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沒有規則可循 人類與AI辯論究竟鹿死誰手

http://dailynews.sina.com   2019年02月14日 04:30   中國日報

 

 


(綜合報導)耗時六年研發的AI辯論系統Project Debater,與歐洲辯論大賽冠軍Harish Natarajan,在舊金山展開一場辯論,有17%的觀衆在辯論結束後,認爲人類辯手的論點較有道理。雖然AI最終沒能贏過人類,卻向全世界驗證AI具備越來越優秀的思辨能力。
有「不敗少年」之稱的南韓棋士李世乭,在2016年與Google開發的人工智慧AlphaGo對弈,除了是人工智慧(AI)系統擊敗人類的經典一役,也讓一般大衆逐漸正視AI的潛在發展性;此外,2017年特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk),共同創辦的非營利人工智慧組織OpenAI,透過AI成功在電競遊戲《DOTA 2》中擊敗人類選手。
不過無論是下棋或是電競,至少都還有規則可循,辯論可就不同,除了輸贏的判定非常主觀,辯手還必須具有理解對手論點的能力,且從對手的論述中抓出弱點,才能透過更有說服力的論述擊敗對方。
就在IBM Think大會開幕前夕,耗時六年研發的AI辯論系統Project Debater,與歐洲辯論大賽冠軍Harish Natarajan,在舊金山展開一場辯論,有17%的觀衆在辯論結束後,認爲人類辯手的論點還是比較有道理,雖然AI最終沒能贏過人類,卻向全世界驗證,AI具備越來越優秀的思辨能力。
賽前15分鐘才公佈辯論題目
這次對上Project Debater的人類辯手,是贏得2012、2016年歐洲辯論大賽冠軍的Harish Natarajan,以「政府是否應該補助幼稚園教育」爲題進行辯論。
雙方都是在比賽前15分鐘才被告知題目,由Project Debater擔任正方(支持補助)、人類擔任反方(不支持補助),比賽共有三個環節,雙方有 8 分鐘時間自由辯論,最後還有 2 分鐘進行總結。
在辯論比賽的舞臺上,一大塊黑色版子,搭配橢圓形藍色螢幕的機器,就是Project Debater,他用冷靜又理性的女聲說到:「提供機會給那些比較沒有那麼幸運的人,是任何人類的道德義務。」他認爲教育補貼,可以讓家境貧困的孩子表現得更好,甚至還引用美國國家早期教育研究所、疾病控制中心等數據做爲論點,認爲人類如果在道德上做了正確的事,還能因此降低犯罪率。

作爲反方的人類辯手Harish Natarajan則認爲,補貼教育的錢可以花在更迫切需要幫助的地方,因爲政府的資源是有限的,如果補貼幼稚園教育,那勢必有其他更弱勢的團體必須被犧牲,並指出,教育補貼只不過是中產階級的政治動機,還不如把這些錢花在其他地方還更有意義。
AI以道德、人文關懷作爲出發點;人類則以現實面的資源分配反駁,一來一往之間充滿有趣的反差感。
人類比起機器更加有說服力
在比賽開始之前,臺下的觀衆會先投一次票,選出自己支持的一方,辯論結束後會再投一次票,最後觀點支持人數增加的一方獲勝,反之則落敗。
在比賽開始之前,有高達79%的觀衆同意正方Project Debater的教育補貼觀點,在第二輪辯論結束後,Project Debater的支持率下降到62%,跌幅達17%;支持人類辯手的比例,則上升17%來到38%,也就是說有17%支持教育補貼的觀衆改變立場,意味人類比起機器更加有說服力。
沒有標準答案,辯論比下棋更難
事實上,去年(2018)IBM曾在位於舊金山的辦公室,舉辦兩場Project Debater與人類的辯論比賽,當時Project Debater甚至還贏了其中一場比賽。
辯論跟下棋或是電競非常不同,除了沒有既定規則脈絡可循,辯手首先必須具備理解對手論點的能力,對AI來說,困難點在於必須從人類的理性與感性中,找到可以突破的弱點,並將這些觀察組織成更強大的論述,才能夠擊敗對方。IBM人工智慧研究副總裁Dario Gil認爲,最困難的地方在於AI不只是要「回答問題」,因爲回答問題只是根據事實提供資訊,辯論則是要理解人類複雜語言背後的邏輯,這並沒有所謂的標準答案。
爲了建立強大的辯論資料庫,過去六年IBM的研究員透過報紙雜誌、維基百科等資料來源訓練機器,最後再透過IBM 的人工智慧系統Watson,將文字資料轉換成語言。IBM研究員Noam Slonim認爲,辯論必須要跟觀衆產生共鳴,以此來說服對方支持自己的觀點,尤其辯論非常強調個人的演說風格,這點是機器無法做到的。
在這個到處都充滿Siri、Alexa語音助理的時代,機器已經懂得聆聽人類的問題,來給予相對應的答案,而機器同時也在聽著我們的對談成長。這次的人類辯手Harish Natarajan認爲,在這次比賽中印象最深刻的,是Project Debater列舉了非常多的數據佐證,「如果AI引用數據跟資訊的能力,可以跟人類的智慧相互結合的話,未來一定能發揮無窮的潛力。」


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