這一次,IBM的AI輸了 | 人機辯論大戰

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來源:量子位/QbitAI

作者:郭一璞 夏乙

物聯網智庫 轉載

導 讀

這一次,AI輸了,但它的未來不可限量!

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

藍色的舞台上,正中間立著一塊黑色的面板,面板上藍色的扁圓形螢幕正在閃動,後面傳出冷靜而理性的女聲。

而右側的講台上,一位西裝革履的小哥正在聆聽這個面板的「演講」,時而動筆記錄,時而面色凝重,時而嘴角露出邪魅一笑,看起來信心滿滿,胸有成竹。

這是IBM的AI與人類冠軍辯手的對決,也是今年Think 2019大會的一個環節。

人機大戰的一方是IBM的的AI,Project Debater,那塊黑色面板就是它在人間的載體。去年6月,它擊敗了2016以色列全國辯論冠軍Noa Ovadia,創下了AI在辯論方面擊敗人類的歷史記錄。

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

△ 左為Project Debater,右為哈利什

另一方則是2012年歐洲辯論冠軍哈利什·納塔拉(Harish Natarajan),一位牛津本、劍橋碩的學霸,本科主修政治、哲學、經濟(PPE)專業,因此他也是英國前首相卡梅倫的學弟;碩士則在研究哲學和國際關係;現在則是AKE咨詢公司的經濟風險主管。

誰勝誰敗?由現場觀眾的選票決定。

這場辯論的規則比較簡單,拿到辯題後,雙方各有15分鐘的時間進行準備,提出自己的論點和可以反駁對方的論據;

正式開始後,雙方各有4分鐘的時間進行開場立論,之後各有4分鐘時間進行駁論,最後各有2分鐘時間進行總結;

而場下的觀眾評審則是由灣區學校里的頂尖辯手和100多名記者組成,在辯論開始前和開始之後,觀眾評審們各進行一次投票,選出自己支持的觀點,辯論後觀點支持人數增加的一方獲勝,另一方失敗。

直擊人機辯論

主持人送出一句「May the best debater win」的祝福,人類辯手出場,Project Debater「站」在台上靜靜等待。

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

他們今天的辯題,也算關乎人類的未來,起碼關乎下一代:

We should subsidize preschool。

我們應該資助幼兒園。

正方:AI辯手,反方:人類代表哈利什。

AI認為,資助幼兒園這不僅僅是個經濟問題,也是道德和政治問題。她的觀點可以歸結為三個方面:資助幼兒園能幫兒童擺脫貧窮、有助於後續的學業,甚至還能節約醫療開支、降低犯罪率。

從立論陳述到總結陳詞,AI都旁征博引:

為了說明高質量幼兒園能讓孩子在之後的學業上表現更好,她引用了杜克大學的一項研究;

為了說明幼兒園和犯罪率之間的關係,她拿來新澤西州的案例,還用了好幾次「大量研究表明」,列舉了不少數據;最後的總結,還用上了人類作文要訣——名人名言。

人類代表哈利什也說,AI提供了豐富的信息,列舉了很多事實和數據。

而他的辯論風格和AI截然不同,人類辯手當然不能和一台電腦比拼查資料舉例論證的能力。

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哈利什選擇抓住弱點反駁,再談現實狀況。他抓住的弱點,是AI反復論證的「拯救貧窮」,談的顯示狀況,是政府的錢是有限的,投資了幼兒園就要耽誤其他方面。

他說,投資幼兒園幫不了最貧窮的人,而是那些本來無論如何也要送孩子去幼兒園的中產。而「良好的幼兒園」帶來的那些好處,一來只是推論,二來也不是窮人能享受得到的。

所以,還不如花在更實在的地方。

這場辯論充滿反差感。AI動之以情,講人文關懷和人類尊嚴;人類曉之以理,談政府要認清現實精打細算。

在駁論環節的最後,AI甚至還學會了「升華」。她(對,官方給定義了性別)說:資助幼兒園事關basic human decency,人類基本尊嚴。

在圍觀了整個過程的量子位看來,「人類基本尊嚴」由黑色面板背後的冷靜女聲說出來,現場觀眾大概不會有什麼共鳴。AI雖然打著感情牌,整體辯論風格卻是充滿英美老牌報刊的氣息,如同托福高分作文一般,講論點列論據。

而人類代表抑揚頓挫,有一絲絲網路論壇上流傳的陰謀論味道:別聽她的,能得到好處的,還是那群中產!

