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【新智元导读】IBM最强AI辩手Project Debater代表家阵时「计算辩论」研究嘅顶点。喺充斥住海量信息同误导文化嘅当下，我哋期待实现完全自主辩论嘅AI系统能够促进智能辩论嘅发展，帮助建立更合理嘅论点，做出更明智嘅决策。
对于辩论嘅研究可以追溯到古希腊，当时古希腊哲学家如苏格拉底等人在市集上同人哋讨论政治，辩论真理，辩论内容包罗万象。
苏格拉底之死
当下嘅人工智能研究一大挑战就是「点样等机器理解自然语言辩论中嘅论点」。
人工智能专家Noam Slonim
呢排，IBM研究院研究员、希伯嚟大学人工智能专家Noam Slonim同团队公布相关研究Project Debater嘅进展，该系统通过扫描储存4亿篇新闻报道同维基百科页面嘅档案库，自行组织开场白同反驳论点。
虽然最终仍然输畀人类辩手，但呢次AI辩手嘅表现提供一种可能：未嚟人工智能可以帮助人类制定并理解复杂嘅论点。
自然语言处理 (NLP)算法 NLP是指计算机自动理解、解读同处理人类语言（比如，话语同文本）。
NLP 是人机互动嘅关键要素， IBM Project Debater 团队积极开展 NLP研究都在情理之中。
2018年，IBM研究院则在美国旧金山嘅Watson West，首次展示人类同智能机器之间嘅公开现场辩论赛。双方辩手分别是IBM耗时逾六年研发嘅，首个能同人类进行复杂辩论嘅AI系统Project Debater（以下简称Debater），以及以色列国际辩论协会主席 Dan Zafrir.
该研究强调在技术发展过程度，喺辩论中识别、产生同反驳论点嘅过程度，将不同组成部分结合起嚟嘅强大工程嘅重要性，每个组成部分处理一个特定嘅任务。
大概10年前，对人类话语进行分析，以确定引用证据嚟支持结论嘅方式——呢个过程而家被称为「论点分析」，这明显超出最先进嘅人工智能嘅能力范围。
从那时起，人工智能技术嘅进步同论证技术工程嘅日益成熟，再加上激烈嘅商业需求，该领域迅速扩张。全世界有超过50个实验室在研究呢个问题，包括所有大型软件公司嘅团队。
呢一领域研究激增嘅原因是人工智能系统嘅直接应用能够识别大量文本中语言使用嘅统计规律，呢种应用在人工智能嘅好多应用中起到变革性嘅作用，但在论点挖掘方面仲未有达到咁样嘅进展。
因为论点结构太多样化、太复杂、太微妙、太隐晦，不像句子结构那样容易被识别。
因此，Slonim等人决定发起一项重大挑战: 开发一个「完全」可以同人类进行现场辩论嘅自主系统。Project Debater代表这项工作嘅顶峰。
Project Debater关键技术点
立场分类同情绪分析自动辩论系统必须能够确定论点能否支持或反驳畀定嘅主题。
这对人类嚟讲十分简单，但对机器而言则相当困难，因为佢需要能够敏锐地辨别自然语言丰富嘅微妙之处同细微差异。
深度神经网络 (DNN)同弱监督DNN具备提高自动语言理解能力嘅巨大潜力，但是众所周知，训练DNN需要大量人工标记嘅高质量数据。
该团队开发多种工具同方法，以弱监督式训练DNN，嚟缓解呢个瓶颈问题。
佢哋仲利用DNN开发Project Debater嘅听讲技能 。
文本转语音(TTS)系统同个人助手或导航器不同，辩论系统需要能够持续数分钟对事先未知嘅主题作出雄辩，同时同受众保持互动。
科研团队开发新嘅TTS算法同方法，用于为Project Debater提供清晰流利、有说服力嘅语言表达能力。
Project Debater难以达到人类辩手嘅连贯性同流畅性
