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人机首次跨「物种」辩论,AI 成功逆袭了?

2018-09-10

Tony2018-09-10

人机首次跨「物种」辩论,AI 成功逆袭了?


人机首次跨「物种」辩论,AI 成功逆袭了?
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2018 年年中,在 IBM 美国旧金山的 Watson West 办公室里,首个能与人类进行复杂辩论的 AI 机器人 Project Debater 分别对阵以色列国际辩论协会主席 Dan Zafrir 和 2016 年以色列国家辩论冠军 Noa Ovadia,就「是否应当资助太空探索」、「是否增加远程医疗的使用」两大议题展开了激烈的辩论。比赛的规则是 1v1,人机双方各有 4 分钟陈述自己的观点、4 分钟反驳对方的观点,以及 2 分钟进行总结陈词。随后,将根据在场观众的投票数而判断输赢。
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在长期积累下,IBM 研究院 Project Debater 团队成员,在各个研究领域发表了 30 多篇论文,其中最突出的就是提出计算辩论(Computational Argumentation)这一迅速崛起的领域。期间提出的多个突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果,推动了包括独特的自然语言处理(NLP)、机器学习和推理技术等多个关键技术的进步。研究 Project Debater 过程中取得的技术研究成果,对于其他应用类似技术的人工智能场景会有极大的推动作用。而这些技术的应用,对于 Project Debater 能够跨不同领域和数据集进行学习,从而产生新的知识和理解起了关键作用。

在这些尖端技术的武装下,Project Debater 被 IBM 研究员团队赋予了 3 大核心能力:包括数据驱动的演讲内容撰写和表达能力,在演讲中识别人类口语中的关键声明概念和观点的听力理解能力,以及通过模拟人类困境来提出制定原则性论点据辅助人类决策的能力,这无疑是人工智能的一次突破性的。
也就是说,Project Debater 具有非常强大的数据处理能力,拿到辩题后,它会迅速扫描其庞大的语料库文档中与主题相关的数百万篇新闻和论文等材料,找出与辩题相关性最高的观点,通过算法剔除多余且重复的信息,提取出一个最具说服力的观点加以阐述。

只要包含上亿篇主流报纸、杂志文章的语料库中有大量的相关内容,Project Debater 可以针对不同话题进行辩论,提出独具一格的观点。而针对具体的行业或细分的领域,比如金融、法律和公共政策等等,我们的科学家都可以向 Project Debater 添加语料库文档,不断丰富 Project Debater 的「知识面」。

换句话说,只要有足够的语料库,Project Debater 就有能力针对任何一个话题提出见解。虽然,目前距离真正掌握人类语言还有一定距离,但这将是人工智能发展的下一座里程碑——真正掌握语言,帮助人类更好地做出关键决策!
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即使不能够彻底替代人类,但可以确信的是机器可以帮助人类更好地做决策。      如何降低推广成本,有效提升你的业务?

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