IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

本文作者：付靜

2021-03-18 18:11

導(dǎo)語：一個完全自主的計算機(jī)系統(tǒng)已被開發(fā)出來，這預(yù)示著未來 AI 能幫助人類形成、理解復(fù)雜論點(diǎn)。

談及辯論，在行的除了人類 BB King，還有“機(jī)器杠精”。

早在 2018 年 6 月，IBM 的 AI 辯手 Project Debater 擊敗以色列國際辯論協(xié)會主席 Dan Zafrir 和 2016 年以色列國家辯論冠軍 Noa Ovadia，一戰(zhàn)成名。

轉(zhuǎn)眼 3 年過去，號稱「首個能在復(fù)雜話題上與人類辯論的 AI 系統(tǒng)」的 Project Debater 更是出現(xiàn)在最新一期 Nature 雜志封面上。

IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

AI 走出「舒適區(qū)」

2021 年 3 月 17 日，IBM Research 題為 An autonomous debating system（自主辯論系統(tǒng)）的論文正式發(fā)表于 Nature。

IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

AI 被定義為“可以執(zhí)行有智慧的生物所能完成的任務(wù)的機(jī)器” 。而眾所周知，爭論、辯論是體現(xiàn)人類智力的一個基本方式，也是人類眾多活動所必需的、人類社會共有的能力。因此，提升計算機(jī)對自然語言的理解和處理能力、發(fā)展論證技術(shù)，已成為 AI 研究的一個新興方向。

多年前，即便是最為先進(jìn)的 AI，也不能很好地做到對人類話語進(jìn)行分析、確定論據(jù)如何用于支持結(jié)論（這一過程被稱為論點(diǎn)挖掘）。

后來，隨著 AI 技術(shù)的進(jìn)步和論證技術(shù)工程日益成熟，加之商業(yè)需求強(qiáng)烈，這一領(lǐng)域開始迅速發(fā)展。雷鋒網(wǎng)了解到，當(dāng)前全世界有 50 余個實(shí)驗(yàn)室正在研究這一問題，其中就包括所有大型軟件公司的研究團(tuán)隊(duì)。

來自英國鄧迪大學(xué)辯論技術(shù)中心（Centre for Argument Technology）的 Chris Reed 認(rèn)為，這一領(lǐng)域之所以能呈現(xiàn)快速發(fā)展之勢的一個原因便是：AI 系統(tǒng)可識別大量文本中語言使用的規(guī)律，這已在許多應(yīng)用中產(chǎn)生了變革，但其本身在論點(diǎn)挖掘方面卻并不成功。

繼續(xù)深究便能發(fā)現(xiàn)其原因：論點(diǎn)結(jié)構(gòu)太多變、太復(fù)雜、太微妙，且常常太隱蔽，難以像句子結(jié)構(gòu)那樣易識別。

基于這一大背景，IBM 提出了 Project Debater，即一個可以與人類打辯論的自主系統(tǒng)，這一系統(tǒng)通過掃描儲存了 4 億篇新聞報道和來自維基百科的內(nèi)容。

IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

論文中，IBM 對其系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了完整的描述、全面系統(tǒng)的評估。

值得一提的是，IBM 強(qiáng)調(diào)了 AI 與人類辯論、AI 在游戲中挑戰(zhàn)人類之間的根本區(qū)別。

IBM 認(rèn)為，后者是過去幾十年里 AI 研究學(xué)者們主要追求的經(jīng)典挑戰(zhàn)，它尚存在于 AI 的“舒適區(qū)”內(nèi)——而 AI 與人類辯論顯然意味著 AI 已走出了“舒適區(qū)”，畢竟在辯論中人類仍占上風(fēng)，需要新的范式才能取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。