在论证技术嘅发展以及将论证作为局部现象嚟处理嘅过程度，Project Debater是一个关键嘅步骤。
佢嘅成功提供一个新视角，我哋可以认识人工智能系统系点样利用人类能够轻易提出嚟嘅论点组成嘅网络嚟进行工作嘅。
几乎所有嘅人工智能研究都将目标定得好高，但瓶颈在于系咪能够获取足够嘅数据，计算出有效嘅解决方案嚟应对既定挑战。
Project Debater采用双管齐下嘅办法克服呢一障碍: 佢将重点缩小到100多个辩论专题; 从巨量嘅数据集中收集原始材料，。
在2018年同2019年嘅一系列比赛度，Project Debater挑战多个才华横溢、备受瞩目嘅人类辩手，比如曾在2016年获得以色列国家辩论冠军以色列大四女生Noa Ovadia ，观众对其表现进行非正式嘅评估。
该系统以其辩论技术为后盾，并以经过处理嘅数据集为支撑，创建一个4分钟嘅演讲，开启一场关于其全部技能中某个主题嘅辩论，一个人类对手会对此作出回应。
然后，佢对对手嘅观点做出反驳，发表第二次4分钟嘅演讲。对方用4分钟反驳回答，辩论结束时，双方参同者都做2分钟嘅闭幕陈述。
Project Debater最薄弱嘅一点是，佢难以模仿人类辩手嘅连贯性同流畅性ーー呢个问题同其处理能力嘅最高水平有关，喺呢个水平上，佢可以选择、抽象同编排论点。
但係，呢种限制并唔系Project Debater所独有嘅。虽然进行两千年嘅研究，人哋对「论证结构」仍然知之甚少。
根据论证研究嘅重点系咪集中在语言使用、认识论、认知过程定系逻辑有效性，人哋对于连贯论证同推理模型所提出嘅关键特征各不相同。
所有论证技术系统面临嘅最后一个挑战是，将论证视为受一系列孤立因素影响嘅本地论述碎片，定系将佢哋编入更大规模嘅社会范围嘅辩论。喺好大程度上，这是设计要解决嘅问题，而唔系设计解决方案。
通过畀论证设定先验界限，理论上嘅简化变得可行，从而提供主要嘅计算优势。例如，识别「主要要求」就成为一个明确嘅任务，机器几乎可以像人类一样可靠地完成这项任务。问题在于人类根本不擅长这项任务，恰恰因为佢是人工设计嘅。
在公开讨论度，一段畀定嘅论述可能是一个上下文中嘅主张，另一个上下文中嘅前提。
此外，喺现实世界度，没有明确嘅界限嚟划定一个论点：发生在辩论室之外嘅话语并唔系离散嘅，而是同交叉引用、类比、例证同概括嘅网络相连接。
关于人工智能点样处理呢种论证网嘅想法已经有相关理论在讨论，并利用软件嚟实现，例如，一个名为DebateGraph嘅系统是一个互联网平台，佢提供计算工具，用于可视化同分享复杂嘅、相互关联嘅思想网络。
但係，同呢啲实施相关嘅理论挑战同社会技术问题是艰巨嘅：设计令人信服嘅方法嚟吸引大量受众进入呢种系统，同设计简单明嘅机制使佢哋能够同呢啲复杂嘅辩论网络互动一样困难。
在论证技术嘅发展以及将论证作为局部现象嚟处理嘅过程度，Project Debater是一个关键嘅步骤。
佢嘅成功提供一个诱人嘅机会，等我哋认识人工智能系统系点样同人类能够轻松自如解释嘅论点网络一齐工作嘅。
而家假新闻充斥，公众舆论两极分化，松散嘅推理无处不在，呢啲都掩盖人类在创造、处理、导航同分享复杂论点方面嘅迫切需求，而喺这方面，人工智能或者能够提供支持。
因此，虽然Project Debater解决一个重大嘅挑战，代表人工智能进步，但系以促进人类嘅推理，而且，正如Slonim等人所说，Project Debater拓宽家阵时人工智能技术嘅舒适区，未嚟将能够参同更加复杂嘅人类活动。
参考资料：
论文:
tracle.cn 足跡 粵字翻譯
2021-03-18 14:35:14
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