IBM发明机器学习设备，可帮助应付漫长会议

2018 年 6 月 20 日 财富中文网

自从有了个人计算机，就有人对它们横加指责。在此之前，人们的愤怒只能朝电视机发泄。

现在，IBM 过去 6 年来一直在开发的人工智能技术让机器有机会为自己辩论。日前，IBM 公司发布了被称为 Project Debater 的人工智能系统，并在该系统与经验丰富的人类辩手之间举行了两场辩论，以展示它已经拥有的强大能力。

几年来，IBM 一直在公司内部进行人类与 Project Debater 之间的辩论，这次演示是首次公开辩论。虽然 Debater 在短时间内收集了大量支持其论点的证据，但是有时候的答辩会超出边际，偶尔也会表达错误。尽管如此，这项处于早期阶段的技术，仍代表着对话式人工智能向前迈出了一步。

Debater 的设计目的是分析单个辩论问题，然后扫描众多文档（从维基百科到杂志和新闻文章）中的数十亿个句子，以形成自己的论点、准备反驳对方观点的陈词以及总结陈词。Debater 以 Siri 和 Alexa 用户熟悉的温和单音调阐述它的论点。

旧金山的这次演示包含了与参与该项目的专业辩手的两场辩论。当天的两个辩论主题如下：是否资助太空探索和是否增加远程医疗的使用。

IBM 表示，这两个主题是从众多候选问题中挑选出来的，而且除了一段简短介绍，Debater 的任何论点都没有经过预先安排。

Debater 与人类对手分别有 4 分钟时间陈述自己的论点，4 分钟时间反驳对方的论点，2 分钟时间做总结陈词。与站在讲台后面的人类辩手不同，代表Debater 的是一个跟人一样高的黑色方尖碑，当显示 3 个圆点时就表示它在倾听或者准备论点。

该程序严格遵守辩论形式，概述论点，并通过从科学研究和全球事件中获取的事实来直接回应人类对手提出的论点。Debater 还一度比较准确地指出了对手所犯的事实错误。尽管这一举动在政治辩论中很常见，但是因为这是人工智能系统做出的应对，所以显得弥足珍贵。

这种举动以及幽默风格的尝试，都是 Debater 设计的一部分，旨在接近动态的人类辩论。它还能够预测可能的抗辩并提前进行反驳，这是一种经典的辩论策略。

近 70 年来，人工智能系统在一定程度上是通过学习西洋跳棋和国际象棋等游戏而发展起来的。2011 年，IBM Watson 在《危险边缘》（Jeopardy）比赛中取胜。几年后，Google 的 Alpha Go 打败了顶级围棋冠军。

Watson 在《危险边缘》(Jeopardy!) 比赛中获胜之后，IBM 研究人员对其人工智能技术进行了评估，以确定下一个挑战目标。IBM 以色列海法实验室的研究人员 Noam Slonim 建议设计一个能够与人类辩论的人工智能系统。这个项目面临着巨大的挑战。

IBM 负责AI的副总裁 Dario Gil 接受《财富》采访时表示，“这一计划的挑战在于脱离传统的游戏环境，尽管游戏可能很复杂，但你最终处在一个独立封闭的体系中。有一些规则需要遵守。将人工智能引入一个开放性问题领域非常有趣。问题是这能否实现？”

2012 年，Slonim 和其他研究人员开始开发 Debater，并在第二年 10 月得到了一个早期的工作原型。要取得成功，Debater 需要完成三项基本任务，每项任务都标志着人工智能领域的新突破，这包括：识别口语中的重要概念和观点；理解大量文档并提取明确的论点；以及模拟人类的困境和争议，来创建有原则的论点。

例如，Gil 表示，如果 Debater 正在准备一场赞成素食主义的辩论，它可能会从与该主题没有明确关联的内容中提取一个论点，比如一项科学研究表明动物可以感受到恐惧和其他情绪。人工智能系统还需要消除多余的词汇，并以对人类有说服力的方式提出其论点。

IBM 在 Debater 中的首要目标之一就是帮助人工智能系统掌握人类语言。诸如 Dragon 之类的语音听写程序只是被动地在文本和语音之间转录语言，而不进行分析。而诸如 Alexa 之类、受语音驱动的人工智能助手只能进行有限的交流，通常只会持续几秒钟。但 Debater 是要构建一个可能持续几分钟的论点，然后做出它的回应。

Gil 表示，IBM 计划适时将 Debater 投入商用。该技术可应用于从教育到法律、从政府到企业等多种领域。销售团队和辩护律师可以通过能够进行辩论的人工智能系统来巩固他们的观点，而研究人员和决策者可以从 Debater 产生的赞成和反对意见中受益。

Slonim 表示，另一种潜在的应用可能是，检查有多少证据（如果有）支持虚假主张，并揭示这些证据的可信度，借此来处理虚假新闻。他表示，“毫无疑问，我们正在开发的基础技术将对打击虚假新闻大有用处。”

除此之外，IBM 希望继续开发人工智能系统，推动 Project Debater 实现更加伟大的成就。

Gil 表示：“放眼该领域，它将超越信息检索，进入到一种真正的推理模式 - 创作语言(composing language)，从而给出我们从未见过的答辩。人工智能要展示自己、并真正实现自己的潜力，它必须置身于人类所处的纷杂的世界中。”