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2019年，Harish Natarajan在约800名直播观众面前参与了一场辩论，对手是一台五英尺半高的方形电脑。那台电脑名为“辩手计划”（Project Debater），是由IBM公司设计的人工智能系统。Natarajan是全球公认的辩论冠军，那次辩论的主题是是否需要补贴学前教育。
经过观众投票表决，“辩手计划”输掉了辩论。但是“它”展示出了自己形成的、逻辑通畅的开场陈述。此外在2018年，“辩手计划”赢得了一次辩论并且在另一场中几乎与对手平局。尽管如此，该系统在论证和反驳的过程中仍然显得非常愚蠢。
虽然短时间内计算机无法登上政治演讲台，但是近期发表在《自然》（Nature）杂志上的一项研究表明，这种算法正在逐步接近由正式辩论所代表的复杂人类交流行为。
人工智能已经在一系列棋盘游戏和视频游戏中大获成功，更不用说著名的智力问答节目，但研究人员发现辩论还处在人工智能的“舒适圈”之外。最近几十年里，人工智能取得了令人震惊的进步。1997年，IBM公司的“深蓝”（Deep Blue）在六局制比赛中击败多次卫冕国际象棋冠军的最强棋手Garry Kasparov，成为了第一台获此成就的电脑。14年后，问答节目《危险边缘！》（Jeopardy!）的全明星选手Brad Rutter和Ken Jennings在各自的比赛中被IBM公司的“沃森”（Watson）击败。
许多有竞争力的人工智能已经在有明确胜负的游戏或任务上进行了测试，并且已经经受住考验，能够编码确定的二进制算法。人类复杂的交流能力非常微妙，计算机科学家们还无法掌控能与人类进行复杂对话的系统。而“辩手计划”正在接近这一目标。
在《自然》的新论文中，IBM研究人员（IBM位于以色列海法和爱尔兰都柏林的AI研究中心组成的团队）报告了该系统的进展。在2019年的辩论之后，15名虚拟听众对“辩手计划”和三位人类精英辩手在近80个不同领域中发表的演讲进行了评估。
在这些人类与机器的竞争中，双方都不允许接触网络。不过每一方都有15分钟时间来“整理思路”，IBM沟通研究全球实验室经理Christopher P. Sciacca说。这意味着人类辩手有一些时间来简单记录一些关于手头论题的想法，比如补贴学前教育；而“辩手计划”会根据特定的辩题梳理数百万篇先前存储的报纸文章和维基百科条目，分析特定主题的句子，找到异同点。准备时间结束后，双方交替进行4分钟的陈述，然后各自有2分钟时间进行总结陈词。
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根据听众和读者的打分，“辩手计划”在2018年成功赢下了三位精英辩手中的一位，并且在开场陈述中获得了令人印象深刻的高分。但平均来说，它还是略次于人类的整体水平。其难点在于保持多向的、有意义的信息交换，类似于真实的人类交谈。尽管如此，这项研究结果仍会推动AI系统的开发，使其能够被理解并产生有意义的语言交互作用。
IBM研究院的著名工程师、“辩手计划”的主要创始研究者Noam Slonim说：“近年来有无数研究关注于开发能够理解和产生人类语言的算法。研究目标包括预测一句话中所蕴涵的情感以及更复杂的任务，比如机器翻译和对话系统。”IBM的研究结果反映出，IBM的系统虽然仍旧不敌人类，但可以以一定方式与对手互动，这是其他AI系统无法做到的。许多类似的系统只能够产生看似有意义且符合语法的语句。但是，该领域一个主要问题是机器是否能够模仿真实的人类推理或者拥有意识。
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“目前‘辩手计划’远不够完美，它的败北表明与人类的争论与辩论有多么困难。”苏格兰邓迪大学的计算机科学家Chris Reed说到，他没有参与该项研究，但他是2019年辩论的听众之一。“‘辩手计划’研究是革命性的工程杰作……从系统的现场表现来看，IBM团队的研究尺度也很清楚：不仅可以运用从海量数据集中提取的知识，还可以即时回应人类的话语。”
Natarajan和其他辩手还没准备好承认输给“机器帝王”。当然人们都希望更好的情况发生，但无论好坏，机器学习正在开始进入一个超越象棋和围棋这种固定规则的领域。
撰文：Bret Stetka，居住在纽约的作家，也是Medscape Neurology（WebMD的子公司）的编辑主任。
翻译：常灏杰
审校：曾小欢
引进来源：科学美国人
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