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完了!AI在辯論賽中已戰(zhàn)勝最強人類

—— 人機辯論賽,IBM的AI戰(zhàn)勝人類冠軍背后我們該知道些什么?
作者: 時間:2018-09-12 來源:極客公園 收藏
編者按:雖然目前距離真正掌握人類語言還有一定距離,但這將是人工智能發(fā)展的下一座里程碑——真正掌握語言,幫助人類更好地做出關(guān)鍵決策!

  故事要從很久很久以前說起……

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201809/391783.htm

  我們都知道古希臘人非常擅長辯論,既有含著石頭苦練說話的演講大師德摩斯梯尼,也有百科全書式的人物亞里士多德,更有被譽為“西方孔子”的蘇格拉底,那時,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放性問題的領(lǐng)域非常有趣,受到該靈感的啟發(fā),以色列海法實驗室的科學(xué)家建議設(shè)計一個能夠與人類辯論的人工智能系統(tǒng)。2012年,ProjectDebater項目正式立項。

  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:“我們在開始這個項目的時候,想的是如果我們確定ProjectDebater能做什么事情,或者說我們非常確定它不能做什么事情,對它能不能實現(xiàn)既定的目標都有百分之百的信心了,這個東西就沒勁了。我們想的是語言理解一直都領(lǐng)域的重點,也是所關(guān)注的一個重點。而且在這個方面的研究實際上是不夠的,所以我們希望能夠通過ProjectDebater進一步推進在促進發(fā)展的語言理解領(lǐng)域的研究。”

  6年后,ProjectDebater首次和世人見面。

  人機首次跨“物種”辯論,成功逆襲了?

  2018年年中,在IBM美國舊金山的WatsonWest辦公室里,首個能與人類進行復(fù)雜辯論的AI機器人ProjectDebater分別對陣以色列國際辯論協(xié)會主席DanZafrir和2016年以色列國家辯論冠軍NoaOvadia,就“是否應(yīng)當資助太空探索”、“是否增加遠程醫(yī)療的使用”兩大議題展開了激烈的辯論。比賽的規(guī)則是1v1,人機雙方各有4分鐘陳述自己的觀點、4分鐘反駁對方的觀點,以及2分鐘進行總結(jié)陳詞。隨后,將根據(jù)在場觀眾的投票數(shù)而判斷輸贏。

  2012年:以色列海法的一個IBM科學(xué)家小組開啟了ProjectDebater的生命歷程,并展開了第一次測試辯論。就像牙牙學(xué)語的寶貝一樣,開始總是很吃力的。在“體育是否應(yīng)該作為必修課”這樣的話題上,甚至?xí)谩岸鄠€論文表示蜥蜴不會從運動中獲得益處”這樣的論據(jù):

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

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

  2016年:ProjectDebater第一次帶著它全新的人類語音,進行實時辯論。ProjectDebater表現(xiàn)很好,但是還會出現(xiàn)不少錯誤;同年,除了使用維基百科資料以外,項目組還為ProjectDebater添加了來自新聞報道中數(shù)十億的語句,讓它獲得了更多的論據(jù)素材,也因此能就更廣泛的話題進行辯論;

  2017年:ProjectDebater取得了標志性的突破——它第一次成功說服人類同意了它的觀點!同年,在2017年自然語言處理頂級會議的第4期論辯挖掘研討會上,來自海法和都柏林的IBM科學(xué)家發(fā)表了新成果,形成共計30余篇論文和10余個公開的數(shù)據(jù)集。

  2018年:ProjectDebater首次公開與人類專業(yè)辯手進行辯論,一鳴驚人!

  在長期積累下,IBM研究院ProjectDebater團隊成員,在各個研究領(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。期間提出的多個突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果,推動了包括獨特的自然語言處理(NLP)、機器學(xué)習(xí)和推理技術(shù)等多個關(guān)鍵技術(shù)的進步。研究ProjectDebater過程中取得的技術(shù)研究成果,對于其他應(yīng)用類似技術(shù)的人工智能場景會有極大的推動作用。而這些技術(shù)的應(yīng)用,對于ProjectDebater能夠跨不同領(lǐng)域和數(shù)據(jù)集進行學(xué)習(xí),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(shù)據(jù)驅(qū)動的演講內(nèi)容撰寫和表達能力,在演講中識別人類口語中的關(guān)鍵聲明概念和觀點的聽力理解能力,以及通過模擬人類困境來提出制定原則性論點據(jù)輔助人類決策的能力,這無疑是人工智能的一次突破性的。

