雖敗猶榮！IBM辯手AI再次挑戰人類辯手，凸顯AI決策能力

公開日: 2019-02-20

近日，IBM的AI辯手——Debater，與2016年世界辯論決賽選手、畢業於牛津大學的Harish Natarajan進行了一場精彩的人機辯論。雙方圍繞“政府是否應該資助學前教育（Whether goverment should subsidize pre-schools)”進行了激烈交鋒。

Debater作為辯題正方，主要圍繞資助學前教育對社會的意義展開論證，具體觀點包括可使貧困人口受益，讓學生獲得成功、促進整體教育、提升社會公平、以及降低犯罪率。Debater在論證時旁征博引，從離線數據庫、語料庫中調用了廣泛的資料。

最終Debater落敗，但縱觀整場比賽，Debater思路非常明確——整理思路，分解出多個論點，再通過詳實可靠的資料來提供支持；理解人類辯手的觀點和論述，繼而提出自己的反駁。

信息源：

https://mp.weixin.qq.com/s/06xQYpirluKOs6E5sgBQzw

點評

雖然Debater最終輸給了人類，但它的表現令人印象深刻。

2016年AlphaGo在圍棋領域戰勝人類，體現了AI在限定規則的情況下，強大的計算、分析能力。這也是目前AI應用的主流：輔助或替代人類在特定任務中以更高效率取得更好的結果。

而IBM的Debater則拓展了AI在邏輯和決策方面的能力。IBM研究主管Dario Gil稱，Debater的目的不是擊敗人類，而是探究如何通過信息交換和有效交流實現人機合作，提升決策效率和科學性，推動AI系統的疆界拓展。

具體來說，Debater完成的任務，要求其能充分“理解”辯題，並具備從海量凌亂的非結構化人類語言數據庫中檢索並提取所需知識的能力，除此之外還要堅持自己的論點、快速組織邏輯結構、避開語法錯誤以及預測和反駁對手論點。

在充滿錯漏和片面信息的時代，Debater的技能將大有用武之地。比如幫助公司進行商業決策，或幫助媒體和政府讓公眾參與對有爭議問題的討論。