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人工智能边界在何方,IBM人工智能辩手惜败人类

时间:2019-11-12 18:34来源:www.3559.com
人工智能在近年飞速发展,如今,AI也具备了一定的辩论能力。2月12日消息,IBM人工智能系统与人类顶级辩手进行了首次大型公开辩论赛,辩题为“应不应该支持学前教育”。此次辩论

人工智能在近年飞速发展,如今,AI也具备了一定的辩论能力。2月12日消息,IBM人工智能系统与人类顶级辩手进行了首次大型公开辩论赛,辩题为“应不应该支持学前教育”。此次辩论在美国旧金山一个有800人的公共会议中心进行,并在全球直播。

人工智能在战胜人类顶尖棋手,征服人类顶尖游戏玩家后,又在辩论领域对人类发起挑战。这意味着机器的语言表达和理解能力都达到了史上全新的高度。

腾讯科技讯 2月12日消息,据国外媒体报道,当地时间周一,2016年世界辩论锦标赛的一位决赛选手哈里什·纳塔拉扬(Harish Natarajan)迎战了IBM的人工智能辩手Project Debater,这也是该公司首个用于与人类进行系统性辩论的人工智能系统。最终纳塔拉扬获胜,但过程显示人工智能提出的论点越来越复杂。

本月12日(美国当地时间11日下午),IBM推出的实验性会话人工智能系统Project Debater与人类顶级辩手以"应不应该支持学前教育"为辩题在美国旧金山进行了首次大型公开辩论赛,最终Project Debater落败。

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Project Debater自2012年开始投入运行,旨在提出自己的连贯、令人信服的辩论演讲。同时其在对话过程中吸纳人类对手的观点,并提出自己的反驳意见。Project Debater甚至能够提出自己的结论。为了产生己方论点并据理反驳,Project Debater能够引用自己数据库中的报纸和杂志文章,并考虑到人类对手论点的细微差别。公平起见,Project Debater并没有连接到互联网,也不能引用像维基百科这种网站的论点。

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图片:中国商报 黄丹制作

美国旧金山时间当晚7点,第一财经记者亲眼目睹IBM耗时超过六年研发的首个能与人类进行复杂辩论的AI系统Project Debater(下称Debater),在现场观众面前与人类顶尖辩手、2012年欧洲辩论冠军、牛津剑桥学霸哈利什-纳塔拉(Harish Natarajan)对峙长达4小时。他们就同一个话题——是否应该补贴学前教育进行辩论。辩论有三个固定环节:4分钟陈述自己论点,4分钟反驳对方论点,2分钟总结陈词。

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人工智能系统Project Debater诞生于2012年,去年6月份Project Debater首次亮相并在旧金山同人类辩手进行了两场辩论,Project Debater在两次辩论中均取得胜利。然而不到一年局势就发生了翻天覆地的变化,是人类变强了还是人工智能变弱了?

IBM的辩论系统名为Project Debater,是首个能与人类进行复杂辩论的人工智能系统。人类辩手哈利什·纳塔拉简(Harish Natarajan)是最优秀的辩手之一,他赢得了最多的辩论赛,包括2012年欧洲辩论赛冠军。

现场观众通过投票支持各方观点,他们中大部分是媒体记者和分析师。一位亲历辩论全过程的分析师对第一财经记者表示:“虽然整体来看,人类辩手的表达更好,但AI辩手传递信息量的丰富度则优于人类,Debater很好地证明了自己观点的说服力。”

2016年世界辩论锦标赛的一位决赛选手哈里什·纳塔拉扬(Harish Natarajan)对决IBM人工智能辩手Project Debater

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据悉,在此次辩论之前,纳塔拉简和Project Debater从未有过交谈。此次辩论,Project Debater为正方,纳塔拉简为反方。旧金山芳草地艺术中心有超过50%的听众在辩论后的投票中认为辩论家项目充实了他们在这个话题上的知识,但纳塔拉简的得票数只有20%。

在辩论开始前,观众几乎一边倒地支持正方,也就是人工智能辩手的立场,支持率高达79%,反对的比例仅13%,然后在20分钟辩论过后的第二轮投票中,人工智能的支持率下降到62%,跌幅17%;人类辩手的支持率则上升了17%至30%。这意味着人类辩手的说服力仍然高于人工智能,最终获得了这场辩论的胜利。

周一的辩论由非营利性辩论主办公司Intelligence Squared US组织,在旧金山耶尔巴·布埃纳艺术中心举行。辩论的主题是学前教育是否应该得到补贴,直到参赛双方上台前15分钟才公布。Project Debater支持对学前教育进行资助。

人工智能系统是败了,但它出色的信息提取能力、信息整合能力和流畅的言语表达能力不容我们忽视。八个月前的Project Debater在辩论过程中还会出现别扭的叙述和过激的言论,而这些现象在这次辩论中已基本不再出现。

正反双方在说服听众改变观点方面似乎打成平手:辩论赛结束后,17%反对学前教育补贴的听众改变了观点,另有17%支持学前教育补贴的听众也改变了观点。

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整场辩论赛遵循了传统的辩论风格。双方各作出4分钟的开场白,然后就对方观点进行了4分钟的反驳。最后,他们给出了2分钟的最后陈述。在辩论开始时,观众被要求投票支持任一观点,而在辩论结束时再次投票。

