IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名
作者 | 付靜
談及辯論，在行的除了人類 BB King，還有“機(jī)器杠精”。
早在 2018 年 6 月，IBM 的 AI 辯手 Project Debater 擊敗以色列國(guó)際辯論協(xié)會(huì)主席 Dan Zafrir 和 2016 年以色列國(guó)家辯論冠軍 Noa Ovadia，一戰(zhàn)成名。
轉(zhuǎn)眼 3 年過去，號(hào)稱「首個(gè)能在復(fù)雜話題上與人類辯論的 AI 系統(tǒng)」的 Project Debater 更是出現(xiàn)在最新一期 Nature 雜志封面上。
1
AI 走出「舒適區(qū)」
2021 年 3 月 17 日，IBM Research 題為 An autonomous debating system（自主辯論系統(tǒng)）的論文正式發(fā)表于 Nature。
AI 被定義為“可以執(zhí)行有智慧的生物所能完成的任務(wù)的機(jī)器” 。而眾所周知，爭(zhēng)論、辯論是體現(xiàn)人類智力的一個(gè)基本方式，也是人類眾多活動(dòng)所必需的、人類社會(huì)共有的能力。因此，提升計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言的理解和處理能力、發(fā)展論證技術(shù)，已成為 AI 研究的一個(gè)新興方向。
多年前，即便是最為先進(jìn)的 AI，也不能很好地做到對(duì)人類話語進(jìn)行分析、確定論據(jù)如何用于支持結(jié)論（這一過程被稱為論點(diǎn)挖掘）。
后來，隨著 AI 技術(shù)的進(jìn)步和論證技術(shù)工程日益成熟，加之商業(yè)需求強(qiáng)烈，這一領(lǐng)域開始迅速發(fā)展。雷鋒網(wǎng)了解到，當(dāng)前全世界有 50 余個(gè)實(shí)驗(yàn)室正在研究這一問題，其中就包括所有大型軟件公司的研究團(tuán)隊(duì)。
來自英國(guó)鄧迪大學(xué)辯論技術(shù)中心（Centre for Argument Technology）的 Chris Reed 認(rèn)為，這一領(lǐng)域之所以能呈現(xiàn)快速發(fā)展之勢(shì)的一個(gè)原因便是：AI 系統(tǒng)可識(shí)別大量文本中語言使用的規(guī)律，這已在許多應(yīng)用中產(chǎn)生了變革，但其本身在論點(diǎn)挖掘方面卻并不成功。
繼續(xù)深究便能發(fā)現(xiàn)其原因：論點(diǎn)結(jié)構(gòu)太多變、太復(fù)雜、太微妙，且常常太隱蔽，難以像句子結(jié)構(gòu)那樣易識(shí)別。
基于這一大背景，IBM 提出了 Project Debater，即一個(gè)可以與人類打辯論的自主系統(tǒng)，這一系統(tǒng)通過掃描儲(chǔ)存了 4 億篇新聞報(bào)道和來自維基百科的內(nèi)容。
論文中，IBM 對(duì)其系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了完整的描述、全面系統(tǒng)的評(píng)估。
值得一提的是，IBM 強(qiáng)調(diào)了 AI 與人類辯論、AI 在游戲中挑戰(zhàn)人類之間的根本區(qū)別。
IBM 認(rèn)為，后者是過去幾十年里 AI 研究學(xué)者們主要追求的經(jīng)典挑戰(zhàn)，它尚存在于 AI 的“舒適區(qū)”內(nèi)——而 AI 與人類辯論顯然意味著 AI 已走出了“舒適區(qū)”，畢竟在辯論中人類仍占上風(fēng)，需要新的范式才能取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。
正如 Chris Reed 評(píng)論的那樣：這一論文表明，該領(lǐng)域的研究已取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。
2
Project Debater 成為工程壯舉
在 Chris Reed 看來，Project Debater 是一個(gè)巨大的工程壯舉。
具體而言，Project Debater 涵蓋了：
文本中收集、解釋與論證相關(guān)的材料的新方法
修復(fù)句子語法的方法（主要是為了系統(tǒng)在論證時(shí)重新部署所提取的句子片段）
圍繞著關(guān)鍵主題，上述方法與人類預(yù)先準(zhǔn)備的信息結(jié)合在一起，將提供相關(guān)的知識(shí)、論證和反駁。實(shí)際上，這個(gè)知識(shí)庫(kù)還將以人類預(yù)先寫好的句子片段作為補(bǔ)充，這樣一來，在打辯論時(shí)準(zhǔn)備、介紹演示文稿也不在話下。
其主要流程是：
查詢相關(guān)論據(jù)的高傾向性句子；
使用神經(jīng)模型，對(duì)句子代表論據(jù)的概率進(jìn)行一個(gè)排序；
結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于知識(shí)，對(duì)每個(gè)論點(diǎn)立場(chǎng)做一個(gè)分類。
