在闡述“應該資助學(xué)前教育”時(shí)，它旁征博引，從100億個(gè)句子中精準地找到支持論點(diǎn)的信息，并組織成語(yǔ)言，幾乎完美地與人類(lèi)辯手進(jìn)行辯論，其中多次指出，對學(xué)前教育的資助不能僅僅考慮資金，這更是社會(huì )問(wèn)題，需要從政治和道德等方面進(jìn)行考慮，“因為這對社會(huì )有好處，我們應該支持”。

　　在結束自己的辯論時(shí)，Project Debater甚至文質(zhì)彬彬地引用了英國著(zhù)名政治家、作家Benjamin Disraeli的一句名言--權力的唯一作用是造福人類(lèi)(Power has only one duty - to secure the social welfare of the people.)，擲地有聲，完美地為自己的辯論畫(huà)上句號。

　　從“統計局1960年、2013年研究統計摘要”，到“疾病控制和預防中心報告”；從“澳大利亞第21任總理GoughWhitlam”到“應用經(jīng)濟和社會(huì )研究所”；從“心理科學(xué)雜志”到“新澤西研究”，Project Debater全都通曉，并能在15分鐘的準備時(shí)間之內收集并整理了相當大而精確的信息量。更為可貴的是，Project Debater能夠把這些信息量進(jìn)行分析，告訴你這些信息意味著(zhù)什么，這最后一步對于人類(lèi)決策至關(guān)重要。

　　在這場(chǎng)辯論賽中，Project Debater一如既往地展現了優(yōu)秀的辯論水平，現場(chǎng)觀(guān)賽者的投票以及評價(jià)直接體現了它的完美表現。面對“誰(shuí)更豐富了你的知識（Better enriched your knowledge）？”這個(gè)問(wèn)題，現場(chǎng)有近60%的人選擇投票給ProjectDebater，足見(jiàn)AI帶給人們更多“耳目一新”的想法。

圖片來(lái)自IBMthink2019官網(wǎng)

　　而作為直接對手的Harish Natarajan，則有更深刻的體會(huì )，用他的全程感受去形容人類(lèi)對ProjectDebater的震撼再適合不過(guò)--由賽前對素未謀面的智能機器的緊張，到沉浸入與人類(lèi)辯論無(wú)異的冷靜，到賽后如夢(mèng)初醒般的驚艷，我們可以看到，ProjectDebater的智慧正越來(lái)越接近人類(lèi)。

　　一直以來(lái)，AI所解決的挑戰都是非黑即白、有明顯的輸贏(yíng)和對錯標準，但辯論卻是一個(gè)開(kāi)放式的挑戰，沒(méi)有所謂的正確答案。

　　正如Harish在賽后的采訪(fǎng)中談到，Project Debater的表現相當令他深刻，因為它突破了挑戰，能夠在沒(méi)有明確目標的情況下進(jìn)行相當好的辯論：“不同于圍棋，你需要比對手獲得更多的占領(lǐng)區域；不同于象棋，你需要將死國王。辯論的目的是比對手更具說(shuō)服力，但這并沒(méi)有明確的規則定義了你是否滿(mǎn)足了這個(gè)要求。”

　　Project Debater可以是正方也可以是反方，所以它可以快速地幫助人了解一個(gè)問(wèn)題的兩個(gè)方面，幫助人更加客觀(guān)、全面地考慮問(wèn)題，以作出更好的決策。為了突破這一系列的挑戰，Project Debater被IBM的科學(xué)家們賦予了三大能力。

　　在辯論的開(kāi)始，Project Debater能夠像人一樣傾聽(tīng)，對人類(lèi)語(yǔ)言及其中及其細微的差別有深刻的理解和消化。我們知道人類(lèi)語(yǔ)言博大精深，人類(lèi)自身尚且不能輕易地準確獲取對話(huà)人傳遞的信息，這對機器來(lái)說(shuō)無(wú)疑是更大的挑戰。

　　不同于我們熟知的閱讀理解的功能，當對方辯手開(kāi)始講的時(shí)候，ProjectDebater要能聽(tīng)懂長(cháng)達4分鐘的內容，對方人類(lèi)辯手在講的過(guò)程中語(yǔ)速可能是快的，情感可能是充滿(mǎn)激情的，同時(shí)還會(huì )有一些道德性、倫理性的問(wèn)題，Project Debater要在聽(tīng)力理解中做到能夠理解對方所表達的主旨。這和我們已經(jīng)熟悉的個(gè)人助手一類(lèi)的智能是完全不同的，因為像個(gè)人助手類(lèi)只需要聽(tīng)懂一句話(huà)就可以，比如開(kāi)燈、關(guān)燈，而在ProjectDebater要在很長(cháng)的語(yǔ)句中去聽(tīng)懂對方的主旨。

