圖片 來自IBMthink2019官網(wǎng)

　　自去年IBMAI辯手Project Debater與兩位來自以色列人類辯手的精彩對戰(zhàn)結(jié)束后，今年它在美國舊金山與歐洲辯論冠軍Harish Natarajan的高手過招再次攪動了科技界的風(fēng)云。正如IBM官網(wǎng)上Project Debater視頻最后的結(jié)束語所言--真正的辯論才剛剛開始。

　　如果去回看辯論全程視頻，可以看到底下幾屏的留言，觀眾們對此次辯論賽的討論熱情還在持續(xù)升溫，其中不乏一些腦洞大開的魔鬼思路：

圖片來自網(wǎng)絡(luò)評論，原文翻譯摘錄：
“太棒了…我同意project debater。。”
“未來我們或許將跟手表辯論，而由太陽鏡來指揮。”

圖片來自網(wǎng)絡(luò)評論，原文翻譯摘錄：
“如果讓Project Debater作為正反雙方進(jìn)行互辯，那一定很有趣。”
“這是我們最接近StarTrek里面DATA的一次。”

　　把視線拉回到本次與Harish對戰(zhàn)的辯論賽臺前，Project Debater的高光時刻還歷歷在目，仿佛一位才辯無雙的智者。今年的它，在某種程度上變得越來越像人類…

　　幽默一直被認(rèn)為是聰明人的語言藝術(shù)，而自嘲又被譽為是幽默的最高境界。Project Debater也擁有這般超高的情商，在辯論期間多次拿自身“開涮”，博得全場一笑。實力演繹了：有的機器人表面看起來一本正經(jīng)，侃侃而談，背地里卻是個愛自黑的段子手。

　　比如在剛與Harish見面時，它就愉悅地向?qū)κ窒葤伋隽撕推降拈蠙熘Γ?ldquo;Hi，聽說你是世界辯論賽的冠軍，打敗過不少人類辯手，但我相信你還沒有跟像我這樣的機器對陣過。歡迎來到未來！”

　　在闡述“應(yīng)該資助學(xué)前教育”時，Project Debater先是一本正經(jīng)的從資金、貧困、幼兒園的好處三個方面引經(jīng)據(jù)典。但在談到貧困時，它話鋒一轉(zhuǎn)，再次頑皮自嘲：“當(dāng)然啦，我一個機器人確實沒辦法親自體會貧困，也不會抱怨自己生活水平低下……”

　　作為一個本來應(yīng)該走高冷范兒的機器人，Project Debater卻意外的對人類深情滿滿，在辯論過程中處處為人類的福祉據(jù)理力爭。

　　在闡述“應(yīng)該資助學(xué)前教育”時，它旁征博引，從100億個句子中精準(zhǔn)地找到支持論點的信息，并組織成語言，幾乎完美地與人類辯手進(jìn)行辯論，其中多次指出，對學(xué)前教育的資助不能僅僅考慮資金，這更是社會問題，需要從政治和道德等方面進(jìn)行考慮，“因為這對社會有好處，我們應(yīng)該支持”。

　　在結(jié)束自己的辯論時，Project Debater甚至文質(zhì)彬彬地引用了英國著名政治家、作家Benjamin Disraeli的一句名言--權(quán)力的唯一作用是造福人類(Power has only one duty - to secure the social welfare of the people.)，擲地有聲，完美地為自己的辯論畫上句號。

　　從“統(tǒng)計局1960年、2013年研究統(tǒng)計摘要”，到“疾病控制和預(yù)防中心報告”；從“澳大利亞第21任總理GoughWhitlam”到“應(yīng)用經(jīng)濟和社會研究所”；從“心理科學(xué)雜志”到“新澤西研究”，Project Debater全都通曉，并能在15分鐘的準(zhǔn)備時間之內(nèi)收集并整理了相當(dāng)大而精確的信息量。更為可貴的是，Project Debater能夠把這些信息量進(jìn)行分析，告訴你這些信息意味著什么，這最后一步對于人類決策至關(guān)重要。

　　在這場辯論賽中，Project Debater一如既往地展現(xiàn)了優(yōu)秀的辯論水平，現(xiàn)場觀賽者的投票以及評價直接體現(xiàn)了它的完美表現(xiàn)。面對“誰更豐富了你的知識（Better enriched your knowledge）？”這個問題，現(xiàn)場有近60%的人選擇投票給ProjectDebater，足見AI帶給人們更多“耳目一新”的想法。

圖片來自IBMthink2019官網(wǎng)

　　而作為直接對手的Harish Natarajan，則有更深刻的體會，用他的全程感受去形容人類對ProjectDebater的震撼再適合不過--由賽前對素未謀面的智能機器的緊張，到沉浸入與人類辯論無異的冷靜，到賽后如夢初醒般的驚艷，我們可以看到，ProjectDebater的智慧正越來越接近人類。

　　一直以來，AI所解決的挑戰(zhàn)都是非黑即白、有明顯的輸贏和對錯標(biāo)準(zhǔn)，但辯論卻是一個開放式的挑戰(zhàn)，沒有所謂的正確答案。

　　正如Harish在賽后的采訪中談到，Project Debater的表現(xiàn)相當(dāng)令他深刻，因為它突破了挑戰(zhàn)，能夠在沒有明確目標(biāo)的情況下進(jìn)行相當(dāng)好的辯論：“不同于圍棋，你需要比對手獲得更多的占領(lǐng)區(qū)域；不同于象棋，你需要將死國王。辯論的目的是比對手更具說服力，但這并沒有明確的規(guī)則定義了你是否滿足了這個要求。”

