為了要打造一台可以跟真人辯論的 AI 電腦, IBM 的技術挑戰是什麼?

台灣時間 2 月 12 ,史上第一場 AI 與人類的公開辯論賽在 IBM 的 Think 2019 年會中激烈展開。上場的 AI 名為 Project Debater,是 IBM 多年研發的辯論 AI ;而人類辯手則是世界級的辯論冠軍 Harish Natarajan。

這場人機大戰,人類取得了勝利,Harish Natarajan 再次摘下冠軍頭銜;至於 AI ,在取得圍棋、德州撲克、星海爭霸等多次勝利之後,AI 這次則敗給了人類。

然而, 能夠和世界冠軍打對台, AI 已經突破了不少技術挑戰。

辯論中, Debater 展現強大的背景知識與尋找關鍵資訊能力

這場比賽的辯論主題是:我們應該資助托兒所嗎?為了準備這場比賽, Debater 閱讀了 3 億篇文章 ,將近 100 億個句子;比賽當中, Debater 不能連網 ,只能從自身的資料庫和對手的論述當中,找到自己的論述。

雖然這次 Debater 輸給人類,但這場比賽也展現了 AI 的強項。 AI 的 背景知識 比人類多,可以信手拈來一段論述,並可以 精確的點出論點 ;然而, Debater 的修辭能力不如人類對手 Harish ,而且人類具有實際體驗的優勢。

Natarajan 在賽後表示,對 Debater 最驚訝的就是它的知識量,並且從大量資訊中迅速找到關鍵訊息,組織論述的能力。

需要同時整合多個系統,是 Debater 最大的技術挑戰

至於背後的推手 IBM ,則將辯論 AI 視為近年的發展目標。2011 年, IBM 的華生系統在《危險邊緣(Jeopardy)》節目中擊敗人類對手。然而華生系統在危險邊緣裡面對的問題,都是定義清楚,有標準答案的問題,但 IBM 希望發展辯論型的 AI ,讓它可以 處理定義模糊,更貼近現實世界的問題 ,因此從 2012 年開始, IBM 就往辯論 AI 發展。

辯論對 AI 最大的挑戰,就是沒有標準答案,只能去權衡各種不同的選項。 此外, AI 最擅長的是聚焦在一件事情上,把它做到最好,例如 AlphaGo 專注於下圍棋,Alphastar 專注於打星海爭霸,或者是導航、安排會議等等。這些任務相對單純,它們在執行任務的時候,只要專注於眼前任務即可。

然而,辯論卻是一連串複雜的過程,辯論者需要聽對手的論述、理解內容、尋找論點、表達論述等等,牽涉到聆聽、語意理解與分析、尋找論點、組織論述與表達等工作, 對 AI 來說,它需要同時整合不同的系統,並且要讓它們順暢的運作。

此外,要讓 Debater 順利運作, 硬體要求也相當驚人 。 Debator 具有 28 核心的 CPU ,記憶體容量高達 768 GB ,是一般電腦的 50 倍大。辯論對人類來說已經相當耗腦力,對 AI 的硬體要求,更是一般的電腦無法企及。

跳脫對標準答案的要求,AI 可以面對模稜兩可的情況

早在 1990 年代中期, IBM 的 Deep Blue 就已經打敗世界西洋棋冠軍,然而 20 年過後,IBM 才成功研發辯論 AI,並讓它參與辯論賽。

而這場辯論賽,是 IBM 的 AI 所面對的最艱困挑戰,雖然最後輸了,但這是 AI 技術的一大進步。

「對 AI 來說,辯論是超越『舒適圈』的一項任務;當 AI 具有辯論的能力,代表它完全進入了人類的領域。」領導 Debater 專案的 AI 科學家 Noam Slonim 如此表示。

然而,這也是 Debater 最後一場大型辯論賽,Debater 的專案管理 Ranit Aharonov 表示, 未來要試著將這項技術用於商用 ,例如協助企業了解員工和消費者的觀點,或是幫助媒體或政府單位了解輿情。

因為 Debater 對 AI 技術意義在於, AI 跳脫對標準答案的要求,可以進入灰色地帶,面對模稜兩可的情況,而這才是真實世界的運作方式。 Aharonov 表示,期望這項技術,能夠讓未來的溝通與決策模式更加豐富。

參考資料來源:
1.《The Mercury News》:〈IBM’s AI loses debate to human but has strong showing
2.《Cnet》:〈IBM’s AI loses debate to a human, but it’s got worlds to conquer
(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:IntelligenceSquared Debates Youtube Channel

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