正如 Chris Reed 評論的那樣：這一論文表明，該領(lǐng)域的研究已取得了長足進(jìn)步。

Project Debater 成為工程壯舉

在 Chris Reed 看來，Project Debater 是一個巨大的工程壯舉。

具體而言，Project Debater 涵蓋了：

文本中收集、解釋與論證相關(guān)的材料的新方法
修復(fù)句子語法的方法（主要是為了系統(tǒng)在論證時重新部署所提取的句子片段）

圍繞著關(guān)鍵主題，上述方法與人類預(yù)先準(zhǔn)備的信息結(jié)合在一起，將提供相關(guān)的知識、論證和反駁。實(shí)際上，這個知識庫還將以人類預(yù)先寫好的句子片段作為補(bǔ)充，這樣一來，在打辯論時準(zhǔn)備、介紹演示文稿也不在話下。

其主要流程是：

查詢相關(guān)論據(jù)的高傾向性句子；
使用神經(jīng)模型，對句子代表論據(jù)的概率進(jìn)行一個排序；
結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于知識，對每個論點(diǎn)立場做一個分類。

Chris Reed 對 Project Debater 的評價是：

無論是作為一個 AI 系統(tǒng)，還是一項(xiàng) AI 領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)，Project Debater 都是非常有野心的。

這背后的邏輯是，幾乎所有的 AI 研究都把眼光放得很高，而一個關(guān)鍵問題就在于獲取足夠的數(shù)據(jù)、計算出有效解決方案。對此，Project Debater 通過一種雙管齊下的方式解決了這一障礙：一方面，僅著眼于百余個辯論主題；另一方面，從龐大的數(shù)據(jù)集中獲取材料作為支撐。

無疑，Project Debater 目前并非做到了完美的程度。

目前來看，或許這一系統(tǒng)最大的弱勢在于難以模仿人類辯手的連貫性和流暢性，其實(shí)這與其處理程序選擇、提取和組織語言的水平有關(guān)。

當(dāng)然這種限制并不僅僅出現(xiàn)在 Project Debater 身上——盡管人們對論證的研究已經(jīng)進(jìn)行了兩千年，但人們對其結(jié)構(gòu)仍然知之甚少。畢竟，對于一個連貫的論證推理模型而言，辯論研究的重點(diǎn)不同（是語言使用、認(rèn)識論、認(rèn)知過程還是邏輯有效性），關(guān)鍵特征也將有很大的不同。

因此，什么是好的論點(diǎn)模型，本身就是一大難題。

AI 辯手一戰(zhàn)成名

Project Debater 在實(shí)戰(zhàn)中表現(xiàn)如何，想必密切關(guān)注 AI 領(lǐng)域發(fā)展的小伙伴早有耳聞。

首先在 2018 年 6 月 18 日，IBM 舊金山辦公室，Project Debater 迎戰(zhàn)兩位頂尖人類辯手：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。

IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

在兩場以「4 分鐘開場演講-4 分鐘反駁-2 分鐘論證總結(jié)」為流程的辯論中，人類辯手首先發(fā)言，然后 Project Debater 進(jìn)行反駁。

IBM 的「AI 杠精」登頂 Nature 封面，曾打敗頂尖人類辯手一戰(zhàn)成名

Project Debater 通過處理大量文本，就主題構(gòu)建出了結(jié)構(gòu)良好的演講，觀點(diǎn)清晰明確。據(jù)外媒 Engadget 報道，Project Debater 拋出了不少自方觀點(diǎn)，同時還根據(jù)對手發(fā)言做了流利的反駁。最終，Project Debater 比 Dan Zafrir 多獲得 9 票，贏得了比賽。

隨后在 2019 年 2 月 11 日，Project Debater 與 2016 年世界大學(xué)辯論錦標(biāo)賽總決賽選手、2012 年歐洲大學(xué)辯論錦標(biāo)賽冠軍 Harish Natarajan 現(xiàn)場較量，最終人類辯手獲得勝利。

2019 年 11 月 21 日，劍橋大學(xué)舉辦了一場辯題為“AI 誕生是否弊大于利”的比賽，Project Debater 再次迎戰(zhàn)人類辯手。

從結(jié)果來看，Project Debater 的支持率為 51％，以微弱的優(yōu)勢取勝。

但拋開票數(shù)來看，不少人認(rèn)為：