在親身經(jīng)歷上個月那場眾所周知的 AI 與人類的辯論賽后，來自鄧迪大學的 Chris Reed 教授有些質(zhì)疑：實驗真的像看起來那么成功嗎？

　　隨著 IBM 的 Project Debater（以下簡稱 Debater）發(fā)出一種類似亞馬遜 Alexa 智能助手和斯蒂芬·霍金的發(fā)聲器聲音的混合的女性聲音之后，辯論賽宣布開始。她向她的人類對手打了聲招呼：“你好，Noa，我們又見面了。”

　　作為唯一被邀請的學術(shù)界人士，Chris Reed 教授與在場的 50 多位記者一同見證了這場著名的 Al 智能機器人與人類之間的辯論賽。與 Debater 對戰(zhàn)的是兩位青年辯論高手，一位是以色列大四女生 Noa Ovadia，她曾在 2016 年獲得以色列國家辯論冠軍，另一位是以色列國際辯論協(xié)會主席 Dan Zafrir。

　　以下為 Chris 本人近期發(fā)表的對那次辯論賽的看法：

　　開場白的確吸引了觀眾的眼球。但這些材料都可以預先編寫好，這也很難體現(xiàn)真正的 AI 技術(shù)。

　　圖｜鄧迪大學的Chris Reed教授

　　不過隨后的部分確實令人印象深刻，可以說是工程上的壯舉也不為過，很容易讓人產(chǎn)生錯覺：以為科幻小說中那種人工智能的時代馬上就要來了。

　　IBM 的 Debater 緊隨 Google Duplex 智能助手發(fā)布。Google Duplex 是今年 Google I/O 大會上最吸引眼球的 Google 智能助手的新功能，它可以相當自然的語音和對話來為人實現(xiàn)一些類似預約酒店的特定任務(wù)。

　　IBM 的 Debater 和 Google AI 助手這兩大項目看起來都是比較接近人類能力的人工智能了，好像它們很快就能通過圖靈測試、馬上就要統(tǒng)治世界了。其實這是一種由這些大公司的精心營銷所產(chǎn)生的錯覺。現(xiàn)實情況是，我們?nèi)蕴幱诶斫馊斯ぶ悄艿淖钤珉A段。

　　在那些吸引眼球的開場陳述之后，Debater 做了 4 分鐘的開場演講，主題是從 40 個主題中隨機選擇的，在比賽之前，Project Debater 并不知道辯題。除了辯論開始的問候和開場白之外，論辯的陳述都是 Project Debater 自由發(fā)揮的，沒有固定的陳述詞。

　　Debater 獲得新的話題后，需要在近 3 億的新聞等語料庫中檢索、識別、分類、選擇和拼接一些相關(guān)的文本片段，用以支持其辯方論點。根據(jù)表現(xiàn)來看，語法大多都很正確，但語義上不是特別連貫。當然除了上述能力，Debater 系統(tǒng)還要能聽懂人類的語言，然后對人類的陳述進行反駁陳述等等。

　　視頻｜IBM Project Debater 與Noa Ovadia辯論

　　其實值得仔細想想這些任務(wù)有多困難。

　　一旦進入到語言結(jié)構(gòu)嚴謹、較為復雜的領(lǐng)域之后，Debater 的會話狀態(tài)就很難控制了。

　　現(xiàn)在學界非常熱門的深度學習系統(tǒng)受人類大腦啟發(fā)，它試圖把人類的各種各樣的行為通過復雜的結(jié)構(gòu)映射到數(shù)值上去，然后進行分類學習。Debater 內(nèi)部也是這樣做的。

　　而 Google Duplex 智能助手只關(guān)注特定領(lǐng)域，比如預定晚餐之類，這樣可以做的更穩(wěn)定、更強大。

　　辯論的要求要高一些。如果要訓練一個算法來可靠地識別某句話是不是支持自身觀點，就更加困難了。

　　在某種層面上，IBM 確實做到了。Debater 的 4 分鐘演講既連貫又有說服力，而且她的語法結(jié)構(gòu)相當不錯，尤其是有些句子就像來自圖書館里的文章一樣，令人印象深刻。

　　技術(shù)仍然有限

　　然而隨著辯論賽的繼續(xù)，Debater 的主題結(jié)構(gòu)難以維持，出現(xiàn)混亂跡象，有時會在幾種主題之間游走變化。Debater 在那 4 分鐘演講時，用了一些很高超的辯論手法來駁斥對手的某些論點，比如有時會提前試圖搶占對手的論點，這種策略稱為 procatalepsis。但在那之后，系統(tǒng)對人類對手的反駁觀點逐漸出現(xiàn)重復。

　　Debater 在某些技術(shù)上確實取得了很大成就，比如在檢索主題相關(guān)文本方面和拼接文本片段之后的語法結(jié)構(gòu)方面，表現(xiàn)的非常出色。但要跟真正的雄辯家相比的話，確實差的有些遠了。

　　Debater 系統(tǒng)只有最基本的論證結(jié)構(gòu)概念，經(jīng)常偏離主題。她不太會理會觀眾和對手的反應(yīng)，也不會調(diào)整語言或者用華麗的修辭技巧來征服觀眾。

　　其實 IBM 和 Google 都沒有聲稱、甚至也沒有暗示它們解決了所有的 AI 問題，也沒有建造什么接近人類表現(xiàn)的 AI。不論是 IBM 的辯論機器人還是 Google 的語音助手都只是在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)特定目標的商業(yè)產(chǎn)品。

　　這種 AI 辯論技術(shù)的不僅是為了在辯論賽上表現(xiàn)出彩，更重要的是，它可以為人類的決策提供輔助。

　　不論是在警局的審訊室、情報分析室，還是在教室，這種技術(shù)的引入都可以提供“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。

　　IBM 的 Debater 是邁向這一目標的關(guān)鍵一步，也是構(gòu)建一個能理解人類語言實現(xiàn)對話的高級人工智能的重要階段。不過很顯然，AI 發(fā)展現(xiàn)狀離這個目標還很遠，跟古羅馬時代到工業(yè)革命時代一樣遙遠。

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