作者|進(jìn)化君

出品|智能進(jìn)化論

2000多年前，以邏輯辯論聞名的蘇格拉底被認(rèn)為是有史以來最有智慧的人類之一?，F(xiàn)在，人工智能正在嘗試辯論這一人類最具智慧的行為。

美國時間 6 月 18 日，首個能與人類進(jìn)行復(fù)雜辯論的AI系統(tǒng)IBM Project Debater在舊金山與人類辯論高手展開了兩場公開辯論比賽。在事前對辯論主題沒有任何準(zhǔn)備的情況下，AI系統(tǒng)不僅可以清晰表達(dá)自己觀點，反駁對方論點，還一度比較準(zhǔn)確地指出了對手所犯的事實錯誤。

AI VS 人類的首場公開辯論賽現(xiàn)場

與人類高手現(xiàn)場PK，AI辯手表現(xiàn)如何？

“對方辯友的另一個觀點是，還有比太空探索更重要的事情值得投入資金。指出有更重要的事情值得花錢，這很容易。我們并沒有稱太空探索是列表上唯一值得資助的項目?！ㄗ灾魈仗剿鳎⒓钗覀兊暮⒆觽儗で笤诳茖W(xué)、技術(shù)以及數(shù)學(xué)領(lǐng)域獲得教育和職業(yè)發(fā)展。”

這段邏輯清晰的表述，是AI系統(tǒng)IBM Project Debater（以下簡稱Debater）在“是否應(yīng)該資助太空探索”主題下的反駁辯詞。

與她對戰(zhàn)的是兩位青年辯論高手，一位是以色列大四女生Noa Ovadia，她曾在2016 年獲得以色列國家辯論冠軍，另一位是以色列國際辯論協(xié)會主席 Dan Zafrir。兩場辯論分別有三個固定環(huán)節(jié)：4 分鐘陳述自己論點，4 分鐘反駁對方論點，2 分鐘總結(jié)陳詞?，F(xiàn)場觀眾通過投票支持各方觀點。

IBM Project Debater（左）與人類辯手Noa Ovadia

據(jù)悉，現(xiàn)場觀眾中大部分是媒體記者和分析師。他們認(rèn)為，雖然整體來看，人類辯手的表達(dá)更好，但AI辯手傳遞信息量的豐富度則優(yōu)于人類。

而且，Debater已經(jīng)證明了自己觀點的說服力：在主題為“是否應(yīng)該增加使用遠(yuǎn)程醫(yī)療”的辯論中，Debater最終使現(xiàn)場觀眾中的20個人改變了最初的觀點。

除了基于邏輯的辯詞，Debater還很幽默，比如：“今天有許多利害攸關(guān)的事情，對我來說尤其如此”，但自己不能“熱血沸騰”，因為“我沒有血液”。

IBM的研究人員透露，除了一段簡短介紹，Debater 的任何論點都沒有經(jīng)過預(yù)先安排。也就是說，Debater可以在沒有針對性訓(xùn)練的情況下，對任何觀點性開放性主題進(jìn)行辯論。

Debater是如何做到能言善辯的？

今天的AI辯手Debater，其實是IBM 6年前一項研究的初步成果。

2011年，Watson 在著名益智問答節(jié)目《危險邊緣》(Jeopardy!) 中獲勝，標(biāo)志著AI在答題方面超越人類。此后，IBM 研究人員對Watson的人工智能技術(shù)進(jìn)行了評估，以確定下一個挑戰(zhàn)目標(biāo)。

IBM 以色列海法實驗室的研究人員 Noam Slonim最早提出希望設(shè)計一個能夠與人類辯論的人工智能系統(tǒng)。2012年他和同事們正式開始了Debater系統(tǒng)的研發(fā)。

IBM Project Debater 的兩位研究人員Noam Slonim和Ranit Aharonov

辯論的本質(zhì)不是沖突和競爭，而是民主和討論。辯論不僅能從正反多方面思考問題做出決策，還能幫助人們理解和學(xué)習(xí)別人的觀點。辯論對于沒有經(jīng)過訓(xùn)練的普通人有一定難度，對人工智能來講更是挑戰(zhàn)巨大。要做到這些，Debater需要具備三大核心能力：

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的演講稿撰寫與表達(dá)。Debater 第一次證實了，計算機(jī)能夠理解大量語料庫，

若給定一個有爭議的主題的簡短描述，它能夠撰寫結(jié)構(gòu)良好的演講內(nèi)容，并清晰且有針對性地表達(dá)出來，甚至還會適時地展現(xiàn)幽默風(fēng)趣。

2. 聽力理解。能夠識別長段連續(xù)口語中隱含的重要概念和觀點。

3. 模擬人類困境。通過獨特的知識表達(dá)方式來模擬人類爭議和困境，使系統(tǒng)能夠根據(jù)需要

提出有原則的論點。?

IBM Project Debater（左）與人類辯手Dan Zafrir

簡單地說，拿到辯題后，Debater首先會分析單個辯論問題，然后掃描龐大的語料庫文檔，包括維基百科和主流報刊新聞等，通過算法找出與辯題相關(guān)性最高的觀點性內(nèi)容，同時通過算法減少重復(fù)信息。

在此基礎(chǔ)上，Debater會挑選出最有說服力、最具多樣性和支持最完善的論點，并對這些論點進(jìn)行編排，從而形成一段完整且有說服力的敘述。?

