人工智能“辯論員”登臺亮相

60年前，就已經有人提出過人工智能（AI）概念。近年來之所以得到突飛猛進的發展，主要在于三個不同趨勢的會合：一是計算能力按照摩爾定律增長，每過18個月翻一倍；二是互聯網、大數據產生。三是在算法上實現了很大的進步。以驚心動魄的人機對決為例，代表AI已經能在高度復雜的項目中發揮出超過人類的作用。

試與人類比高低

1997年5月11日，美國國際商業機器公司（IBM）的AI“深藍”（Deep Blue）與國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的六局對抗賽降下帷幕。在前五局以2.5對2.5打平的情況下，卡斯帕羅夫在第六盤決勝局中僅走了19步就向“深藍”拱手稱臣。整場比賽進行不到一個小時，“深藍”便贏得這場具有特殊意義的對抗，引起了巨大轟動。卡斯帕羅夫曾經說過，AI要想戰勝世界冠軍，得等到2010年，“深藍”把這個日子提前了13年。

2017年5月，千年水鄉烏鎮迎來一場舉世矚目的圍棋峰會。在為期一周的峰會中，谷歌（Google）的AI“阿法狗”（AlphaGo）與世界冠軍、中國圍棋職業九段棋手柯潔對弈三局。在第一局戰斗中，柯潔執黑子，以相對保守的方式進行了試探，最終以四分之一子的微弱劣勢落敗。第二場柯潔執白，一度將局面引入復雜的拼殺，但不慎失誤，導致中盤投子。第三局是最后一場比賽，柯潔執白子，頗有積極進攻的態勢，但中盤無力回天，實際上雙方才下了20幾手。

今年6月18日，AI再次與人對決，成為頭條新聞。IBM在舊金山主辦了兩場別出心裁的辯論賽，IBM Research最新推出的AI“辯論員”（Project Debater）閃亮登場。它的外觀是一個長條形黑色箱子，高1米8，有一個人那么寬，看起來就像一塊造型特異的廣告屏幕。AI“辯論員”以女性的聲音、自然的節奏“說話”，運作時屏幕會顯示三個浮動藍色小圓形。雖然話語有些磕磕絆絆，但充滿自信，所講的內容不無道理，仿佛是一位學識豐富但口舌結巴的教授。

AI“辯論員”的對手是以色列國際辯論協會主席丹·扎夫里先生和2016年以色列國家辯論冠軍諾亞·奧瓦迪亞女士，與兩位杰出的人類辯手各辯論一個回合。每一場辯論時間20分鐘，正反雙方各做4分鐘開場白，然后用4分鐘反駁對方的論點，最后2分鐘做總結，兩場都是它先發言。在臺下，IBM的研究員們緊張地注視著自己的作品。

第一場辯論的題目是“我們是否應該資助太空探索”。AI“辯論員”持正方觀點：“政府應該增加空間探索的費用。”它闡述說：“資助太空探索就像投資在非常好的輪胎上，太空探索可以豐富人類的思想，激勵年輕人。這是非常合理的投資，甚至比優質道路、學校和醫療保健更重要。”奧瓦迪亞持反方觀點：“政府不應該增加空間探索的費用。”她提出資金應該用于更迫切的需求而非宇宙旅行。AI“辯論員”馬上應答道：“人們很容易說有更重要的東西值得你花錢，我不反對這一點，沒有人聲稱那是支出清單上的唯一項目，但您離題了。” 它以稍微不同的言辭重復著太空探索對經濟有利的論點，表示資助太空探索明顯對社會有利，這是政府應該追求的。辯論結束后，記者和IBM員工等約40名現場觀眾投票，這一場由奧瓦迪亞勝出。

在第二場辯論中，話題為“我們是否應更廣泛地使用遠距醫療”。AI“辯論員”持“遠程醫療會在醫療中占據更大的比例”的觀點，而扎夫里反之。在辯論過程中，它能夠清楚理解對方觀點，并予以強有力的反駁。現場觀眾認為AI辯論員比扎夫里更有說服力，在評選時多獲得9票，贏得了這場比賽。“圍棋下不贏，人類難道連吵架都吵不贏機器了嗎？”有人驚呼，“這難免讓人們不寒而栗，難道AI真的來了嗎？”

在比賽之前，AI“辯論員”根本不知道辯論的話題，無法提前備戰。除了辯論開始的問候和笑話之外，辯論的陳述都是它自由發揮的，沒有固定的陳述詞。它實際上沒有學會某一個具體的話題，但是能夠用數據快速創建一個有說服力的論述。AI系統被訓練用來討論不熟悉的話題，只要資料庫中有大量的相關內容。

AI“辯論員”在拿到辯題后，會在第一時間去搜索存錄在近100個知識領域的數億篇文章的資料庫。首先通過消化大量的文本，尋找最相關的觀點和證據，接著在其中選擇最吸引人、最多樣化、支持度最高的論點，然后把這些構建成一個完整的觀點加以敘述。在“聽”完對手的發言之后進行反駁，甚至預測對手可能會提出的辯點，預先攻擊。這個AI“辯論員”還會根據自己論點的說服力去調整呈現出來的語氣，有時甚至說出一些笑話逗觀眾開心。

