在亲身经历上个月那场众所周知的 AI 与人类的辩论赛后，来自邓迪大学的 Chris Reed 教授有些质疑：实验真的像看起来那么成功吗？
随着 IBM 的 Project Debater（以下简称 Debater）发出一种类似亚马逊 Alexa 智能助手和斯蒂芬·霍金的发声器声音的混合的女性声音之后，辩论赛宣布开始。她向她的人类对手打了声招呼：“你好，Noa，我们又见面了。”
作为唯一被邀请的学术界人士，Chris Reed 教授与在场的 50 多位记者一同见证了这场著名的 Al 智能机器人与人类之间的辩论赛。与 Debater 对战的是两位青年辩论高手，一位是以色列大四女生 Noa Ovadia，她曾在 2016 年获得以色列国家辩论冠军，另一位是以色列国际辩论协会主席 Dan Zafrir。
以下为 Chris 本人近期发表的对那次辩论赛的看法：
开场白的确吸引了观众的眼球。但这些材料都可以预先编写好，这也很难体现真正的 AI 技术。
图｜邓迪大学的Chris Reed教授
不过随后的部分确实令人印象深刻，可以说是工程上的壮举也不为过，很容易让人产生错觉：以为科幻小说中那种人工智能的时代马上就要来了。
IBM 的 Debater 紧随 Google Duplex 智能助手发布。Google Duplex 是今年 Google I/O 大会上最吸引眼球的 Google 智能助手的新功能，它可以相当自然的语音和对话来为人实现一些类似预约酒店的特定任务。
IBM 的 Debater 和 Google AI 助手这两大项目看起来都是比较接近人类能力的人工智能了，好像它们很快就能通过图灵测试、马上就要统治世界了。其实这是一种由这些大公司的精心营销所产生的错觉。现实情况是，我们仍处于理解人工智能的最早阶段。
在那些吸引眼球的开场陈述之后，Debater 做了 4 分钟的开场演讲，主题是从 40 个主题中随机选择的，在比赛之前，Project Debater 并不知道辩题。除了辩论开始的问候和开场白之外，论辩的陈述都是 Project Debater 自由发挥的，没有固定的陈述词。
Debater 获得新的话题后，需要在近 3 亿的新闻等语料库中检索、识别、分类、选择和拼接一些相关的文本片段，用以支持其辩方论点。根据表现来看，语法大多都很正确，但语义上不是特别连贯。当然除了上述能力，Debater 系统还要能听懂人类的语言，然后对人类的陈述进行反驳陈述等等。
视频｜IBM Project Debater 与Noa Ovadia辩论
其实值得仔细想想这些任务有多困难。
一旦进入到语言结构严谨、较为复杂的领域之后，Debater 的会话状态就很难控制了。
现在学界非常热门的深度学习系统受人类大脑启发，它试图把人类的各种各样的行为通过复杂的结构映射到数值上去，然后进行分类学习。Debater 内部也是这样做的。
而 Google Duplex 智能助手只关注特定领域，比如预定晚餐之类，这样可以做的更稳定、更强大。
辩论的要求要高一些。如果要训练一个算法来可靠地识别某句话是不是支持自身观点，就更加困难了。
在某种层面上，IBM 确实做到了。Debater 的 4 分钟演讲既连贯又有说服力，而且她的语法结构相当不错，尤其是有些句子就像来自图书馆里的文章一样，令人印象深刻。
技术仍然有限
然而随着辩论赛的继续，Debater 的主题结构难以维持，出现混乱迹象，有时会在几种主题之间游走变化。Debater 在那 4 分钟演讲时，用了一些很高超的辩论手法来驳斥对手的某些论点，比如有时会提前试图抢占对手的论点，这种策略称为 procatalepsis。但在那之后，系统对人类对手的反驳观点逐渐出现重复。
Debater 在某些技术上确实取得了很大成就，比如在检索主题相关文本方面和拼接文本片段之后的语法结构方面，表现的非常出色。但要跟真正的雄辩家相比的话，确实差的有些远了。
Debater 系统只有最基本的论证结构概念，经常偏离主题。她不太会理会观众和对手的反应，也不会调整语言或者用华丽的修辞技巧来征服观众。
其实 IBM 和 Google 都没有声称、甚至也没有暗示它们解决了所有的 AI 问题，也没有建造什么接近人类表现的 AI。不论是 IBM 的辩论机器人还是 Google 的语音助手都只是在特定领域实现特定目标的商业产品。
这种 AI 辩论技术的不仅是为了在辩论赛上表现出彩，更重要的是，它可以为人类的决策提供辅助。
不论是在警局的审讯室、情报分析室，还是在教室，这种技术的引入都可以提供“无偏颇”的观点，给决策者提供更为中立，不受利益影响的信息。
IBM 的 Debater 是迈向这一目标的关键一步，也是构建一个能理解人类语言实现对话的高级人工智能的重要阶段。不过很显然，AI 发展现状离这个目标还很远，跟古罗马时代到工业革命时代一样遥远。
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