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自从有了这个AI,我跟人吵架没输过!

发布时间:2019-01-11 10:22:24
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  辩论的时候你是否感觉,总有话在嘴边说不出口?

  有没有觉得,对方辩友总是略胜一筹?

  老实说吧:你是不是吵架一次都没赢过?

  如果以上的情况你都遇到过……有个好消息告诉你:

  IBM 最近新上线了一个人工智能,叫做 Project Debater,堪称辩论神器!

  论点太散?论据不足?演讲没逻辑?别担心。即便是辩论萌新,这个 AI 都能够成为你的好助手,帮你给观众和评委留下深刻的印象。

  从整理论据,到组成观点,这个 AI 都可以做到;它还可以去掉多余无力的表述,让你持续输出强有力的论据。

  最后,它能够自动生成一篇精炼的演讲稿,里面把该说的点全部帮你列出来。

  夸张点讲,有了 Project Debater,辩手在场上装装样子就行了!

  在拉斯维加斯全球消费电子展 CES 2019 上,IBM 正式发布了 Project Debater 的第一个面向公众的 demo:

  这个 demo 主要是展示 AI 根据公众提交的素材学习整理的能力,Speech by Crowd 的名字也很好滴体现了它群策群力的“设定”。就让我们来一步步看这个 AI 究竟能怎样帮助辩手:

  一、收集论据

  首先假设我们已经有了一个辩题“社交网络的好处多于坏处”,而你属于正方。首先,你要把论据输入进去。随便输什么都行,思维多跳跃都没关系,因为 AI 之后会帮你总结。

  点击提交后,可以看到论据自动归到了正方,因为背后的 IBM AI 具有自然语言理解和意图理解的能力。

  这个功能还蛮重要的!可以避免“对方辩友所说的不正是我方观点吗?”的情况出现……

  二、检查质量

  关于“社交网络好”的观点,现在正方已经输入大量的论据。但毕竟辩论有固定格式,时间也是有限的,很显然这些论据不能都被保留下来。

  所以接下来,AI 会做的第一件事,就是在后台检查这些论据的质量,也就是它们的说服力够不够强。

  “社交网络让我们与家人和失散朋友保持联系”就属于强论据,而“求职者会因为社交网络发言被 pass,我听说有人为此改了名字”这样的就太弱了。

  硅星人发现,精炼自信的论据更容易被留下,“我有个朋友”之类道听途说、模棱两可的表述都会被去掉……

  三、去重

  在提交的大量论据中,肯定有属于同一观点,意思重合的。比如在下图里,跟“社交网络让我们与家人和失散朋友保持联系”意思重合的,都被去掉了,最后只留下了最精炼的一条(实际上是几条)。

  这个功能,一方面是因为辩论格式时间限制;而且,同一个观点翻来覆去讲,也容易显得辩手能力有限。一个观点,配一个论据,讲一遍就够了!

  四、论点拼装

  学习了你提交的素材之后, Project Debater 会给所有的素材打上标签,每个标签就是一种不同的论点。

  到了这里,AI 的工作就是最简单的拼装组合了:首先,把所有的素材按照标签列起来;然后,按照基本的三段式结构,找出三个最有说服力、容易取得共鸣的论点;最后,把每个论点下面最强有力的论据拼装在一起。

  比如在社交网络的这个辩题里,Project Debater 发现朋友、沟通和商业机会这三点是最有说服力的。

  最后、叙述生成

  已经临近末尾了,剩下的工作对人来说比较简单,对 AI 来说却很复杂:最后要把拼装好的观点、素材合到一篇文章里。在素材的中间,AI 要负责在中间加上过渡语,开头要加上开场白。如下图:

  这些填充性质的语句,还不能太简单,“我今天讲三点”这种一句盖过肯定不行,对于 AI 的创造力要求还挺高:开场白要有引入,填充精炼且有人味儿,甚至要用俏皮话、金句来快速抓住观众的注意力。

  关于“社交网络是好是坏”这个辩题,Project Debater 最后合成了下面这样一篇讲稿。

  可以看到在开场白里,AI 选用的语言不是简单的“第一、第二、第三”,而是“首先我会演示 xxx,然后我会解释为什么 yyy,在最后我会进一步阐释如何 zzz”;在第一个论点“商业机会”的部分,AI 就讲了句俏皮话,“Starting with business----it may be none of my business.”

