IBM的“辩论机器人”，已经基本能把你喷晕了

讲到未来的方向，Project Debater下一步就是要让人工智能更像人。一个小孩子去上学，学科学，学历史，你给他看了两三张大象的图片，人就学会了从不同的角度看大象。下一次再看到大象的图片，即使不是这个角度也知道是大象，也就是人可以去理解概念，并且在概念的基础上学以致用到新的领域，这种开放域的应用能力是强的。但是机器不会，即使目前AI再发达，AI和计算机所学的还是从一个具体的例子中去学，学不会概念，尚不能把概念进行学以致用的应用。现在AI做的工作还是再学习的工作，而我们希望AI下一步的发展是从比较窄的例子上学习，而后扩展到比较宽泛的领域、跨不同领域的应用，以及能够从概念上学习。不是再学习的能力，而是具体自己去推理的能力。

品玩：这个项目展现了结构良好的演讲内容，甚至会适时展现幽默感。请问从技术的角度看，机器的幽默感怎么产生的？这是自发的，还是IBM有意去展现出来的？

Ranit Aharonov：我们也知道要让人能够持续聚精会神地去辩论，任何一方都应该有点幽默。我们也知道在人类中开玩笑有两种，第一类是原创的笑话，第二是复制的笑话。我们在系统中首先有海量笑话、开玩笑、幽默的输入，算法可以告诉Project Debater什么时候适合它去开哪一个玩笑。

所以从技术上来讲，它不是一个自发的行为，它更倾向于第二种，而是之前有海量的幽默和笑话在系统里面。但是它又具有一定的自发性，从这个意义上来讲是我们故意去做的，有意为之。它有一定的自发性，因为算法可以告诉Project Debater在什么时候合适去开什么样的玩笑。

知识分子：我所理解的Project Debater辩论的过程是自发的、实时完成的过程。在这个过程中既要了解对方辩手的观点，同时也要准备好自己如何驳斥对方观点，自发、实时完成的进程是怎么样做到的？

Noam Slonim：这次辩论是完全即兴，Project Debater之前没有见到，也不知道辩论的题目是什么。一旦开始辩论，是很难预期到对方会怎样说的，这是主要的挑战。如何应对呢？主要是在两个层面去应对完全即兴、无法预期的情况。

一方面是刚才讲到第一个层面上通过知识图谱来模拟人类困境，形成辩驳的能力。我们是在系统中去模拟了，并且对不同论证中的共同点来建模。举个例子，比如说涉及到是否要禁止器官的贩运、器官贸易，是否要禁止酒精的贸易。类似于这种类型的辩题，我们可以自然而然期待如果禁止了器官交易、酒精交易，有一种风险是会有黑市的蓬勃发展。理论上来讲，Project Debater的系统可以理解与这种类型相关的一些辩论，但凡是针对这种类型的观点进行辩论，后续就会出现与黑市相关的问题，于是可以在模拟好中的图谱等待着与黑市相关话题的出现。

如果这样讲，大家就会觉得这并不难，语料库足够大就够了，一旦出现要禁止什么东西，你就等着，或者Project Debater就自己去搜索，去找与出现黑市相关的论证就可以了。但是并不总是这样，比如美国最近讨论比较多的是否要禁止在公共场合母乳喂养的选择。这也同样是一个要禁止什么东西的选择，但是我们知道这个东西跟黑市一点都没有关系，所以我们依然是在这个方面不断地去建模、扩大语料库，包括人类丰富的语言中各种细微和微妙的地方。这样Project Debater在已经建模的知识图谱中，才能够更加精准地为自己导航，找到与支持自己论点相关的观点。

（编辑：核心网）

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