  也就是說,ProjectDebater具有非常強大的數(shù)據(jù)處理能力,拿到辯題后,它會迅速掃描其龐大的語料庫文檔中與主題相關(guān)的數(shù)百萬篇新聞和論文等材料,找出與辯題相關(guān)性最高的觀點,通過算法剔除多余且重復(fù)的信息,提取出一個最具說服力的觀點加以闡述。

  只要包含上億篇主流報紙、雜志文章的語料庫中有大量的相關(guān)內(nèi)容,ProjectDebater可以針對不同話題進行辯論,提出獨具一格的觀點。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添加語料庫文檔,不斷豐富ProjectDebater的“知識面”。

  換句話說,只要有足夠的語料庫,ProjectDebater就有能力針對任何一個話題提出見解。雖然,目前距離真正掌握人類語言還有一定距離,但這將是人工智能發(fā)展的下一座里程碑——真正掌握語言,幫助人類更好地做出關(guān)鍵決策!

  即使不能夠徹底替代人類,但可以確信的是機器可以幫助人類更好地做決策。

  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,但沒有什么能夠阻擋技術(shù)的發(fā)展,因為我們堅信它的價值——辯論豐富了決策制定的過程,可以幫助我們權(quán)衡新想法、新理念的利弊。人類辯論不只是為了說服他人認可我們的觀點,也是為了理解和學(xué)習(xí)彼此的觀點,拓展我們的思維,打破刻板觀念。未來,相信機器可以幫助人類更好地權(quán)衡利弊,推翻偏見,做出更多“無偏頗”的決策。

  AI將如何輔助人類做出更“無偏頗”的決策?

  得益于ProjectDebater龐大的語料庫,可為決策提供更多有價值的信息,這些信息對于制定決策往往起到關(guān)鍵作用。因為人做決定時,或多或少都會受到自身經(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,更中立地分析問題,為決策者提供更多維度的意見參考。未來ProjectDebater的應(yīng)用潛力不可限量,尤其是商業(yè)價值,潛在用途可能且不限于以下領(lǐng)域:

  金融顧問:訓(xùn)練ProjectDebater來找出金融事實,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ProjectDebater的匯總技術(shù),律師可以借助ProjectDebater來尋找相關(guān)案件和主張,或借助ProjectDebater模擬法庭辯論來分析優(yōu)勢和劣勢。

  公共事務(wù)決策:通過ProjectDebater公正的優(yōu)/缺點分析和對人類困境的模擬,可以就需要進行決策的問題,提供基于事實、沒有人為偏見的觀點。

  學(xué)生助手:通過ProjectDebater幫助各個年齡段的學(xué)生改進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報告和論文。

  CEO和高管:高層領(lǐng)導(dǎo)常常因擁有強烈的“直覺本能”而感到自豪,但是他們也必須避免所謂的“錨定偏見”。錨定偏見是指,我們在潛意識中有著兩三個會不太客觀地影響決策的事實時,就會將不適合這些觀點的有價值信息排除在外不予考慮。ProjectDebater可以拓寬高層領(lǐng)導(dǎo)的思路,在關(guān)鍵決策中納入他們可能沒有考慮到的新觀點。

  或許,辯論僅僅是AI的一個開始。讓AI系統(tǒng)地掌握人類語言,幫助人類在各個領(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邊界。未來,AI可能做到像人一樣具備真正的邏輯推理能力,當我們在各個領(lǐng)域面臨復(fù)雜問題難以決策時,AI可以幫助人類做出更好的決策。

  IBM海法研究院AITech副總裁AyaSoffer博士近日在回答中國記者提問時說:“關(guān)于AI的下一步,就是智慧上越來越接近人類。我覺得ProjectDebater是一個很好的例子,它展示了我們是如何教授機器,只要有充足的時間、充分的數(shù)據(jù)和算法就可以充分前進?!?/p>

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

  那ProjectDebater是怎么學(xué)會講段子的呢?項目組的科學(xué)家說,就像人們講笑話一樣,也是先聽到了好笑的段子記下來,然后下次再講給別人聽??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?shù)臅r機“抖包袱”,從而調(diào)節(jié)辯論的氣氛。不過,就像人一樣,Debater有時候也會在不合時宜的時候開玩笑。



關(guān)鍵詞: IBM AI

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