• 为了要打造一台可以跟真人辩论的 AI 电脑, IBM 的技术

2020-06-15

为了要打造一台可以跟真人辩论的 AI 电脑, IBM 的技术

台湾时间 2 月 12 ,史上第一场 AI 与人类的公开辩论赛在 IBM 的 Think 2019 年会中激烈展开。上场的 AI 名为 Project Debater,是 IBM 多年研发的辩论 AI ;而人类辩手则是世界级的辩论冠军 Harish Natarajan。

这场人机大战,人类取得了胜利,Harish Natarajan 再次摘下冠军头衔;至于 AI ,在取得围棋、德州扑克、星海争霸等多次胜利之后,AI 这次则败给了人类。

然而, 能够和世界冠军打对台, AI 已经突破了不少技术挑战。

辩论中, Debater 展现强大的背景知识与寻找关键资讯能力

这场比赛的辩论主题是:我们应该资助托儿所吗?为了準备这场比赛, Debater 阅读了 3 亿篇文章 ,将近 100 亿个句子;比赛当中, Debater 不能连网 ,只能从自身的资料库和对手的论述当中,找到自己的论述。

虽然这次 Debater 输给人类,但这场比赛也展现了 AI 的强项。 AI 的 背景知识 比人类多,可以信手拈来一段论述,并可以 精确的点出论点 ;然而, Debater 的修辞能力不如人类对手 Harish ,而且人类具有实际体验的优势。

Natarajan 在赛后表示,对 Debater 最惊讶的就是它的知识量,并且从大量资讯中迅速找到关键讯息,组织论述的能力。

需要同时整合多个系统,是 Debater 最大的技术挑战

至于背后的推手 IBM ,则将辩论 AI 视为近年的发展目标。2011 年, IBM 的华生系统在《危险边缘(Jeopardy)》节目中击败人类对手。然而华生系统在危险边缘里面对的问题,都是定义清楚,有标準答案的问题,但 IBM 希望发展辩论型的 AI ,让它可以 处理定义模糊,更贴近现实世界的问题 ,因此从 2012 年开始, IBM 就往辩论 AI 发展。

辩论对 AI 最大的挑战,就是没有标準答案,只能去权衡各种不同的选项。 此外, AI 最擅长的是聚焦在一件事情上,把它做到最好,例如 AlphaGo 专注于下围棋,Alphastar 专注于打星海争霸,或者是导航、安排会议等等。这些任务相对单纯,它们在执行任务的时候,只要专注于眼前任务即可。

然而,辩论却是一连串複杂的过程,辩论者需要听对手的论述、理解内容、寻找论点、表达论述等等,牵涉到聆听、语意理解与分析、寻找论点、组织论述与表达等工作, 对 AI 来说,它需要同时整合不同的系统,并且要让它们顺畅的运作。

此外,要让 Debater 顺利运作, 硬体要求也相当惊人 。 Debator 具有 28 核心的 CPU ,记忆体容量高达 768 GB ,是一般电脑的 50 倍大。辩论对人类来说已经相当耗脑力,对 AI 的硬体要求,更是一般的电脑无法企及。

跳脱对标準答案的要求,AI 可以面对模稜两可的情况

早在 1990 年代中期, IBM 的 Deep Blue 就已经打败世界西洋棋冠军,然而 20 年过后,IBM 才成功研发辩论 AI,并让它参与辩论赛。

而这场辩论赛,是 IBM 的 AI 所面对的最艰困挑战,虽然最后输了,但这是 AI 技术的一大进步。

「对 AI 来说,辩论是超越『舒适圈』的一项任务;当 AI 具有辩论的能力,代表它完全进入了人类的领域。」领导 Debater 专案的 AI 科学家 Noam Slonim 如此表示。

然而,这也是 Debater 最后一场大型辩论赛,Debater 的专案管理 Ranit Aharonov 表示, 未来要试着将这项技术用于商用 ,例如协助企业了解员工和消费者的观点,或是帮助媒体或政府单位了解舆情。

因为 Debater 对 AI 技术意义在于, AI 跳脱对标準答案的要求,可以进入灰色地带,面对模稜两可的情况,而这才是真实世界的运作方式。 Aharonov 表示,期望这项技术,能够让未来的沟通与决策模式更加丰富。

参考
1.《The Mercury News》:〈IBM’s AI loses debate to human but has strong showing〉
2.《Cnet》:〈IBM’s AI loses debate to a human, but it’s got worlds to conquer〉

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