近日，在舊金山IBM辦公室，IBM Research最新推出的AI系統(tǒng)Project Debater在一場辯論賽中擊敗了人類頂尖辯手以色列國際辯論協(xié)會主席Dan Zafrir和2016年以色列國家辯論冠軍Noa Ovadia。繼ALPHAGO橫掃圍棋界之后，人類又一領(lǐng)域敗給了AI。
在比賽之前，Project Debater并不知道辯題。除了辯論開始的問候和笑話之外，論辯的陳述都是Project Debater自由發(fā)揮的，沒有固定的陳述詞。當Project Debater獲得一個新的話題時，它會在其文章語料庫中搜索與該主題相關(guān)的句子和線索，用來支持其辯方論點。根據(jù)所有的相關(guān)內(nèi)容，它會試圖去理解辯論的主題，然后組織自己的陳述。
這有賴于IBM讓Project Debater具備了數(shù)據(jù)驅(qū)動的寫作能力、語音表達能力、以及聽取語音并提煉要點、確定反駁論點的能力。
Project Debater具有非常強大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠處理幾十個主題相關(guān)的數(shù)百萬篇新聞，然后將文章中的要點片段提取出來，重新組合潤色成為流暢的文章。處理海量數(shù)據(jù)可能不是最難的，但對于計算機來說，這種水平的資料查詢整理及寫作能力已經(jīng)是難能可貴的了。
Project Debater的這種能力擴展了IBM超級計算機Watson的功能，IBM正在用它來挖掘龐大的內(nèi)部數(shù)據(jù)集——比如幫助醫(yī)生診斷不同類型的癌癥。
ALPHAGO在圍棋上戰(zhàn)勝人類棋手意味著人工智能在算力和數(shù)據(jù)處理上已經(jīng)超過人類，然而Project Debater的出現(xiàn)意味著人工智能正在向“人機對話”發(fā)起挑戰(zhàn)。雖然Project Debater戰(zhàn)勝了人類頂尖辯手，但是真的意味著人工智能已經(jīng)實現(xiàn)“人機對話”了嗎？
我們知道，對人類來說，文字僅僅承載著內(nèi)容的溝通。而人人信息交互，內(nèi)容溝通大概只占20%，情感溝通要占到80%。情感溝通，要理解的就不僅僅是文字，還包括語音、表情、肢體語言等等。所以，兩個在知乎上吵得不可開交的人，打個電話沒準就成了基友；而真正重要的面試、會議，還是必須面對面進行。沒有對這些副語言現(xiàn)象深入的研究建模，即使完美地解決了文字和內(nèi)容溝通的問題，也離真正有效的人機交互相去甚遠。因此，人機“交互”絕非人機“對話”。
正如這次辯論一樣，盡管依靠強大的論據(jù)和論點贏得了辯論賽，但Project Debater的語言表達能力的確是個硬傷。在辯論上，AI或許比人更優(yōu)越的一點是，它可以提供“無偏頗”的觀點，給決策者提供更為中立，不受利益影響的信息。人工智能想要做到“人機對話”從目前來看依然還要走很久，但是，正如IBM所說：辯論，只是一個開始。
