完了！AI在辯論賽中已戰勝最強人類(lèi)

　　故事要從很久很久以前說(shuō)起……

　　我們都知道古希臘人非常擅長(cháng)辯論，既有含著(zhù)石頭苦練說(shuō)話(huà)的演講大師德摩斯梯尼，也有百科全書(shū)式的人物亞里士多德，更有被譽(yù)為“西方孔子”的蘇格拉底，那時(shí)，思想就是在辯論中產(chǎn)生的。將人工智能引入辯論這一探討開(kāi)放性問(wèn)題的領(lǐng)域非常有趣，受到該靈感的啟發(fā)，IBM以色列海法實(shí)驗室的科學(xué)家建議設計一個(gè)能夠與人類(lèi)辯論的人工智能系統。2012年，ProjectDebater項目正式立項。

　　IBM海法研究院ProjectDebater首席研究員NoamSlonim博士(左)和他的同事ProjectDebater全球經(jīng)理RanitAharonov博士(右)向我們介紹說(shuō)：“我們在開(kāi)始這個(gè)項目的時(shí)候，想的是如果我們確定ProjectDebater能做什么事情，或者說(shuō)我們非常確定它不能做什么事情，對它能不能實(shí)現既定的目標都有百分之百的信心了，這個(gè)東西就沒(méi)勁了。我們想的是語(yǔ)言理解一直都AI領(lǐng)域的重點(diǎn)，也是IBM所關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)。而且在這個(gè)方面的研究實(shí)際上是不夠的，所以我們希望能夠通過(guò)ProjectDebater進(jìn)一步推進(jìn)在促進(jìn)AI發(fā)展的語(yǔ)言理解領(lǐng)域的研究?！?/p>

　　6年后，ProjectDebater首次和世人見(jiàn)面。

　　人機首次跨“物種”辯論，AI成功逆襲了?

　　2018年年中，在IBM美國舊金山的WatsonWest辦公室里，首個(gè)能與人類(lèi)進(jìn)行復雜辯論的AI機器人ProjectDebater分別對陣以色列國際辯論協(xié)會(huì )主席DanZafrir和2016年以色列國家辯論冠軍NoaOvadia，就“是否應當資助太空探索”、“是否增加遠程醫療的使用”兩大議題展開(kāi)了激烈的辯論。比賽的規則是1v1，人機雙方各有4分鐘陳述自己的觀(guān)點(diǎn)、4分鐘反駁對方的觀(guān)點(diǎn)，以及2分鐘進(jìn)行總結陳詞。隨后，將根據在場(chǎng)觀(guān)眾的投票數而判斷輸贏(yíng)。

　　2012年：以色列海法的一個(gè)IBM科學(xué)家小組開(kāi)啟了ProjectDebater的生命歷程，并展開(kāi)了第一次測試辯論。就像牙牙學(xué)語(yǔ)的寶貝一樣，開(kāi)始總是很吃力的。在“體育是否應該作為必修課”這樣的話(huà)題上，甚至會(huì )引用“多個(gè)論文表示蜥蜴不會(huì )從運動(dòng)中獲得益處”這樣的論據：

　　2013年：科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始設想將來(lái)ProjectDebater要與真人進(jìn)行辯論，因此邀請了一位紐約的女配音演員為ProjectDebater配音，賦予了它人類(lèi)的聲音;

　　2014年：IBM在第25屆國際計算語(yǔ)言學(xué)會(huì )議上發(fā)表了該項目的首篇研究論文;

　　2016年：ProjectDebater第一次帶著(zhù)它全新的人類(lèi)語(yǔ)音，進(jìn)行實(shí)時(shí)辯論。ProjectDebater表現很好，但是還會(huì )出現不少錯誤;同年，除了使用維基百科資料以外，項目組還為ProjectDebater添加了來(lái)自新聞報道中數十億的語(yǔ)句，讓它獲得了更多的論據素材，也因此能就更廣泛的話(huà)題進(jìn)行辯論;

　　2017年：ProjectDebater取得了標志性的突破——它第一次成功說(shuō)服人類(lèi)同意了它的觀(guān)點(diǎn)!同年，在2017年自然語(yǔ)言處理頂級會(huì )議的第4期論辯挖掘研討會(huì )上，來(lái)自海法和都柏林的IBM科學(xué)家發(fā)表了新成果，形成共計30余篇論文和10余個(gè)公開(kāi)的數據集。

　　2018年：ProjectDebater首次公開(kāi)與人類(lèi)專(zhuān)業(yè)辯手進(jìn)行辯論，一鳴驚人!