　　Project Debater能夠在裝滿(mǎn)了上億篇主流報紙、雜志文章的海量的知識庫中快速地、精準地找到數百個(gè)恰如其分的論據，并能在幾分鐘內快速組織回應。它第一次證實(shí)了計算機能夠消化海量語(yǔ)料庫，針對給定的有爭議的簡(jiǎn)短主題描述，能夠撰寫(xiě)結構良好的演講內容，并清晰且有針對性地表達出來(lái)。

　　在信息科技領(lǐng)域，AI領(lǐng)域的人士和IBM的專(zhuān)家總結了人類(lèi)專(zhuān)家辯手的一些共同性，對ProjectDebater進(jìn)行模擬、建模，并且把這個(gè)注入到系統中去，就形成了一個(gè)知識圖譜給到ProjectDebater來(lái)用。所以一旦開(kāi)始去進(jìn)行辯論的時(shí)候，ProjectDebater就可以在已經(jīng)形成的圖譜中去做自己的向導和索引，找到可以支撐他的證據。

　　實(shí)際上，ProjectDebater存在的目的不是為了擊敗人類(lèi)，而是探究如何通過(guò)信息交換和有效交流實(shí)現人機合作，提升決策效率和科學(xué)性，真正推動(dòng)AI系統的疆界，更好地理解人類(lèi)。為了實(shí)現這一目標，IBM已就此進(jìn)行了超過(guò)六年的探索。

　　在長(cháng)期積累下，IBM研究院Project Debater團隊成員，在各個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)表了眾多篇論文，其中最突出的就是提出計算辯論（Computational Argumentation）這一迅速崛起的領(lǐng)域。期間提出的多個(gè)突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果，推動(dòng)了包括獨特的自然語(yǔ)言處理（NLP）、機器學(xué)習和推理技術(shù)等多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步。

圖片來(lái)自海法研究院
IBM海法研究院Project Debater首席研究員Noam Slonim博士（左）
和Project Debater全球經(jīng)理Ranit Aharonov博士（右）

　　研究Project Debater過(guò)程中取得的技術(shù)研究成果，對于其他應用類(lèi)似技術(shù)的人工智能場(chǎng)景會(huì )有極大的推動(dòng)作用。而這些技術(shù)的應用，對于Project Debater能夠跨不同領(lǐng)域和數據集進(jìn)行學(xué)習，從而產(chǎn)生新的知識和理解起了關(guān)鍵作用。

　　如果說(shuō)AI棋手首次戰勝人類(lèi)觸發(fā)的是人們對于高科技發(fā)展的感官震撼，那AI辯手與人類(lèi)頂級辯手精彩辯論的表現，則會(huì )將我們在欣喜、驚嘆以及期許中推向進(jìn)一步的思辨：在掌握了人類(lèi)語(yǔ)言能力之后，AI”冒險“的下一站將駐足何處？在未來(lái)的人類(lèi)世界中它會(huì )掀起哪些更大的波瀾？

　　AI和人類(lèi)，誰(shuí)輸誰(shuí)贏(yíng)其實(shí)并沒(méi)有那么重要。AI背后的技術(shù)以及如何幫助人類(lèi)做出更加明智、無(wú)偏頗的決定，這才是我們應當關(guān)注的焦點(diǎn)。在真實(shí)的世界中，我們并不是需要回答很多瑣碎的問(wèn)題，而是要回答真正重要的問(wèn)題并做出真正重要的決策，尤其是要在海量的信息中找到那些能夠助力無(wú)偏頗決策的信息。

　　我們可以看到，在辯論過(guò)程中可以看出一個(gè)事情的好與壞、利與弊、支持與反對不同的觀(guān)點(diǎn)，這就意味著(zhù)在循證的基礎上，機器可以輔助我們做決策。未來(lái)，在人機同行的時(shí)代，人類(lèi)的智慧加上機器的智能將迸發(fā)出無(wú)限的可能。Harish在采訪(fǎng)中也表達了相似的觀(guān)點(diǎn)，他相信人工智能在不久的將來(lái)將能夠幫助人類(lèi)做出決策。

　　很明顯，IBM的ProjectDebater還將繼續成長(cháng)，隨著(zhù)時(shí)代的需要與技術(shù)的發(fā)展，它的優(yōu)勢將進(jìn)一步體現，”從100億個(gè)句子中找到幾百句恰如其分的觀(guān)點(diǎn)，并完美組合起來(lái)有理有據的進(jìn)行辯駁。“這一點(diǎn)或許是單憑人腦無(wú)法媲美的，但幸運的是，人類(lèi)是它的發(fā)明者。發(fā)揮它無(wú)感情無(wú)偏差的客觀(guān)性，它將成為人類(lèi)智力的有力補充。在未來(lái)，機器智能+人類(lèi)智能的增強智能時(shí)代會(huì )產(chǎn)生何種可能，我們拭目以待。