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2019/5/25 16:21

AI 下棋還在喧囂,AI 辯論早已啟航

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自去年 IBM AI 辯手 Project Debater 與兩位來自以色列人類辯手的精彩對戰結束后,今年它在美國舊金山與歐洲辯論冠軍 Harish Natarajan 的高手過招再次攪動了科技界的風云。正如 IBM 官網上 Project Debater 視頻最后的結束語所言——真正的辯論才剛剛開始。

圖片來自 IBM think 2019 官網

現場精彩 評論腦洞大開

如果去回看辯論全程視頻,可以看到底下幾屏的留言,觀眾們對此次辯論賽的討論熱情還在持續升溫,其中不乏一些腦洞大開的魔鬼思路:

圖片來自網絡評論,原文翻譯摘錄:

" 太棒了 … 我同意 project debater.."

" 未來我們或許將跟手表辯論,而由太陽鏡來指揮。"

" 如果讓 Project Debater 作為正反雙方進行互辯,那一定很有趣。"

" 這是我們最接近 Star Trek 里面 DATA 的一次。"

把視線拉回到本次與 Harish 對戰的辯論賽臺前,Project Debater 的高光時刻還歷歷在目,仿佛一位才辯無雙的智者。今年的它,在某種程度上變得越來越像人類 …

臺前:原來你是這樣的 " 機器人 ",幽默起來連自己都 " 黑 "!

幽默一直被認為是聰明人的語言藝術,而自嘲又被譽為是幽默的最高境界。Project Debater 也擁有這般超高的情商,在辯論期間多次拿自身 " 開涮 ",博得全場一笑。實力演繹了:有的機器人表面看起來一本正經,侃侃而談,背地里卻是個愛自黑的段子手。

比如在剛與 Harish 見面時,它就愉悅地向對手先拋出了和平的橄欖枝:"Hi, 聽說你是世界辯論賽的冠軍,打敗過不少人類辯手,但我相信你還沒有跟像我這樣的機器對陣過。歡迎來到未來!"

在闡述 " 應該資助學前教育 " 時,Project Debater 先是一本正經的從資金、貧困、幼兒園的好處三個方面引經據典。但在談到貧困時,它話鋒一轉,再次頑皮自嘲:" 當然啦,我一個機器人確實沒辦法親自體會貧困,也不會抱怨自己生活水平低下 ……"

身為機器人三觀正確又富有情懷,想 " 嫁 " 有沒有!

作為一個本來應該走高冷范兒的機器人,Project Debater 卻意外的對人類深情滿滿,在辯論過程中處處為人類的福祉據理力爭。

在闡述 " 應該資助學前教育 " 時,它旁征博引,從 100 億個句子中精準地找到支持論點的信息,并組織成語言,幾乎完美地與人類辯手進行辯論,其中多次指出,對學前教育的資助不能僅僅考慮資金,這更是社會問題,需要從政治和道德等方面進行考慮," 因為這對社會有好處,我們應該支持 "。

在結束自己的辯論時,Project Debater 甚至文質彬彬地引用了英國著名政治家、作家 Benjamin Disraeli 的一句名言——權力的唯一作用是造福人類 ( Power has only one duty - to secure the social welfare of the people. ) ,擲地有聲,完美地為自己的辯論畫上句號。

滿腹詩書經綸,善用數據會分析

從 " 統計局 1960 年、2013 年研究統計摘要 ",到 " 疾病控制和預防中心報告 ";從 " 澳大利亞第 21 任總理 Gough Whitlam" 到 " 應用經濟和社會研究所 ";從 " 心理科學雜志 " 到 " 新澤西研究 ",Project Debater 全都通曉,并能在 15 分鐘的準備時間之內收集并整理了相當大而精確的信息量。更為可貴的是,Project Debater 能夠把這些信息量進行分析,告訴你這些信息意味著什么,這最后一步對于人類決策至關重要。

在這場辯論賽中,Project Debater 一如既往地展現了優秀的辯論水平,現場觀賽者的投票以及評價直接體現了它的完美表現。面對 " 誰更豐富了你的知識(Better enriched your knowledge)?" 這個問題,現場有近 60% 的人選擇投票給 Project Debater,足見 AI 帶給人們更多 " 耳目一新 " 的想法。

而作為直接對手的 Harish Natarajan,則有更深刻的體會,用他的全程感受去形容人類對 Project Debater 的震撼再適合不過——由賽前對素未謀面的智能機器的緊張,到沉浸入與人類辯論無異的冷靜,到賽后如夢初醒般的驚艷,我們可以看到,Project Debater 的智慧正越來越接近人類。

幕后:它的技術能力更為卓絕

一直以來,AI 所解決的挑戰都是非黑即白、有明顯的輸贏和對錯標準,但辯論卻是一個開放式的挑戰,沒有所謂的正確答案。

正如 Harish 在賽后的采訪中談到,Project Debater 的表現相當令他深刻,因為它突破了挑戰,能夠在沒有明確目標的情況下進行相當好的辯論:" 不同于圍棋,你需要比對手獲得更多的占領區域;不同于象棋,你需要將死國王。辯論的目的是比對手更具說服力,但這并沒有明確的規則定義了你是否滿足了這個要求。"

Project Debater 可以是正方也可以是反方,所以它可以快速地幫助人了解一個問題的兩個方面,幫助人更加客觀、全面地考慮問題,以作出更好的決策。為了突破這一系列的挑戰,Project Debater 被 IBM 的科學家們賦予了三大能力。

