IBM的人工智慧輸給了人類頂級辯手
2016年世界辯論賽(World Championships)的總冠軍得主Harish Natarajan在IBM思維大會上與IBM辯手進行了一場比賽，爭論的主題是政府是否應該資助幼兒園。但真正的問題是，一台名為IBM辯手(IBM Debater)的機器能否擊敗排名最高的人類辯手。
在周一晚上，答案是否定的。數百名觀眾更傾向於Harish Natarajan，而不是IBM的辯手。人類，至少是那些擁有牛津和劍橋大學學位的人，仍然可以在知識、說服和辯論的微妙之處佔據上風。
1997年，IBM的「深藍」(Deep Blue)電腦打敗了世界上最好的人類棋手;2017年，在古老的圍棋(Go)比賽中，IBM擊敗了世界上最好的人類棋手。但IBM仍然證明，人工智慧可以在存在歧義和爭論的情況下發揮作用，而不是用簡單的分數來判斷誰贏了遊戲。
Natarajan在辯論結束後表示:「真正打動我的是IBM辯手與人類結合後的潛在價值。」他說，IBM的人工智慧能夠挖掘海量信息，並為這些知識提供有用的背景。
這是IBM辯手第二次在公共場合與人較量，儘管它已經在「藍色巨人」的圍牆後面舉行了數十場辯論。在第一場IBM辯手比賽中，人工智慧打敗了一名人類辯手，卻輸掉了一場更激烈的競爭。然而，這一次，人類的對手更加強大——事實上，參與這項歷時數年的項目的IBM研究人員預計，他們的人工智慧將會失敗。
用電腦說服人類
IBM的辯手輸了，但毫無疑問，它在某種程度上贏了:聽它說話，你會評估它在說什麼，而不僅僅是電腦在說什麼。它整理了自己的論點，把它分解成幾個點，並用各種研究的數據來支持它們。它並不完美，但卻切中要害。
對於人工智慧來說，奇怪的是，它告訴了我們智人的行為。
IBM的一名辯手說:「給不幸的人機會應該是每個人的道德義務。」
IBM辯手看起來有點像2001年的《異形巨石:太空漫遊》(alien monolith: A Space Odyssey)中的外星人，只不過它用藍色的圓圈表示活動。在幕後，Debater在IBM的雲計算基礎設施上使用了一組功能強大的機器。
在這場辯論中，雙方都有15分鐘的準備時間——儘管只有IBM的辯手才有優勢，能夠從新聞文章和學術研究中引用價值100億句的出版物。每一方輪流陳述自己的觀點，反駁另一方，然後作結束語。
這場辯論是根據多少人改變了他們的想法來打分的。在辯論之前，79%的人贊成學前教育補貼，但在辯論之後，這一比例下降了17個百分點，降至62%。
在蘋果的Siri，亞馬遜的Alexa和谷歌助理聽著我們的問題，用人類的聲音回答問題的時候，我們很容易忘記，我們能與計算機交流是多麼的了不起。IBM辯手則更進一步，講了幾分鐘。
但是，不要期望在短時間內你的筆記本電腦上可以運行像Project Debater這樣的東西。它主要運行在一個功能強大的伺服器上，擁有28個處理器核和768GB的巨大內存——大約是高端筆記本電腦的50倍。它由四台伺服器支持，每個伺服器都有64GB的內存和塞滿文本的2tb硬碟驅動器。
學前教育補貼
IBM公司的一名辯手支持我們應該資助幼兒園的觀點，而Natarajan則持反對意見。
在辯手看來，幼兒園「對整個社會都有好處」。支持他們是我們的責任。」好的學前教育意味著孩子，尤其是貧窮的孩子，在生活中表現得更好。
Natarajan反駁說，學前教育補貼「不過是出於政治動機向中產階級成員發放的贈品……」而不是那些最弱勢的人。」他還駁斥了辯論者的假設，例如，補貼將切實改善窮人的教育。
辯手在2018年的辯論中表現出了進步。它的一個新花招是能夠提出一個類似的論點——在這種情況下，補貼醫療保健可能是有益的。另一個是提高了反駁技巧。Natarajan認為，一些孩子在三四歲時可能無法通過學前教育從這個競爭激烈的世界中受益，於是IBM抓住了這個觀點，並提出了異議:「我的對手認為，學前教育是有害的。」
「自6月份以來，我們一直在非常努力地改進系統，」IBM Research項目辯手、首席研究員諾姆·斯洛尼姆(Noam Slonim)說。辯手的原始資料——學術出版物和新聞文章——也得到了擴充，增加了截至2018年底的一年的數據。
在舊金山舉行的IBM智庫大會上，這是IBM辯手的最後一場大型辯論。Aharonov說:「辯手很好，這是展示的好機會，但我們應該把重點放在如何利用這項技術，使其在商業上可行。」
Aharonov說:"我們正處於最後敲定第一個工作用例的階段。"她說，這個工作用例可以是幫助一家公司了解員工或客戶的觀點，或者是幫助新聞媒體或政府讓人們參與到有爭議問題的討論中來。
這是因為項目辯論者背後的技術都是關於現實世界的混亂與細微的差別，而不是遊戲的黑白領域。
「我們正走出人工智慧的舒適區，進入更加灰色的領域，」斯洛尼姆說。
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