　　在長(cháng)期積累下，IBM研究院ProjectDebater團隊成員，在各個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)表了30多篇論文，其中最突出的就是提出計算辯論(ComputationalArgumentation)這一迅速崛起的領(lǐng)域。期間提出的多個(gè)突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果，推動(dòng)了包括獨特的自然語(yǔ)言處理(NLP)、機器學(xué)習和推理技術(shù)等多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步。研究ProjectDebater過(guò)程中取得的技術(shù)研究成果，對于其他應用類(lèi)似技術(shù)的人工智能場(chǎng)景會(huì )有極大的推動(dòng)作用。而這些技術(shù)的應用，對于ProjectDebater能夠跨不同領(lǐng)域和數據集進(jìn)行學(xué)習，從而產(chǎn)生新的知識和理解起了關(guān)鍵作用。

　　在這些尖端技術(shù)的武裝下，ProjectDebater被IBM研究員團隊賦予了3大核心能力：包括數據驅動(dòng)的演講內容撰寫(xiě)和表達能力，在演講中識別人類(lèi)口語(yǔ)中的關(guān)鍵聲明概念和觀(guān)點(diǎn)的聽(tīng)力理解能力，以及通過(guò)模擬人類(lèi)困境來(lái)提出制定原則性論點(diǎn)據輔助人類(lèi)決策的能力，這無(wú)疑是人工智能的一次突破性的。

　　也就是說(shuō)，ProjectDebater具有非常強大的數據處理能力，拿到辯題后，它會(huì )迅速掃描其龐大的語(yǔ)料庫文檔中與主題相關(guān)的數百萬(wàn)篇新聞和論文等材料，找出與辯題相關(guān)性最高的觀(guān)點(diǎn)，通過(guò)算法剔除多余且重復的信息，提取出一個(gè)最具說(shuō)服力的觀(guān)點(diǎn)加以闡述。

　　只要包含上億篇主流報紙、雜志文章的語(yǔ)料庫中有大量的相關(guān)內容，ProjectDebater可以針對不同話(huà)題進(jìn)行辯論，提出獨具一格的觀(guān)點(diǎn)。而針對具體的行業(yè)或細分的領(lǐng)域，比如金融、法律和公共政策等等，我們的科學(xué)家都可以向ProjectDebater添加語(yǔ)料庫文檔，不斷豐富ProjectDebater的“知識面”。

　　換句話(huà)說(shuō)，只要有足夠的語(yǔ)料庫，ProjectDebater就有能力針對任何一個(gè)話(huà)題提出見(jiàn)解。雖然，目前距離真正掌握人類(lèi)語(yǔ)言還有一定距離，但這將是人工智能發(fā)展的下一座里程碑——真正掌握語(yǔ)言，幫助人類(lèi)更好地做出關(guān)鍵決策!

　　即使不能夠徹底替代人類(lèi)，但可以確信的是機器可以幫助人類(lèi)更好地做決策。

　　和任何發(fā)展初期的新技術(shù)一樣，ProjectDebater還只是邁出了第一小步而已，但沒(méi)有什么能夠阻擋技術(shù)的發(fā)展，因為我們堅信它的價(jià)值——辯論豐富了決策制定的過(guò)程，可以幫助我們權衡新想法、新理念的利弊。人類(lèi)辯論不只是為了說(shuō)服他人認可我們的觀(guān)點(diǎn)，也是為了理解和學(xué)習彼此的觀(guān)點(diǎn)，拓展我們的思維，打破刻板觀(guān)念。未來(lái)，相信機器可以幫助人類(lèi)更好地權衡利弊，推翻偏見(jiàn)，做出更多“無(wú)偏頗”的決策。

　　AI將如何輔助人類(lèi)做出更“無(wú)偏頗”的決策?

