色列全國辯論冠軍，她幾個月前開始與IBM合作，不斷對Project Debrator進行優化。

在辯論之前AI並不知道辯題是什麼，IBM希望據此測試它的「臨場應變」能力。

在辯論時Project Debrator系統首先會聽取人類辯手4分鐘的陳述，然後解析之後建立自己的論點，提出論據（包含相關的數據、事例）進行4分鐘反駁，最後雙方有2分鐘的總結陳詞。

對於AI來說這比表面看起來的要難的多。

計算機自主查詢一條維基百科條目很簡單，但要理解對手所表達的語義及其背景，還要尋找數據，組織合乎邏輯的語言進行反駁，即使是普通人類也不一定能做好。

在辯論中Project Debrator系統還設置了一個置信度閾值。如果它對某一個論點感覺非常「自信」，它會創建一個複雜的、精確的陳述；如果感覺不那麼自信，那麼陳述就會偏向簡單、模糊。

兩位人類辯手Noa Ovadia和Dan Zafrir

整場辯論中AI所表現出來的思想和邏輯令人印象深刻，它的一些亮點包括理解對手觀點的能力，並試圖削弱它；有時候，AI會猜測對手下一步說什麼，並發起先發制人的攻擊；AI甚至還做出了一些幽默的陳述。

以下是關於「政府資助太空探索」辯論的一小段摘錄，大家可以體會一下AI的語言能力。

Ms Ovadia：Money should be spent on more pressing needs than space travel.

Project Debrator:It is very easy to say that there are more important things to spend money on, and I do not dispute this. No one is claiming that this is the only item on our expense list. But that is beside the point.

As subsidising space exploration would clearly benefit society, I maintain that this is something the government should pursue.

當然，Project Debrator系統也並非完美無缺。

有時候它的陳述不會那麼自然，某些論據也不一定可靠，例如關於使用遠程醫療的辯論中，它引用了美國最高法院在愛荷華州的判決，這個判決幾乎沒有任何意義。

不過，總的來說Project Debrator系統的表現震驚了很多在場的觀眾，在隨後的觀眾投票中它贏得了兩場辯論中的一場。