　　Project Debater可以是正方也可以是反方，所以它可以快速地幫助人了解一個問題的兩個方面，幫助人更加客觀、全面地考慮問題，以作出更好的決策。為了突破這一系列的挑戰(zhàn)，Project Debater被IBM的科學(xué)家們賦予了三大能力。

　　在辯論的開始，Project Debater能夠像人一樣傾聽，對人類語言及其中及其細(xì)微的差別有深刻的理解和消化。我們知道人類語言博大精深，人類自身尚且不能輕易地準(zhǔn)確獲取對話人傳遞的信息，這對機器來說無疑是更大的挑戰(zhàn)。

　　不同于我們熟知的閱讀理解的功能，當(dāng)對方辯手開始講的時候，ProjectDebater要能聽懂長達(dá)4分鐘的內(nèi)容，對方人類辯手在講的過程中語速可能是快的，情感可能是充滿激情的，同時還會有一些道德性、倫理性的問題，Project Debater要在聽力理解中做到能夠理解對方所表達(dá)的主旨。這和我們已經(jīng)熟悉的個人助手一類的智能是完全不同的，因為像個人助手類只需要聽懂一句話就可以，比如開燈、關(guān)燈，而在ProjectDebater要在很長的語句中去聽懂對方的主旨。

　　Project Debater能夠在裝滿了上億篇主流報紙、雜志文章的海量的知識庫中快速地、精準(zhǔn)地找到數(shù)百個恰如其分的論據(jù)，并能在幾分鐘內(nèi)快速組織回應(yīng)。它第一次證實了計算機能夠消化海量語料庫，針對給定的有爭議的簡短主題描述，能夠撰寫結(jié)構(gòu)良好的演講內(nèi)容，并清晰且有針對性地表達(dá)出來。

　　在信息科技領(lǐng)域，AI領(lǐng)域的人士和IBM的專家總結(jié)了人類專家辯手的一些共同性，對ProjectDebater進(jìn)行模擬、建模，并且把這個注入到系統(tǒng)中去，就形成了一個知識圖譜給到ProjectDebater來用。所以一旦開始去進(jìn)行辯論的時候，ProjectDebater就可以在已經(jīng)形成的圖譜中去做自己的向?qū)Ш退饕�，找到可以支撐他的證據(jù)。

　　實際上，ProjectDebater存在的目的不是為了擊敗人類，而是探究如何通過信息交換和有效交流實現(xiàn)人機合作，提升決策效率和科學(xué)性，真正推動AI系統(tǒng)的疆界，更好地理解人類。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，IBM已就此進(jìn)行了超過六年的探索。

　　在長期積累下，IBM研究院Project Debater團隊成員，在各個研究領(lǐng)域發(fā)表了眾多篇論文，其中最突出的就是提出計算辯論（Computational Argumentation）這一迅速崛起的領(lǐng)域。期間提出的多個突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果，推動了包括獨特的自然語言處理（NLP）、機器學(xué)習(xí)和推理技術(shù)等多個關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步。

圖片來自海法研究院
IBM海法研究院Project Debater首席研究員Noam Slonim博士（左）
和Project Debater全球經(jīng)理Ranit Aharonov博士（右）

　　研究Project Debater過程中取得的技術(shù)研究成果，對于其他應(yīng)用類似技術(shù)的人工智能場景會有極大的推動作用。而這些技術(shù)的應(yīng)用，對于Project Debater能夠跨不同領(lǐng)域和數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生新的知識和理解起了關(guān)鍵作用。

　　如果說AI棋手首次戰(zhàn)勝人類觸發(fā)的是人們對于高科技發(fā)展的感官震撼，那AI辯手與人類頂級辯手精彩辯論的表現(xiàn)，則會將我們在欣喜、驚嘆以及期許中推向進(jìn)一步的思辨：在掌握了人類語言能力之后，AI”冒險“的下一站將駐足何處？在未來的人類世界中它會掀起哪些更大的波瀾？

　　AI和人類，誰輸誰贏其實并沒有那么重要。AI背后的技術(shù)以及如何幫助人類做出更加明智、無偏頗的決定，這才是我們應(yīng)當(dāng)關(guān)注的焦點。在真實的世界中，我們并不是需要回答很多瑣碎的問題，而是要回答真正重要的問題并做出真正重要的決策，尤其是要在海量的信息中找到那些能夠助力無偏頗決策的信息。

　　我們可以看到，在辯論過程中可以看出一個事情的好與壞、利與弊、支持與反對不同的觀點，這就意味著在循證的基礎(chǔ)上，機器可以輔助我們做決策。未來，在人機同行的時代，人類的智慧加上機器的智能將迸發(fā)出無限的可能。Harish在采訪中也表達(dá)了相似的觀點，他相信人工智能在不久的將來將能夠幫助人類做出決策。

　　很明顯，IBM的ProjectDebater還將繼續(xù)成長，隨著時代的需要與技術(shù)的發(fā)展，它的優(yōu)勢將進(jìn)一步體現(xiàn)，”從100億個句子中找到幾百句恰如其分的觀點，并完美組合起來有理有據(jù)的進(jìn)行辯駁。“這一點或許是單憑人腦無法媲美的，但幸運的是，人類是它的發(fā)明者。發(fā)揮它無感情無偏差的客觀性，它將成為人類智力的有力補充。在未來，機器智能+人類智能的增強智能時代會產(chǎn)生何種可能，我們拭目以待。