Nature新封面：能與人類自主辯論的最強“AI杠精”來了

本文來源雷鋒網(wǎng)  作者：付靜  編輯：Ocean

談及辯論，在行的除了人類 BB King，還有“機器杠精”。

早在 2018 年 6 月，IBM 的 AI 辯手 Project Debater 擊敗以色列國際辯論協(xié)會主席旦·扎法爾（Dan Zafrir）和 2016 年以色列國家辯論冠軍諾亞·阿瓦迪安（Noa Ovadia），一戰(zhàn)成名。

轉(zhuǎn)眼 3 年過去，號稱「首個能在復(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。

Nature 雜志封面，圖來源于網(wǎng)絡(luò)

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。

論文：An autonomous debating system（自主辯論系統(tǒng)），圖來源于網(wǎng)絡(luò)

AI 被定義為“可以執(zhí)行有智慧的生物所能完成的任務(wù)的機器” 。而眾所周知，爭論、辯論是體現(xiàn)人類智力的一個基本方式，也是人類眾多活動所必需的、人類社會共有的能力。因此，提升計算機對自然語言的理解和處理能力、發(fā)展論證技術(shù)，已成為 AI 研究的一個新興方向。

多年前，即便是最為先進的 AI，也不能很好地做到對人類話語進行分析、確定論據(jù)如何用于支持結(jié)論（這一過程被稱為論點挖掘）。

后來，隨著 AI 技術(shù)的進步和論證技術(shù)工程日益成熟，加之商業(yè)需求強烈，這一領(lǐng)域開始迅速發(fā)展。據(jù)相關(guān)了解，當(dāng)前全世界有 50 余個實驗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隊。

來自英國鄧迪大學(xué)辯論技術(shù)中心（Centre for Argument Technology）的克里斯·里德（Chris Reed）認(rèn)為，這一領(lǐng)域之所以能呈現(xiàn)快速發(fā)展之勢的一個原因便是：AI 系統(tǒng)可識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)那樣易識別。

基于這一大背景，IBM 提出了 Project Debater，即一個可以與人類打辯論的自主系統(tǒng)，這一系統(tǒng)通過掃描儲存了 4 億篇新聞報道和來自維基百科的內(nèi)容。

論文中，IBM 對其系統(tǒng)架構(gòu)進行了完整的描述、全面系統(tǒng)的評估。

值得一提的是，IBM 強調(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質(zhì)性進展。

正如里德評論的那樣：這一論文表明，該領(lǐng)域的研究已取得了長足進步。

Project Debater 成為工程壯舉

在里德看來，Project Debater 是一個巨大的工程壯舉。

具體而言，Project Debater 涵蓋了：

1.文本中收集、解釋與論證相關(guān)的材料的新方法

2.修復(fù)句子語法的方法（主要是為了系統(tǒng)在論證時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、論證和反駁。實際上，這個知識庫還將以人類預(yù)先寫好的句子片段作為補充，這樣一來，在打辯論時準(zhǔn)備、介紹演示文稿也不在話下。

其主要流程是：

1.查詢相關(guān)論據(jù)的高傾向性句子；

2.使用神經(jīng)模型，對句子代表論據(jù)的概率進行一個排序；

3.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于知識，對每個論點立場做一個分類。

里德對 Project Debater 的評價是： 

“無論是作為一個 AI 系統(tǒng)，還是一項 AI 領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)，Project Debater 都是非常有野心的?！?/span>

這背后的邏輯是，幾乎所有的 AI 研究都把眼光放得很高，而一個關(guān)鍵問題就在于獲取足夠的數(shù)據(jù)、計算出有效解決方案。對此，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)最大的弱勢在于難以模仿人類辯手的連貫性和流暢性，其實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——盡管人們對論證的研究已經(jīng)進行了兩千年，但人們對其結(jié)構(gòu)仍然知之甚少。畢竟，對于一個連貫的論證推理模型而言，辯論研究的重點不同（是語言使用、認(rèn)識論、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，什么是好的論點模型，本身就是一大難題。

AI 辯手一戰(zhàn)成名

Project Debater 在實戰(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：以色列國際辯論協(xié)會主席扎法爾和 2016 年以色列國家辯論冠軍阿瓦迪安。

Project Debater與扎法爾進行辯論中，圖來源于網(wǎng)絡(luò)

在兩場以「4 分鐘開場演講-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 進行反駁。

辯論規(guī)則，圖來源于網(wǎng)絡(luò)

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，觀點清晰明確。據(jù)外媒 Engadget 報道，Project Debater 拋出了不少自方觀點，同時還根據(jù)對手發(fā)言做了流利的反駁。最終，Project Debater 比扎法爾多獲得 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)賽冠軍哈里斯·納塔拉然（Harish Natarajan）現(xiàn)場較量，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)勢取勝。

但拋開票數(shù)來看，不少人認(rèn)為：

“IBM AI 機器人在很多方面的表現(xiàn)遠遠比不上人類辯手，通過這場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。”

不過，當(dāng)時 IBM 也對 Project Debater 做了新的改進，比如評估出質(zhì)量更好的論點、檢測出人類辯手詞匯冗余的論點，甚至基于一個笑話庫，變得幽默起來。

古羅馬時期，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?！?/span>

自蘇格拉底時期起，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@項技能，我們拭目以待。