復雜話題巧辯論

IBM希望創造一個復雜的AI系統，它可以收集大量的客觀事實去做出更加理性明確的決策。比如在董事會決策時，AI系統能夠將所有的論點和證據進行權重分析，不含任何情緒地給出最好的理性決策。據了解，IBM研究對話式AI已經多年，此前和美國德克薩斯大學歷時四年聯合打造超級電腦“沃森”（為了紀念IBM創始人Thomas J.Watson而取此名），意在創建一個能與人類回答問題能力匹敵的AI系統。這要求其具有足夠的速度、精確度和置信度，并且能使用人類的自然語言回答問題。“沃森”存儲了海量的數據，而且擁有一套邏輯推理程序，可以推理出它認為最正確的答案。

沃森是基于IBM “Deep QA”（深度開放域問答系統工程）技術開發的。該項技術可以讀取數百萬頁文本數據，利用深度自然語言處理技術產生候選答案，根據諸多不同尺度評估那些問題。研發團隊為“沃森”開發的100多套算法可以在3秒內解析問題，檢索數百萬條信息然后再篩選還原成“答案”輸出成人類語言。每一種算法都有其專門的功能，其中一種被稱為“嵌套分解”算法可以將線索分解成兩個不同的搜索功能。

2011年，“沃森”在美國最受歡迎的智力競猜電視節目《危險邊緣》中大顯身手，擊敗該節目歷史上兩位最成功的選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，成為新的王者。在第三天的比賽中，“沃森”獲得了41413美元的分數，詹寧斯和魯特分別僅獲得了19200美元和11200美元。將三個比賽日的成績相加即可得出最后的總成績，沃森也是大幅領先于人類，達到77147美元，詹寧斯排名第二，但只獲得了24000美元，魯特獲得了21600美元，排名第三。

作為IBM研究對話式AI多年的最新成果，Project Debater是繼“深藍”和“沃森”后的又一突破。它是第一個可以在復雜話題上與人類辯論的AI“辯論員”，旨在通過公正的辯論來拓展人們的思維。“在進行了為期6年的訓練之后，Project Debater直到兩年前才具備參與辯論的能力。”IBM Research首席研究員、Project Debater創始人諾姆·索尼姆展望道，“它還可以對恐怖分子進行分析，判斷該人是否具有威脅，這對反恐情報分析大有裨益。可能有一天電影中的通過AI系統捕捉犯罪分子會成為現實。”

從文化上講，辯論的起源不是沖突和競爭，而是民主和討論。辯論豐富了決策制定的過程，幫助人們權衡新想法和新理念的利弊。辯論是文明社會的核心，不只是為了獲得他人的認同，也是為了理解和學習彼此的觀點。AI技術未來可以幫助人類更好的做決定，IBM研究人員正在通過教授計算機來探索AI的界限，以創造引人入勝而且信息更加豐富的觀點。

丹·扎夫里（左）、AI“辯論員”Project Debater（中）和諾亞·奧瓦迪亞（右）在辯論場上舌劍唇槍

理性決策更明智

辯論的規則是基于人而定的，而人們的論點又往往是主觀的。AI“辯論員”必須適應人類的理念，并提出人們可以認可的論點。在辯論中，AI要學會如何駕馭我們這個雜亂無章的人類世界，而不是像在棋盤游戲中那樣使用一套預先定義好的規則。“Project Debater的目標是建立一個AI辯論系統，幫助人們在答案不是非黑即白時，做出基于證據的決定。”IBM主管AI的副總裁達里奧·吉爾強調道，“為了讓AI表現出并真正意識到它的潛力，它必須走進人類生活的混亂世界里。”

與“深藍”和“阿法狗”的壓倒優勢不同，AI“辯論員”存在著明顯的缺點。它有強大的數據支持，傳達的訊息量較多，敏捷的思路讓人印象深刻，但語言表達能力的確是個硬傷。說出來的許多話精確度和議論的清晰度不夠，經常會出現一句話的前后兩部分不搭調的情況，有時以不自然的方式隨機提出一些軼事或引用句子。由于沒有手和臉，缺乏手勢和表情， AI“辯論員”始終較難令人投入，與現場觀眾的溝通幾乎為零。上述這些，在辯論賽中都是極為重要的。

作為一個實驗性項目，Project Debater的意義在于是第一個展示出具有辯論能力的AI系統，同時也可以幫助公眾了解AI系統的最新進展，消除一些不必要的恐慌。或許有一天AI會戰勝人類，但更應該理解成是人類更深層次的智慧戰勝了人類自己。“深藍”和“阿法狗”證明了AI可以涉足棋類競技，而AI“辯論員”則向辯論這一項人類最至關重要的技藝發起進攻。從蘇格拉底時期，辯論就是人類生活最重要的一部分。人們通過辯論各抒己見，明辨是非，達成共識，更加正確科學地制定國家戰略和道德準則。雖然在辯論中理性和智慧的光輝得以閃耀，但人們很難不受到利益的裹挾。

AI在辯論上或許比人類更優越的一點是，可以幫助我們在復雜的決策環境中吸收大量的多樣化的信息，分析利弊，建立有說服力的觀點。Project Debater設計初衷并不是要在辯論中打贏人類，IBM想讓AI以快速提供大量正反方的觀點，能夠進行大量的辯論模擬。由于機器不會受到主觀意識和偏見的影響，AI“辯論員”可能會提出更貼近事實的“無偏頗”觀點，給決策者提供更為中立，不受利益影響的信息。AI會辯論的另一個用途是輔助人們的辯論，快速提供大量正反方的觀點，與人類協同創意。也許不久，它可以幫助我們理解語言是如何使用的，幫助律師構建他們的論點，甚至可以用來鑒別虛假信息。