Chris Reed 對(duì) Project Debater 的評(píng)價(jià)是：
無論是作為一個(gè) AI 系統(tǒng)，還是一項(xiàng) AI 領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)，Project Debater 都是非常有野心的。
這背后的邏輯是，幾乎所有的 AI 研究都把眼光放得很高，而一個(gè)關(guān)鍵問題就在于獲取足夠的數(shù)據(jù)、計(jì)算出有效解決方案。對(duì)此，Project Debater 通過一種雙管齊下的方式解決了這一障礙：一方面，僅著眼于百余個(gè)辯論主題；另一方面，從龐大的數(shù)據(jù)集中獲取材料作為支撐。
無疑，Project Debater 目前并非做到了完美的程度。
目前來看，或許這一系統(tǒng)最大的弱勢(shì)在于難以模仿人類辯手的連貫性和流暢性，其實(shí)這與其處理程序選擇、提取和組織語言的水平有關(guān)。
當(dāng)然這種限制并不僅僅出現(xiàn)在 Project Debater 身上——盡管人們對(duì)論證的研究已經(jīng)進(jìn)行了兩千年，但人們對(duì)其結(jié)構(gòu)仍然知之甚少。畢竟，對(duì)于一個(gè)連貫的論證推理模型而言，辯論研究的重點(diǎn)不同（是語言使用、認(rèn)識(shí)論、認(rèn)知過程還是邏輯有效性），關(guān)鍵特征也將有很大的不同。
因此，什么是好的論點(diǎn)模型，本身就是一大難題。
3
AI 辯手一戰(zhàn)成名
Project Debater 在實(shí)戰(zhàn)中表現(xiàn)如何，想必密切關(guān)注 AI 領(lǐng)域發(fā)展的小伙伴早有耳聞。
首先在 2018 年 6 月 18 日，IBM 舊金山辦公室，Project Debater 迎戰(zhàn)兩位頂尖人類辯手：以色列國(guó)際辯論協(xié)會(huì)主席 Dan Zafrir 和 2016 年以色列國(guó)家辯論冠軍 Noa Ovadia。
在兩場(chǎng)以「4 分鐘開場(chǎng)演講-4 分鐘反駁-2 分鐘論證總結(jié)」為流程的辯論中，人類辯手首先發(fā)言，然后 Project Debater 進(jìn)行反駁。
Project Debater 通過處理大量文本，就主題構(gòu)建出了結(jié)構(gòu)良好的演講，觀點(diǎn)清晰明確。據(jù)外媒 Engadget 報(bào)道，Project Debater 拋出了不少自方觀點(diǎn)，同時(shí)還根據(jù)對(duì)手發(fā)言做了流利的反駁。最終，Project Debater 比 Dan Zafrir 多獲得 9 票，贏得了比賽。
隨后在 2019 年 2 月 11 日，Project Debater 與 2016 年世界大學(xué)辯論錦標(biāo)賽總決賽選手、2012 年歐洲大學(xué)辯論錦標(biāo)賽冠軍 Harish Natarajan 現(xiàn)場(chǎng)較量，最終人類辯手獲得勝利。
2019 年 11 月 21 日，劍橋大學(xué)舉辦了一場(chǎng)辯題為“AI 誕生是否弊大于利”的比賽，Project Debater 再次迎戰(zhàn)人類辯手。
從結(jié)果來看，Project Debater 的支持率為 51％，以微弱的優(yōu)勢(shì)取勝。
但拋開票數(shù)來看，不少人認(rèn)為：
IBM AI 機(jī)器人在很多方面的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上人類辯手，通過這場(chǎng)辯論賽可以明顯反映出，AI 辯手與人類辯手之間還存在著巨大的差距，比如句子的結(jié)構(gòu)不正確，或發(fā)表無法令人信服的論點(diǎn)。
不過，當(dāng)時(shí) IBM 也對(duì) Project Debater 做了新的改進(jìn)，比如評(píng)估出質(zhì)量更好的論點(diǎn)、檢測(cè)出人類辯手詞匯冗余的論點(diǎn)，甚至基于一個(gè)笑話庫(kù)，變得幽默起來。
古羅馬時(shí)期，著名政治家、哲人西塞羅曾說過：
辯才是人類最光輝的美德之一。
自蘇格拉底時(shí)期起，辯論就是人類生活最為重要的一部分，理性、智慧之光閃耀其中。未來 AI 如何更好地?fù)碛羞@項(xiàng)技能，我們拭目以待。
引用來源：
https://www.nature.com/articles/d41586-021-00539-5
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03215-w
本文由雷鋒網(wǎng)原創(chuàng)，作者：付靜。申請(qǐng)授權(quán)請(qǐng)回復(fù)“轉(zhuǎn)載”，未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載。
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