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机器也能,又一突破性进展

时间:2019-11-12 18:41来源:www.3559.com
风险提示:上文所示之作者或者嘉宾的观点,都有其特定立场,投资决策需建立在独立思考之上。富途将竭力但却不能保证以上内容之准确和可靠,亦不会承担因任何不准确或遗漏而引

风险提示:上文所示之作者或者嘉宾的观点,都有其特定立场,投资决策需建立在独立思考之上。富途将竭力但却不能保证以上内容之准确和可靠,亦不会承担因任何不准确或遗漏而引起的任何损失或损害。

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。

2月11日,2016年世界辩论锦标赛的决赛圈选手哈里什·纳塔拉詹(Harish Natarajan),与IBM公司的电脑辩手展开了一场对决,IBM公司宣称,这款电脑是首款与人类进行有意义的辩论的人工智能系统。

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。”

IBM研究总监 Dario Gil周一在一次采访中表示:“系统辩手很好地推动了人工智能向着互动性更强、更能理解人类的方向前进。”

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电脑辩手是自2012年就开始筹备的项目,设计的宗旨是听取人类辩手的观点并进行反驳,与此同时提出自己连贯、有说服力的观点,它甚至出现了自己的总结陈述来阐明论点,电脑辩手只能用其本地数据库的报纸和杂志文章,不能连接互联网也不能从维基百科等网站爬取观点。

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。

系统辩手说明了人工智能系统如何在最近几年变得越来越灵活。我们习惯看到的人工智能(拥有智能语音的虚拟助理)用途十分有限,只能提供如回答特定问题等的简单功能,但IBM的系统展示了人工智能技术能够被用于解答没有标准答案的问题。这有望帮助人们找到使用计算机的新方法,及借助人工智能的帮助来创造出更多的解决方案。

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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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。

www.3559.com,Natarajan紧随其后提出反对,认为补贴会令中产阶级家庭本可用于做其他事情的资源减少,他还认为资助幼儿园并不意味着所有的孩子都能上学。

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。

据悉,辩论赛的主题是:是否应该资助学前教育。但是直到双方登上辩论台的前一刻他们才获悉了这一次的辩题,电脑辩手将为找到解决出路而辩论。比赛遵循了传统辩论赛的风格,首先双方各做4分钟的开场陈述,然后各有四分钟反驳对方观点,最后各有2分钟进行总结陈词。电脑辩手作为正方,它支持进行学前教育补贴,认为这能够有效的打破贫困的循环,它使用了完整的句子,并且引用了一系列的研究成果。

拥有3亿个信源的强大语料库

周一,2016年世界辩论锦标赛的决赛选手Harish Natarajan与IBM的系统辩手(Project Debater)展开了对决,IBM称,这是世界上首个为与人类进行有意义辩论而设计的人工智能系统。虽然Natarajan赢了,但这一电脑系统证明了人工智能已开始拥有表达复杂观点的能力。

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。

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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。

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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。

电脑辩手展示了人工智能系统近年来是如何越变越灵活的,我们以往看到的人工智能,比如智能音箱中的语音助手,只能回答特定的问题,但是IBM的系统展示了这项技术还可以用来探索开放性答案的问题,这可能会帮助人们找到使用电脑的新方法,并利用人工智能帮助我们想出更多解决问题的方法。

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星期一的辩论由非营利辩论主办机构Squared US组织,在旧金山的Yerba Buena艺术中心举行。辩论的主题——是否应该为学前教育提供补贴——在辩手上台前的15分钟才给到人机双方手中,而系统辩手是支持资助学前教育的一方。

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。

【环球网智能报道 记者 张阳】俗话说,理越辩越明,人类擅长在辩论中逐渐明晰认知,机器一直以来都被认为是服从指令的,但是IBM的一个新项目表明,计算机也越来越擅长辩论了。

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。

他说:“基于市场现实,总会有某些人群被收取过高的费用。”

“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。

IBM研究主管答里奧·吉尔(Dario Gil)表示,这真的是在突破人工智能系统的界限,这些系统与我们的互动程度更高,能够更好的理解我们。

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。

2012年至今,系统辩手一直处于研发阶段,设计的目标是让其能够提出连贯、有说服力的演讲,同时根据人类对手的论点,创造自己的攻辩意见。现在,它甚至能发表自己的结辩陈词。系统辩手会使用自身数据库中的报纸和杂志文章,综合考虑人类对手论点的细微差别,来形成自身论点及发起攻辩。它在辩论时并没有连网,因此无法从维基百科这样的网站上抄袭论点。

他说:“仍有一些人会因为市场的现实而被价格踢出局。”

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。”

系统辩手的攻辩,虽然听上去有理有据娓娓道来,但总体上更像是其最初论点的延续,而不是对Natarajan的反驳。它把最好的反驳理由都留到了结辩。但除了论点的铺排有些混乱外,一场优秀辩论的基本要素似乎都一应俱全。

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。

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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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。

比赛遵循传统辩论规则,双方先各做4分钟的开篇陈词,然后分别向对方发起4分钟的攻辩。最后,再进行2分钟的结辩。在辩论开始时,观众需对双方辩手进行第一次投票,第二次投票在辩论结束时进行。

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。

Natarajan发现系统辩手能够对具体主题和语境进行分析,并从分析结果中提取有用细节,这是十分有趣的现象。他认为如果把它的技能与人类的技能结合起来,“将会有令人震惊的表现”

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)

图自网络

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”。

人类一向擅长争论,但IBM认为,电脑在这方面做得也不差。

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。

图自网络

人类和计算机之间的一些重大差异在辩论的攻辩环节中表露无遗。Natarajan对系统辩手的某些具体论点进行了回应,并发起攻辩——比如他说,指望一个政府拥有不受限制的预算来实施有益的计划是不现实的。

“你好,Harish,”系统辩手用一种单调的女声开口道,“学前教育补贴能够帮助打破贫困的阶级循环”,它使用完整的句子并旁征博引了一系列研究结论(包括美国疾病控制中心的研究)来支撑自己的论点。

在辩论之前,79%的观众认为应该资助学前教育,13%的人则不同意。辩论结束后,62%的人同意,30%的人不同意。由于这场辩论的胜负是由观众对辩手而不是辩论观点的支持而定,因此Natarajan赢得了这场比赛。

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