我們節選了開場環節的視頻,來一起領略一下AI與人類的辯論:

最終,旁征博引談人類尊嚴的AI還是輸給了抓住漏洞狠狠攻擊的人類。

辯論開始前,現場79%的觀眾支持投資幼兒園,而20分鐘辯論過後的第二輪投票,支持者只剩下62%。

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

人類冠軍說服了17%的觀眾。

best debater,屬於人類代表哈利什。

主持人在公布結果、恭喜人類辯手時,甚至一度口誤,把「congratulations to him」說成了「to them」。

“帶路黨」哈利什

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

雖然取得了本場人機大戰的勝利,哈利什卻是個AI帶路黨。他認為在不久的將來,AI的辯論水平總會比人強。

在賽後採訪中,他說,AI根據論點來引用論據、統計數據的能力讓他印象深刻,Project Debater如果和人類的能力結合起來,潛力巨大。

哈利什認為,相比象棋、圍棋、星際2這些項目,機器想在辯論上贏過人類要難得多。在辯論賽中取勝,需要三個條件:

  • 一,辯手需要巨大的信息量支持,並將這些信息組成支持己方觀點的論點;
  • 二,辯手必須將複雜的論點用清晰、有條理的方式講出來;
  • 三,辯手需要讓觀眾認同這些論點至關重要。

也就是說,整個辯論的過程中,辯手需要謹慎的發言,表達情感,使用修辭,恰當舉例。機器很容易在第一點中勝過人類,它可以方便的獲取大量信息,並組成論點;但第二點和第三點對機器來說非常具有挑戰性。

雖然難度很大,不過哈利什還是覺得未來會有AI在這三個方面都能超越人類。

AI是怎麼辯論的

辯論,需要收集信息、形成結構化論點、再用精確的語言表達出來,要清晰,要有說服力。

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面對現場辯論中的陌生辯題,Project Debater需要幾分鐘的時間來做準備。

整個過程,從搜尋資料開始。她會為了立論陳述從語料庫中搜尋有用的短文本,找出幾百條相關的片段。

下一步,就是根據這些片段,構建出強力、豐富的論據,來支撐要談的觀點。移除冗餘信息,選擇最強的語句和證據,根據主題把它們組織起來,構成敘述的基礎。

幾分鐘時間準備好4分鐘立論陳述之後,Project Debater還要聽取對手發言,準備駁論。

這個過程無論是對人類來說,還是對機器來說都很難。作為一個AI,Project Debater需要識別對手的論點和論據,尋找論點論據來回應它們。

和人類冠軍面對面的Project Debater,從2014年就開始為此準備了。

它自帶一個龐大的知識庫,從報紙雜誌摘錄了100億個句子,還具備理解和生成語言的能力,還用知識圖譜來尋找辯題背後隱含的悖論。

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從項目開始到現在,Project Debater團隊發表了30多篇論文,還開放了一個數據集。

花這麼長時間培養一個會辯論的AI,有什麼用?IBM說,它可以幫網上各種論壇、評論區的辯論變得更文明更有營養,還能幫律師準備庭審資料,甚至能在金融領域輔助投資決策。

負責說話的那個女聲,更是可以用到各種各樣的領域。

離開爸爸保護的AI辯手

去年六月的那場辯論賽,人類高手輸給了Project Debater。

不過,當時的觀眾評審是一群自帶利益相關體質的IBM研究員,也就是Project Debater的爸爸。

比賽進行了兩場,第一場是Project Debater對戰2016年以色列全國辯論冠軍Noa Ovadia,討論「我們是否應當資助太空探索」,Project Debater為正方,Noa Ovadia為反方。

這一次,IBM的AI輸瞭 | 人機辯論大戰

第二場則是Project Debater對戰另一位以色列辯論專家Dan Zafrir,討論「我們是否應當更多的使用遠程醫療」,依然是Project Debater正方,人類反方。

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當時的兩場辯論賽中,Project Debater的語言表達相對生硬,但傳遞出的信息量更大,Project Debater說服的觀眾更多一些——當然,負責投票的觀眾們是Project Debater的「爸爸」,畢竟是自家兒子,投票的時候也可能偏心了。


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