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没有规则可循 人类与AI辩论究竟鹿死谁手

http://dailynews.sina.com   2019年02月14日 04:30   中国日报

 

 


(综合报导)耗时六年研发的AI辩论系统Project Debater,与欧洲辩论大赛冠军Harish Natarajan,在旧金山展开一场辩论,有17%的观众在辩论结束后,认为人类辩手的论点较有道理。虽然AI最终没能赢过人类,却向全世界验证AI具备越来越优秀的思辨能力。
有「不败少年」之称的南韩棋士李世乭,在2016年与Google开发的人工智慧AlphaGo对弈,除了是人工智慧(AI)系统击败人类的经典一役,也让一般大众逐渐正视AI的潜在发展性;此外,2017年特斯拉执行长马斯克(Elon Musk),共同创办的非营利人工智慧组织OpenAI,透过AI成功在电竞游戏《DOTA 2》中击败人类选手。
不过无论是下棋或是电竞,至少都还有规则可循,辩论可就不同,除了输赢的判定非常主观,辩手还必须具有理解对手论点的能力,且从对手的论述中抓出弱点,才能透过更有说服力的论述击败对方。
就在IBM Think大会开幕前夕,耗时六年研发的AI辩论系统Project Debater,与欧洲辩论大赛冠军Harish Natarajan,在旧金山展开一场辩论,有17%的观众在辩论结束后,认为人类辩手的论点还是比较有道理,虽然AI最终没能赢过人类,却向全世界验证,AI具备越来越优秀的思辨能力。
赛前15分钟才公布辩论题目
这次对上Project Debater的人类辩手,是赢得2012、2016年欧洲辩论大赛冠军的Harish Natarajan,以「政府是否应该补助幼稚园教育」为题进行辩论。
双方都是在比赛前15分钟才被告知题目,由Project Debater担任正方(支持补助)、人类担任反方(不支持补助),比赛共有三个环节,双方有 8 分钟时间自由辩论,最后还有 2 分钟进行总结。
在辩论比赛的舞台上,一大块黑色版子,搭配椭圆形蓝色萤幕的机器,就是Project Debater,他用冷静又理性的女声说到:「提供机会给那些比较没有那么幸运的人,是任何人类的道德义务。」他认为教育补贴,可以让家境贫困的孩子表现得更好,甚至还引用美国国家早期教育研究所、疾病控制中心等数据做为论点,认为人类如果在道德上做了正确的事,还能因此降低犯罪率。

作为反方的人类辩手Harish Natarajan则认为,补贴教育的钱可以花在更迫切需要帮助的地方,因为政府的资源是有限的,如果补贴幼稚园教育,那势必有其他更弱势的团体必须被牺牲,并指出,教育补贴只不过是中产阶级的政治动机,还不如把这些钱花在其他地方还更有意义。
AI以道德、人文关怀作为出发点;人类则以现实面的资源分配反驳,一来一往之间充满有趣的反差感。
人类比起机器更加有说服力
在比赛开始之前,台下的观众会先投一次票,选出自己支持的一方,辩论结束后会再投一次票,最后观点支持人数增加的一方获胜,反之则落败。
在比赛开始之前,有高达79%的观众同意正方Project Debater的教育补贴观点,在第二轮辩论结束后,Project Debater的支持率下降到62%,跌幅达17%;支持人类辩手的比例,则上升17%来到38%,也就是说有17%支持教育补贴的观众改变立场,意味人类比起机器更加有说服力。
没有标准答案,辩论比下棋更难
事实上,去年(2018)IBM曾在位于旧金山的办公室,举办两场Project Debater与人类的辩论比赛,当时Project Debater甚至还赢了其中一场比赛。
辩论跟下棋或是电竞非常不同,除了没有既定规则脉络可循,辩手首先必须具备理解对手论点的能力,对AI来说,困难点在于必须从人类的理性与感性中,找到可以突破的弱点,并将这些观察组织成更强大的论述,才能够击败对方。IBM人工智慧研究副总裁Dario Gil认为,最困难的地方在于AI不只是要「回答问题」,因为回答问题只是根据事实提供资讯,辩论则是要理解人类复杂语言背后的逻辑,这并没有所谓的标准答案。
为了建立强大的辩论资料库,过去六年IBM的研究员透过报纸杂志、维基百科等资料来源训练机器,最后再透过IBM 的人工智慧系统Watson,将文字资料转换成语言。IBM研究员Noam Slonim认为,辩论必须要跟观众产生共鸣,以此来说服对方支持自己的观点,尤其辩论非常强调个人的演说风格,这点是机器无法做到的。
在这个到处都充满Siri、Alexa语音助理的时代,机器已经懂得聆听人类的问题,来给予相对应的答案,而机器同时也在听著我们的对谈成长。这次的人类辩手Harish Natarajan认为,在这次比赛中印象最深刻的,是Project Debater列举了非常多的数据佐证,「如果AI引用数据跟资讯的能力,可以跟人类的智慧相互结合的话,未来一定能发挥无穷的潜力。」


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