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这几年IBM一直在公司内部进行人类与Project Debater之间的辩论,这次演示是首次公开辩论。虽然 Project Debater在短时间内收集了大量支持其论点的证据,但是有时候的答辩会超出边际,偶尔也会表达错误。虽然机器在很多方面都表现地不太自然和磕绊,但这场史无前例的事件让人想起了计算机如何学习如何应对非结构化的人类决策世界,代表着对话式人工智能向前迈出了一步。

尽管如此,作为人工智能“带路党”的纳塔拉依然认为在不久的将来,人工智能的辩论水平有望超过人类。在赛后的采访中,纳塔拉表示令自己印象最为深刻的,是人工智能引用论据和统计数据的能力,如果与人类的智慧结合起来,将发挥无穷的潜力。

“你好,哈里什,”Project Debater以单调的女性声音向对手打了招呼。它认为,除特殊情况外,补贴学前教育可以帮助打破贫困循环。它用完整的句子说话,并借鉴了一系列的研究成果,其中包括美国疾病控制中心的研究。

虽说人工智能现在在在语言和推理领域还不能和人类相提并论,但这次辩论赛也向我们清晰地展示了人工智能未来可观的发展性。人工智能仍在快速发展,今后这款人工智能系统定将能给出更流畅的思辨并提出更能打动人心的公正观点。

近70年来,人工智能系统在一定程度上是通过学习西洋跳棋和国际象棋等游戏而发展起来的。1997年,IBM的深蓝程序在国际象棋中击败加里卡斯帕罗夫(Gary Kasparov );2011 年,IBM Watson 在《危险边缘》比赛中取胜。几年后,Google 的 Alpha Go 打败了顶级围棋冠军;一个名为Libratus的程序击败了全球四大顶级扑克玩家。而这次里程碑式的辩论发生在人与机器之间的多次相似的对决之后。

值得注意的是,不同于简单与人类进行对话的智能音箱,在辩论过程中,除了陈述自己的观点之外,AI系统还需要听取人类辩手的辩论内容,并且理解他所说的意思,并进行反驳。“这对于机器而言是一大挑战。”IBM研究总监Dario Gil表示,“辩论和回答问题有本质的差别,因为回答问题只是提供事实的信息,在辩论中,AI不仅仅要表达,而且要在理解人类复杂的语言的基础上表达。搜索引擎只完成了一半的工作,在辩论中并没有标准的答案。”

纳塔拉扬紧随其后,反对该观点,称补贴将消耗中产阶级家庭可以用来做其他事情的资源。他还认为,资助学前教育并不意味着所有的孩子都能上学。

现在,辩论也成为继围棋和游戏等项目之后,人类与人工智能的最新对战领域。

在针对是否应该补贴学前教育的辩题中,Debater以一个女声的形象出现,她是正方,对该提议表示支持。辩论中,Debater语气平静而理智,整个过程中习惯引用数据和案例来证明自己的观点,可以推测出Debater拥有强大的知识储备,在这方面显胜人类辩手。作为反方,人类辩手则更擅长基于Debater所陈述的观点进行反驳,这一方面恰好是Debater所欠缺的。

他说:“仍有一些人会因为市场的现实而被价格踢出局。”

(综合自:腾讯科技、网易科技、新浪科技)

强大的语料库是Debater展开辩论的基础。据IBM方面介绍,训练Debater的语料库拥有3亿多个可靠信息来源,包含 2011年以来全球商业、法律、学术和政府机构等领域的专业人士所使用的主流报纸和杂志中的文章以及维基百科。

在整场辩论的反驳阶段,双方表现逐步暴露了人类和计算机之间的一些巨大差异。纳塔拉扬谈到了Project Debater论点的具体细节,并逐一进行了驳斥了。比如说,期望一个政府有不受限制的预算用于有益的项目是不现实的。

相比之下,Project Debater对于纳塔拉扬的反驳虽然措辞有力,但似乎更像是对其最初论点的延续,而不是对纳塔拉扬观点的真正反驳。它为其最后陈述保留了最好的反驳论据。虽然人工智能没有按程序进行,但正常辩论的要素似乎都存在。

在等待最终投票时,纳塔拉扬说,有趣的是Project Debater可以把信息置于语境中,并从信息研究中提取细节。他说,把它的技能与人类的技能结合起来,“可能会令人难以置信地强大”。

在辩论之前,79%的听众同意学前教育应该得到补贴,13%的人不同意。到辩论结束后,62%的人同意,30%的人不同意。这样一来,纳塔拉扬赢得了胜利。

Project Debater展示出近年来的人工智能系统如何变得越来越灵活。当然,对诸如智能音箱内置数字助理等我们惯于看到的人工智能来说,它们只能在非常有限的范围内使用,比如说回答特定的问题。但是IBM的人工智能系统也展示了这项技能可以用来探索那些不一定只有一个答案的问题。这可能会帮助人们找到使用计算机的新方法,并使用人工智能来帮助我们找到更多解决问题的方法。

周一,IBM研究总监达里奥·吉尔在接受采访时表示:“对于创造更具交互性、更能理解我们的人工智能方面,(Project Debater)真的在突破极限。”(腾讯科技审校/皎晗)

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