  每一个被紫色框线罩住的就是一个观点,内里每一条下划线的句子就是一个论据。

  下划线的颜色其实也有说法。图中显示为灰色,因为我没有对这条论据做出贡献(因为我根本没参加这个辩题);如果我提交的素材和最终选用的论据相似,或者直接被选用,都会有不同颜色的提示。

  如果你也想看看自己提交的论据会否被采纳,可以访问 Project Debater 的网站试试手气。

  就在本文写作过程中,Project Debater 又开启了一个新的辩题:是否应该停止自动驾驶汽车的研究。

  参与方式也很简单,进入一个主题,再点“提交论据”就可以了:

  看到这种“反自动驾驶”的倾向,硅星人很着急!于是赶紧进去提交了自己的意见,主要有几点:1)大规模使用的自动驾驶车队将显著降低交通事故数量;2)现有的自动驾驶技术已经比人类司机更安全;3)车企已经为自动驾驶研究投入巨资,停止研究会损害它们的利益。

  因为英语也不是特别地道,硅星人估计这些表达被采纳的可能性比较低。至少出一份力吧……

  其实,IBM 的人工智能也不是第一次展示这种接近人类的能力了。

  1997 年,IBM 的深蓝计算机在国际象棋对决中击败了卡斯帕罗夫:

  2011 年,在美国最火的知识问答综艺节目《Jeopardy!》上,IBM 的沃森大脑人工智能不但答对了大量的开放式问题,用机械臂敲抢答按钮的速度,也秒杀两位节目史上的最强选手,成功拿下头奖。

  所以从过往经验来看,IBM 为什么不把 Project Debater 直接变成电脑辩手,跟人类对垒呢?

  其实在这个辩论稿生成器的 demo 之前,IBM 在去年夏天还真演示过这样一个人机辩论对决。

  因为项目的主要人员来自 IBM 的以色列研究院,他们请来了以色列的国际辩论协会会长 Dan Zafrir,以及 2016 年全国辩论冠军 Noa Ovadia,对 Project Debater 发起挑战。

  辩论的格式 4min 开场,4min 相互提问,2min 结辩。题目对双方保密,这时候计算机的处理能力就体现出来了:针对每一个不同的话题,它都能迅速建立一个语料库,按照刚才介绍的过程,总结出一篇稿子。在相同的时间里,人类辩手搜索资料和整理准备的成效显然稍逊一筹。

  不仅如此,在相互提问环节,AI 也能实时聆听并回复对手的发言(使用沃森的语音转文字)——注意,这比语音助手回答问题要更复杂,它更强调反驳,特别是理解对方的意图,破拆逻辑的能力。

  最后,在政府是否应该资助太空探索、草药是否应被禁止等不同议题上,两位顶级辩手分别败给了强大的 Project Debater 。

  在辩论过程中,Project Debater 甚至开玩笑告诉对手,语速不用太快,“有理不在声高”……

  IBM 的研究人员很自豪地认为,Project Debater 对于 IBM 而言是跟深蓝、沃森同级别的,里程碑式的研究成果。它具有:

1. 数据驱动的长篇写作(以及语音演讲)的能力;

2. 长段落的聆听、理解和对其进行反驳的能力;

3. 对人类难题的建模能力

  研究人员指出,Project Debater 具有的这些能力共同作用,让它能够和人类辩手一起,呈现一场精彩,并且有意义的辩论。

  未来,Project Debater 底层的技术可以被用于很多场景。最直接的就是各大学校的辩论队同学可以拿它来训练。

  (吵架也可以,很好用!信心大增,不可能输!)

  到了更高的层次,比如在公共事务的语境下,政府、立法部门都可以使用这种辩论的机制来收集公众对于某个重大事项的观点,进行论证,最终让社会变得更加美好。

在文化上,辩论的起源不在于冲突和竞争,而在于民主和讨论。 辩论丰富了决策,帮助人们权衡新思想和哲学的利弊。可以说,辩论是文明社会的核心。

我们辩论不仅是为了说服别人,更重要的是了解和学习彼此的观点。在未来,我们相信机器将能够帮助人类做出我们每天做出的许多重要决定。

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