IBM的人工智能辩论机器:如果有血液,我的血液将沸腾

我爱范文 52fw.cn 2019-06-14 我要评论关注:

IBM的人工智能辩论机器:如果有血液,我的血液将沸腾

(上图为2018年6月18日旧金山举办的Project Debater人机辩论公开赛)

“I can't say it makes my blood boil, because I have no blood. But it seems some people naturally suspect technology because it's new. (如果我有血液,它将让我的血液沸腾。有很多人天然的怀疑新技术,因为这是新的。)”IBM的人工智能辩论系统Project Debater(以下简称: Debater)在2018年6月18日在旧金山举办的一次公开现场人机辩论赛中,就“远程医疗”这一辩论进行陈述时,如此陈词。

Debater是人类历史上首次出现的可以与人类对手进行复杂辩论的AI人工智能系统,旧金山辩论赛的人类对手为曾在2016年获得以色列国家辩论冠军以色列大四女生Noa Ovadia和以色列国际辩论协会主席Dan Zafrir。Debater与两位人类辩手在两场辩赛中,成功在“是否应该增加使用远程医疗”辩论中扭转了更多现场观众的最初观点。

无论是人类辩手还是Debater,都是现场拿到辩题并临时准备。现场观众的评价是:整体来看,人类辩手的表达更好,但AI辩手传递信息量的丰富度则优于人类。Debater历时逾六年研发,是IBM继1997年打败人类国际象棋大师的“Deep Blue”(深蓝)和2011年在益智游戏节目《危险边缘》国战胜人类冠军的“Watson”(中文音译:沃森)之后的又一里程碑。

显然,人工智能在国际象棋中要学习的是高度程序化的游戏规则、在益智游戏节目中要学习的是冷冰冰的百科知识,而与人类辩论则要理解和掌握人类的政治、文化、法律、宗教、经济甚至是情感和艺术等非理性内容,同时还要在短时间内完成广泛而深度的阅读理解以及长篇陈述表达,表达除要有复杂的逻辑外,还要融入适当的幽默和情绪以感染现场观众。种种挑战,如果成功,亦如Debater的阐述:如果我有血液,我的血液将沸腾。

就在2018上海人工智能大会前夕, 笔者采访了IBM海法研究院的三位科学家,深挖了Project Debater背后的AI技术、科研价值,及其在AI发展历程中的地位。

36篇顶级学术论文

IBM的人工智能辩论机器:如果有血液,我的血液将沸腾

【上图为IBM 海法研究院Project Debater首席研究员Noam Slonim博士(右)、Project Debater全球经理Ranit Aharonov博士(左)接受视频采访】

Debater是由IBM Research开发的AI技术集成项目,该项目由IBM研究院以色列海法实验室于2011年提出。与传统辩论相同,Debater与人类辩手各有4分钟陈述自己论点,4分钟反驳对方论点,2分钟总结陈词。

对于给定的主题,Debater系统会在巨大的知识库内进行搜索,寻找最相关的观点和证据,然后在其中选择最吸引人、最多样化、支持度最高的论点,把这些构建成一个完整的观点加以叙述。与人类辩手一样,Debater事先并不知道辩题,在现场只有30分钟左右的准备时间。当Debater知道了辩题后的30分钟之内,就会通过自己的算法在知识库和语料库中搜索,形成有利于自己论点的论证。

六年来,IBM研究院团队为Debater系统赋予了三种能力,每种能力都可开创新的人工智能领域:数据驱动的演讲稿撰写和表达——Debater第一次证实了计算机能够消化海量语料库,针对给定的有争议的简短主题描述,能够撰写结构良好的演讲内容,并清晰且有针对性地表达出来,甚至还会适时地展现幽默感;听力理解——能够识别长段连续口语中隐含的重要概念和观点;模拟人类困境——通过独特的知识表达方式来模拟人类争议和困境,使系统能够根据需要提出有原则的论点。

截止到2018年9月,Debater项目一共在6大研究领域诞生了36篇国际性学术论文以及相关的数据集。

其中,在海量语料库挖掘辩论内容领域(Argument Mining),涉及:在语料库中侦测论点、在语料库中自动侦测证据、自动否认论点、通过循环预测进行论点综合分析、整个语料库中无监督式论点侦测、弱监督式论点内容搜索引擎、用自然语言计算辩论质量、辩论质量评估、用联合推理模型进行辩论关系分类等9篇学术论文。

在深度神经网络和弱监督领域,涉及:用弱监督学习抽象概念、用弱监督学习训练辩论内容搜索引擎、用于提高辩论内容挖掘神经网络的高质量人工标注数据与低质量自动产生数据的混合、近似句侦测、语音输出时的强调词预测和强调句预测、辩论表达时的停顿预测、自动辩论内容识别、辩论打分等9篇国际学术论文。

在自然语言处理领域,涉及:用概念图谱表达文本语义的相关性、侦测辩论结构和框架等4篇国际学术论文。在文本到语音转换领域,涉及:改进演讲稿模型等3篇国际学术论文。此外,还产生了7篇数据集相关的国际学术论文。

IBM海法研究院Project Debater首席研究员Noam Slonim博士表示,尽管是六年之前开始Debater的研究,但时值今日依然认为一切工作才刚刚起步,就计算辩论本身而言就有太多有趣的问题等待被发掘。

找到用于决策的有效信息

IBM的人工智能辩论机器:如果有血液,我的血液将沸腾

(上图为IBM 海法研究院AI Tech副总裁Aya Soffer博士接受视频采访)

AI领域的重大挑战是什么?在AI领域应该关注什么样的人类难题,从而以关注的难题去推动AI领域的下一步发展?

IBM海法研究院AI Tech副总裁Aya Soffer博士表示,在真实的世界中并不需要回答很多琐碎的问题,而是要回答真正重要的问题,从而做出真正重要的决策。从海量信息中找到有助于正确决策的信息,是非常困难的:首先,能帮助人们做出正确决策的信息量本来就少;其次,如何找到这些信息就更加困难。因此,从对于决策的重要性出发,IBM研究院六年前确定要把辩论作为AI的下一个重大挑战做研究,并且使得AI拥有辩论的功能和用途。

辩论是一个开放式的挑战,这与之前AI所解决的挑战完全不同。之前的AI挑战总是有具体的衡量指标用于判断输赢,而在辩论中则没有明确的办法进行打分。辩论中就像实际的商业决策一样,没有清晰而简单标准,可以用分数高低衡量输赢。Debater项目的本身目标就是建立一个系统,帮助人们在答案不是非黑即白时,作出基于证据的决定。

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