強(qiáng)大的語料庫是Debater展開辯論的基礎(chǔ)。據(jù)悉，訓(xùn)練Debater的語料庫擁有3 億多個可靠信息來源，包含 2011 年以來全球商業(yè)、法律、學(xué)術(shù)和政府機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的專業(yè)人士所使用的主流報紙和雜志中的文章（以及維基百科）。利用語料庫，Debater可以將構(gòu)建辯論框架，并通過引用語料庫中的內(nèi)容作為論點支撐素材。

目前，IBM還將Debater訓(xùn)練用的幾個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集免費開放，目前已經(jīng)有近 1,000 次下載。數(shù)據(jù)集包括19,276 對根據(jù)可讀性打分的維基百科詞條、5,000 個帶有情感注釋的習(xí)語、3,000 個帶注釋的句子、2,394 個關(guān)于 55 個話題的分類論點、60 篇專業(yè)辯手關(guān)于爭議性話題的演講稿等等。

會辯論的AI，能夠幫我們做什么？

相比更熱門的人臉識別、棋藝比拼或電腦游戲，辯論是一個全新的AI應(yīng)用場景，此前還沒有公司將AI帶入這一領(lǐng)域。日常生活中，辯論的場景似乎并不經(jīng)常出現(xiàn)。那么，IBM為什么選擇了這個研究方向？辯手AI對我們的生活將產(chǎn)生什么影響？

據(jù)稱，IBM研發(fā)Debater的初衷，是為了通過中立的辯論幫助人們拓展智力（expand human minds through impartial debate），最終幫助人們更好地做出決策。

從這個意義上，雖然Debater不能直接以產(chǎn)品形式落地應(yīng)用，但其應(yīng)用范圍比人們想象的要廣泛得多。IBM以色列海法辯論技術(shù)團(tuán)隊經(jīng)理拉尼特·阿哈羅諾夫（Ranit Aharonov）說：“很明顯，這樣的技術(shù)與任何需要做決策的事情都有關(guān)系?！?/p>

與打游戲、下棋這些有著固定規(guī)則的場景不同，辯論賽有廣泛的議題，而且辯論議題往往具有一定的復(fù)雜性開放性，沒有正確與錯誤之分，這點與現(xiàn)實世界非常相似?，F(xiàn)實世界之所以復(fù)雜，正是因為大多數(shù)問題不是簡單的非黑即白。

IBM 負(fù)責(zé)AI的副總裁 Dario Gil 接受《財富》采訪時表示，“盡管游戲可能很復(fù)雜，但你最終處在一個獨立封閉的體系中，有一些規(guī)則需要遵守。將人工智能引入一個開放性問題領(lǐng)域非常有趣?！?/p>

在辯論中，Debater可以選擇正反兩方任何一方的觀點進(jìn)行論證。這種中立的、更全面的視角，能夠幫助人們越過思維盲區(qū)，重新發(fā)現(xiàn)此前容易忽視的角度。同時，龐大的語料庫讓Debater為決策提供了更多有價值的信息，這些信息對于制定決策往往起到關(guān)鍵作用，比如人們此前并不了解的事實性知識。

IBM稱，未來Debater 的基礎(chǔ)技術(shù)將在 IBM Cloud 和 IBM Watson 中商業(yè)化，該技術(shù)可應(yīng)用于從教育到法律、從政府到企業(yè)等多種領(lǐng)域。比如，通過能夠進(jìn)行辯論的人工智能系統(tǒng)，老師可以用來培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考能力，銷售團(tuán)隊和辯護(hù)律師可以來鞏固他們的觀點，增強(qiáng)說服力，而企業(yè)決策者也可以從 Debater 產(chǎn)生的贊成和反對意見中受益。

Debater的真正目的：讓AI真正掌握人類語言

IBM把Debater列為繼1997年深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫、2011年Watson 在《危險邊緣》（Jeopardy）中戰(zhàn)勝人類選手之后，在AI領(lǐng)域最新一個里程碑式的突破。

IBM稱，讓Debater學(xué)會辯論的真正目的在于，讓AI系統(tǒng)地掌握人類語言。自然語言理解非常復(fù)雜且高難度，也是AI科學(xué)家一直想突破的下一個邊界。借由達(dá)到更高難度、更復(fù)雜信息、持續(xù)更長時間的自然語言理解水平，未來AI可能做到像人一樣具備真正的邏輯推理能力。

Debater系統(tǒng)能夠針對復(fù)雜話題進(jìn)行更長時間的聽和理解，并進(jìn)行連續(xù)性的演講，最長可持續(xù)4分鐘。聽懂復(fù)雜辯論內(nèi)容、快速構(gòu)建邏輯表達(dá)以及模擬人類在辯論中的兩難境地，Debater的這些能力已經(jīng)超越了簡單的自然語言理解，而是有更深層的AI能力在支撐。

據(jù)悉近年來IBM在AI領(lǐng)域的探索聚焦在更高級的自然語言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)和推理等方面。2014年至今，IBM已經(jīng)在這三大領(lǐng)域累計發(fā)表了30+篇權(quán)威學(xué)術(shù)論文。

IBM副總裁 Dario Gil表示：“放眼該領(lǐng)域，它將超越信息檢索，進(jìn)入到一種真正的推理模式 - 創(chuàng)作語言(composing language)，從而給出我們從未見過的答辯。人工智能要展示自己、并真正實現(xiàn)自己的潛力，它必須置身于人類所處的紛雜的世界中?！?/p>

本文為「智能進(jìn)化論」原創(chuàng)作品，歡迎關(guān)注。

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