　　得益于ProjectDebater龐大的語(yǔ)料庫，可為決策提供更多有價(jià)值的信息，這些信息對于制定決策往往起到關(guān)鍵作用。因為人做決定時(shí)，或多或少都會(huì )受到自身經(jīng)驗的束縛，難免先入為主，有失偏頗。而機器則可更全面地收集信息，更中立地分析問(wèn)題，為決策者提供更多維度的意見(jiàn)參考。未來(lái)ProjectDebater的應用潛力不可限量，尤其是商業(yè)價(jià)值，潛在用途可能且不限于以下領(lǐng)域：

　　金融顧問(wèn)：訓練ProjectDebater來(lái)找出金融事實(shí)，用以支持或反對金融分析師所思考的金融投資選擇。

　　律師：通過(guò)ProjectDebater的匯總技術(shù)，律師可以借助ProjectDebater來(lái)尋找相關(guān)案件和主張，或借助ProjectDebater模擬法庭辯論來(lái)分析優(yōu)勢和劣勢。

　　公共事務(wù)決策：通過(guò)ProjectDebater公正的優(yōu)/缺點(diǎn)分析和對人類(lèi)困境的模擬，可以就需要進(jìn)行決策的問(wèn)題，提供基于事實(shí)、沒(méi)有人為偏見(jiàn)的觀(guān)點(diǎn)。

　　學(xué)生助手：通過(guò)ProjectDebater幫助各個(gè)年齡段的學(xué)生改進(jìn)他們的批判性思維和溝通技巧，或幫助他們找出更多信息以改進(jìn)報告和論文。

　　CEO和高管：高層領(lǐng)導常常因擁有強烈的“直覺(jué)本能”而感到自豪，但是他們也必須避免所謂的“錨定偏見(jiàn)”。錨定偏見(jiàn)是指，我們在潛意識中有著(zhù)兩三個(gè)會(huì )不太客觀(guān)地影響決策的事實(shí)時(shí)，就會(huì )將不適合這些觀(guān)點(diǎn)的有價(jià)值信息排除在外不予考慮。ProjectDebater可以拓寬高層領(lǐng)導的思路，在關(guān)鍵決策中納入他們可能沒(méi)有考慮到的新觀(guān)點(diǎn)。

　　或許，辯論僅僅是AI的一個(gè)開(kāi)始。讓AI系統地掌握人類(lèi)語(yǔ)言，幫助人類(lèi)在各個(gè)領(lǐng)域做出更好的決策，才是AI科學(xué)家一直想突破的下一個(gè)邊界。未來(lái)，AI可能做到像人一樣具備真正的邏輯推理能力，當我們在各個(gè)領(lǐng)域面臨復雜問(wèn)題難以決策時(shí)，AI可以幫助人類(lèi)做出更好的決策。

　　IBM海法研究院AITech副總裁AyaSoffer博士近日在回答中國記者提問(wèn)時(shí)說(shuō)：“關(guān)于A(yíng)I的下一步，就是智慧上越來(lái)越接近人類(lèi)。我覺(jué)得ProjectDebater是一個(gè)很好的例子，它展示了我們是如何教授機器，只要有充足的時(shí)間、充分的數據和算法就可以充分前進(jìn)?！?/p>

　　不僅如此，為了讓ProjectDebater的表述更加自然，科學(xué)家們還教會(huì )了它“抖包袱”。例如：“今天有許多利害攸關(guān)的事情，對我來(lái)說(shuō)尤其如此，但我不能熱血沸騰，因為我沒(méi)有血液”，“剛剛你的語(yǔ)速已經(jīng)達到了驚人的每分鐘218個(gè)字，你沒(méi)有必要這么著(zhù)急!”

　　那ProjectDebater是怎么學(xué)會(huì )講段子的呢?項目組的科學(xué)家說(shuō)，就像人們講笑話(huà)一樣，也是先聽(tīng)到了好笑的段子記下來(lái)，然后下次再講給別人聽(tīng)?？茖W(xué)家們依法炮制，給了ProjectDebater很多幽默的素材，并教它在適當的時(shí)機“抖包袱”，從而調節辯論的氣氛。不過(guò)，就像人一樣，Debater有時(shí)候也會(huì )在不合時(shí)宜的時(shí)候開(kāi)玩笑。