AI辩论赛胜过人类,“人机对话”离我们还有多远?

近日,在旧金山IBM办公室,IBM Research最新推出的AI系统Project Debater在一场辩论赛中击败了人类顶尖辩手以色列国际辩论协会主席Dan Zafrir和2016年以色列国家辩论冠军Noa Ovadia。继ALPHAGO横扫围棋界之后,人类又一领域败给了AI。
 
AI辩论赛胜过人类,“人机对话”离我们还有多远?-DVBCN
在比赛之前,Project Debater并不知道辩题。除了辩论开始的问候和笑话之外,论辩的陈述都是Project Debater自由发挥的,没有固定的陈述词。当Project Debater获得一个新的话题时,它会在其文章语料库中搜索与该主题相关的句子和线索,用来支持其辩方论点。根据所有的相关内容,它会试图去理解辩论的主题,然后组织自己的陈述。
 
这有赖于IBM让Project Debater具备了数据驱动的写作能力、语音表达能力、以及听取语音并提炼要点、确定反驳论点的能力。
 
Project Debater具有非常强大的数据处理能力,能够处理几十个主题相关的数百万篇新闻,然后将文章中的要点片段提取出来,重新组合润色成为流畅的文章。处理海量数据可能不是最难的,但对于计算机来说,这种水平的资料查询整理及写作能力已经是难能可贵的了。
 
Project Debater的这种能力扩展了IBM超级计算机Watson的功能,IBM正在用它来挖掘庞大的内部数据集——比如帮助医生诊断不同类型的癌症。
 
ALPHAGO在围棋上战胜人类棋手意味着人工智能在算力和数据处理上已经超过人类,然而Project Debater的出现意味着人工智能正在向“人机对话”发起挑战。虽然Project Debater战胜了人类顶尖辩手,但是真的意味着人工智能已经实现“人机对话”了吗?
 
我们知道,对人类来说,文字仅仅承载着内容的沟通。而人人信息交互,内容沟通大概只占20%,情感沟通要占到80%。情感沟通,要理解的就不仅仅是文字,还包括语音、表情、肢体语言等等。所以,两个在知乎上吵得不可开交的人,打个电话没准就成了基友;而真正重要的面试、会议,还是必须面对面进行。没有对这些副语言现象深入的研究建模,即使完美地解决了文字和内容沟通的问题,也离真正有效的人机交互相去甚远。因此,人机“交互”绝非人机“对话”。
 
正如这次辩论一样,尽管依靠强大的论据和论点赢得了辩论赛,但Project Debater的语言表达能力的确是个硬伤。在辩论上,AI或许比人更优越的一点是,它可以提供“无偏颇”的观点,给决策者提供更为中立,不受利益影响的信息。人工智能想要做到“人机对话”从目前来看依然还要走很久,但是,正如IBM所说:辩论,只是一个开始。
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