IBM AI辯手與頂級人類辯手過招，AI雖然敗了，但細(xì)思極恐

計算機技術(shù)的發(fā)展讓AI的能力越來越強，最近，一場AI與人類之間的辯論賽，讓行業(yè)對AI的能力再次刮目相看。畢竟，不同于之前的象棋比賽和圍棋比賽，辯論對于人工智能的難度可以說是目前的極限了。

本周一，IBM公司的AI辯手和2016年世界辯論賽的決賽選手哈里什納塔拉詹(Harish Natarajan)展開了一場對決。辯論的主題是政府應(yīng)不應(yīng)該資助學(xué)前教育，但人們關(guān)注的焦點其實是這個叫“IBM辯論手”的機器能否戰(zhàn)勝頂尖的人類辯論選手。

答案是NO。

哈里什納塔拉詹,這個世界辯論賽冠軍在和AI的交鋒中，憑借其出色的表現(xiàn)，贏得了觀眾的支持。

與IBM以往里程碑式的大獲全勝相比(Deep Blue分別于1997年和2017成功擊敗人類國際象棋手和圍棋手)，這次比賽的結(jié)果似乎有些黯淡。盡管如此，IBM仍然向人們證明了，即使是在辯論領(lǐng)域，AI也同樣能大施拳腳。

因為在辯論中，AI辯手甚至這樣談?wù)摰赖拢?ldquo;給予不幸之人以機遇應(yīng)是每個人類的道德義務(wù)”。

辯論賽是傳統(tǒng)方式舉行的，雙方辯手各有15分鐘進(jìn)行準(zhǔn)備，在此基礎(chǔ)上，IBM辯手有著海量的離線新聞、學(xué)術(shù)文章能供其查閱、整合。比賽的勝負(fù)取決于有多少觀眾改變原先觀點，支持了相反的一方。

縱觀整場比賽，AI辯論選手的思路非常明確：整理思路，分解出多個論點，再通過詳實可靠的資料來提供支持;理解人類辯手的觀點和論述，繼而提出自己的反駁。

雙方都做了4分鐘的開場白，然后各自拿出4分鐘反駁對方。最后是2分鐘的總結(jié)。在辯論開始時，觀眾被要求投票支持一方或另一方，然后在辯論結(jié)束時再次投票。IBM辯手是正方，支持資助學(xué)前教育，而納塔拉詹則是反方。

“你好，哈里什，” IBM辯手發(fā)出女聲，開始辯論。它認(rèn)為，學(xué)前教育補貼可以幫助打破貧困循環(huán)。它說著完整的句子，引用了一系列的研究(包括美國疾病控制中心的研究)。

“資助學(xué)前教育會給整個社會帶來好處，同時這樣做也是我們的義務(wù)。”不僅如此，一個好的學(xué)前教育意味著孩子——尤其是貧窮孩子會收獲更好的人生。

納塔拉詹則反駁到，“這只能讓中產(chǎn)們獲利，而不是那些最窮苦的人們。”

他還認(rèn)為補貼將消耗中產(chǎn)階級家庭的可用資源。而且，資助學(xué)前教育并不意味著所有的孩子都能上學(xué)。

他表示:“由于市場的現(xiàn)實性，仍將有一些人會因價格過高而被擠出市場。”

在辯論的反駁部分，人類和計算機之間的巨大差異暴露無遺。納塔拉詹談到了IBM辯手的具體論點，并反駁了這些論點——例如，期望政府有一個不受限制的預(yù)算，用于有幫助的項目是不現(xiàn)實的。

IBM辯手的反駁雖然措辭雄辯，但似乎更像是對其最初論點的延續(xù)，而不是對納塔拉詹觀點的真正反駁。它把最好的反駁論據(jù)留到最后陳述。雖然秩序不佳，但辯論的要素似乎都已呈現(xiàn)。

在等待最終投票的過程中，納塔拉詹說，很有趣的是，IBM辯手可以將信息置于背景中，并提取細(xì)節(jié)。他說，把它的技能與人類的技能結(jié)合起來，“可能會非常強大”。

在辯論之前，79%的觀眾同意學(xué)前教育應(yīng)該得到補貼，13%的人不同意。到最后，62%的人同意，30%的人不同意。因為這種辯論方式的得分取決于哪一方獲得的百分比最多，所以納塔拉揚獲勝。

IBM辯手展示了人工智能系統(tǒng)近年來是如何變得越來越靈活的。我們習(xí)慣看到的人工智能——就像智能語音助手——只能以非常狹窄的方式使用，比如回答特定的問題。但是IBM的系統(tǒng)能夠探索那些沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的問題。這可能會幫助人們找到使用計算機的新方法，并利用人工智能來幫助解決難題。

IBM研究主管達(dá)里奧吉爾(Dario Gil)周一在接受CNN采訪時表示:“(研究辯論用AI)確實是在突破人工智能的界限，它們與我們的互動更多，也可以更好地理解我們。”

看了這樣的AI表現(xiàn)，我們又怎么能說AI沒有自己的思想呢?細(xì)思極恐!