它善于傾聽和理解自然語音語義的理解能力

在辯論的開始,Project Debater 能夠像人一樣傾聽,對人類語言及其中及其細微的差別有深刻的理解和消化。我們知道人類語言博大精深,人類自身尚且不能輕易地準確獲取對話人傳遞的信息,這對機器來說無疑是更大的挑戰。

不同于我們熟知的閱讀理解的功能,當對方辯手開始講的時候,Project Debater 要能聽懂長達 4 分鐘的內容,對方人類辯手在講的過程中語速可能是快的,情感可能是充滿激情的,同時還會有一些道德性、倫理性的問題,Project Debater 要在聽力理解中做到能夠理解對方所表達的主旨。這和我們已經熟悉的個人助手一類的智能是完全不同的,因為像個人助手類只需要聽懂一句話就可以,比如開燈、關燈,而在 Project Debater 要在很長的語句中去聽懂對方的主旨。

它擁有博學似海的 " 知識 " 儲備,并善于表達

模擬人類語義的邏輯結構進行輸出的能力

數據驅動的信息生成能力

并可構建有意義的反向輸出

Project Debater 能夠在裝滿了上億篇主流報紙、雜志文章的海量的知識庫中快速地、精準地找到數百個恰如其分的論據,并能在幾分鐘內快速組織回應。它第一次證實了計算機能夠消化海量語料庫,針對給定的有爭議的簡短主題描述,能夠撰寫結構良好的演講內容,并清晰且有針對性地表達出來。

它模擬人類的兩難困境

基于知識圖譜系統性提出原則性論點

在信息科技領域,AI 領域的人士和 IBM 的專家總結了人類專家辯手的一些共同性,對 Project Debater 進行模擬、建模,并且把這個注入到系統中去,就形成了一個知識圖譜給到 Project Debater 來用。所以一旦開始去進行辯論的時候,Project Debater 就可以在已經形成的圖譜中去做自己的向導和索引,找到可以支撐他的證據。

IBM 六年磨一劍 開創技術辯論新篇章

實際上,Project Debater 存在的目的不是為了擊敗人類,而是探究如何通過信息交換和有效交流實現人機合作,提升決策效率和科學性,真正推動 AI 系統的疆界,更好地理解人類。為了實現這一目標,IBM 已就此進行了超過六年的探索。

Project Debater 誕生記:

- 2012 年:Project Debater 誕生

- 2013 年:被賦予了人類的聲音

- 2014 年:IBM 發表了首篇相關研究論文

- 2016 年:第一次進行實時辯論

- 2017 年:第一次成功說服人類同意了它的觀點

- 2018 年:首次公開與人類專業辯手進行辯論,一鳴驚人

- 2019 年:舊金山再次亮相,引爆對 AI 里程碑的討論

在長期積累下,IBM 研究院 Project Debater 團隊成員,在各個研究領域發表了眾多篇論文,其中最突出的就是提出計算辯論(Computational Argumentation)這一迅速崛起的領域。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)、機器學習和推理技術等多個關鍵技術的進步。

圖片來自海法研究院

IBM 海法研究院 Project Debater 首席研究員 Noam Slonim 博士(左)

和 Project Debater 全球經理 Ranit Aharonov 博士(右)

研究 Project Debater 過程中取得的技術研究成果,對于其他應用類似技術的人工智能場景會有極大的推動作用。而這些技術的應用,對于 Project Debater 能夠跨不同領域和數據集進行學習,從而產生新的知識和理解起了關鍵作用。

比賽輸贏并不重要,傳奇才剛剛開始

如果說 AI 棋手首次戰勝人類觸發的是人們對于高科技發展的感官震撼,那 AI 辯手與人類頂級辯手精彩辯論的表現,則會將我們在欣喜、驚嘆以及期許中推向進一步的思辨:在掌握了人類語言能力之后,AI“冒險” 的下一站將駐足何處?在未來的人類世界中它會掀起哪些更大的波瀾?

AI 和人類,誰輸誰贏其實并沒有那么重要。AI 背后的技術以及如何幫助人類做出更加明智、無偏頗的決定,這才是我們應當關注的焦點。在真實的世界中,我們并不是需要回答很多瑣碎的問題,而是要回答真正重要的問題并做出真正重要的決策,尤其是要在海量的信息中找到那些能夠助力無偏頗決策的信息。

我們可以看到,在辯論過程中可以看出一個事情的好與壞、利與弊、支持與反對不同的觀點,這就意味著在循證的基礎上,機器可以輔助我們做決策。未來,在人機同行的時代,人類的智慧加上機器的智能將迸發出無限的可能。Harish 在采訪中也表達了相似的觀點,他相信人工智能在不久的將來將能夠幫助人類做出決策。

很明顯,IBM 的 Project Debater 還將繼續成長,隨著時代的需要與技術的發展,它的優勢將進一步體現,“從 100 億個句子中找到幾百句恰如其分的觀點,并完美組合起來有理有據的進行辯駁。”這一點或許是單憑人腦無法媲美的,但幸運的是,人類是它的發明者。發揮它無感情無偏差的客觀性,它將成為人類智力的有力補充。在未來,機器智能 + 人類智能的增強智能時代會產生何種可能,我們拭目以待。

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寫得不太好

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