AI现在可以与人类辩论，有时也会说服他们

今天对科学谈话播客，诺姆斯斯金姆对科学的美国令人印象深刻的计算机工程令人印象深刻的壮举：一个AI动力的自治系统，可以与人类进行复杂的辩论，从而从补贴学前班和太空探索的优点。遗传工程缺点。

在一个新的自然论文中，Slonim和同事表明，跨越80个辩论主题，项目辩论的计算论点技术已经非常积弱地表现非常非常方向 - 是人类观众是判断。 “然而，平均仍然有点低于专家辩护者获得的结果，”Slonim说。

在2019年的旧金山展示中，其首次公开首次公开首次亮相，该系统与专家辩护人哈里斯塔拉省举行。

除了游戏之外，很难看到人类和机器相互互相反对，更不用说在一个歌剧竞争中。

与其人类对应不同，AI仅为15分钟才能研究该主题，并准备以纪录速度的数千千兆字节的信息，以形成稍后通过机器人女性提供的开放声明和层次账户参数。声音，碎片，以及附近的完美词汇。

它不能在旧金山中最好的natarajan，但在不同的辩论中，由Slonim和Slonim和IBM研究员Ranit Aharonov的系统联合领导 - 已经设法在关于使用远程医疗的辩论中改变九个人的立场，基本上向其辩论争辩并反驳对手的争论。

但是如何为像这样的复杂系统构建架构？是能够在辩论中识别意义或更大的背景的AI吗？一个系统可以从项目辩论中解除的系统，有一天干预现实社交媒体争论，以便在一个方向或另一个方向上搅拌争论，无论好坏吗？我们在播客中回答这些问题，更多。

它和古代希腊一样古老，而且练习，受到激情，因为它是事实和证据。

[来自旧金山的音频辩论：“但这一点，这真的是我们的第一个。第一次是人工智能，即项目辩论，将在我们的阶段与人类争论，也可能是最好的辩论胜...“]

在2019年，在2019年，在2019年在一场现场观众面前发生的辩论。

我的客人今天是Noam Slonim，IBM Research Haifa的杰出工程师，以及同事Ranit Aharonov和其他人，创造了舞台上的AI。

它是用NLP或自然语言处理模型建造的，并使用深度学习和机器学习技术训练。

它的模型可以在400万报纸文章和维基百科页面上扫描，其中需要一个人完成一杯咖啡。

有些新闻网点称为IT小姐项目辩论，请与“她”代词一起提及。

我个人对人性化态度。但是，让我这么说：直到推特上，从事低水平的辩论和在嘴里发泡，动物 - 猫或一只狗 - 是更好的宠物，现在，“它”会这样做。

Pakinam Amer：Noam，谁决定你的AI是否赢得了辩论？你如何衡量它？

Noam Slonim：我想，合理的措施是要求观众在辩论开始之前投票，然后在辩论结束后再次投票。然后，获胜者被宣布为能够将更多投票票的来的方面。但我们还向观众询问了另一个问题，在辩论期间，在辩论期间，在我们与人类的几乎所有辩论中一直在更好地丰富了你的知识，该系统的得分明显高于人类？认为这不是很令人惊讶，但仍然是令人欣慰和有趣的观察。

辩论涉及参数，柜台参数......交叉引用和类比......能够在对话中充满信心，判断一条信息的质量，以及它是否会进一步的原因，最后，留下一个对观众的印象。足以让他们摇摆到你身边。

NOAM Slonim：首先，在高层，系统有两个主要信息来源。其中一个是大约4亿报纸文章的巨大收藏品。当辩论开始时，系统是一个尝试查找 - 使用不同的AI组件，系统试图找到 - 满足三个标准的短篇文本：它们应该与主题相关，他们应该是争论的，他们应该争论这个主题的一些事情，他们应该支持我们的辩论。

一旦它找到了这些短篇文章，系统就是试图使用其他功能，以便将它们粘在一起陷入令人信服的叙述。因此这是系统信息的一个主要来源。该系统的其他主要信息来源是一个更具原则性论据的集合，它试图捕捉人类所拥有的许多不同辩论之间的共性。

所以这些是专家撰写的论据，我们有数千名如此更为原则的争论要素。当辩论开始时，系统正在寻找此系列中最相关的原则参数，以便在正确的时序中使用它们。所以只是为了举个例子，我们的原则论点是什么意思。

因此，如果您违反了禁止销售酒精，或者是否禁止器官贸易，在这两种情况下，反对派可能会争辩说，如果您禁止某些东西，您可以在出现黑色的风险市场，其本身具有很大的否定影响。所以黑色市场论点是一个原则的。它可以在许多不同的上下文中使用。这就是系统试图与此信息来源有所作用。

但顺便说一句，人们可能天真地假设这只是一个关键词匹配的东西，如果你禁止某事，我们应该预测反对派使用黑市的争论。但显然，情况并非总是如此。所以有时我们介绍了关于我们是否应该禁止使用互联网饼干的辩论的例子。所以，我们可能，我们＆＃39;重新看看销售街角的互联网饼干的黑色市场或类似的东西。所以它比这更细腻。因此，在这方面，系统需要开发对人类语言的更细致的理解，以便表现良好。所以这是第二个主要信息来源。

最后，当然，有一个按钮，这是最具挑战性的部分，我们需要以某种方式回应反对派提出的论据。这首先通过了解人类对手阐述的墙壁来开始。为此，我们只需使用框中的Watson语音识别能力。但当然，我们需要超越墙壁，我们需要以某种方式了解对反对派的论点的要点。

为此，我们使用了一个技术的武器。其中大多数都将依靠同样的原则，以提前预测反对可能会争论，然后倾听决定反对派是否会制定这些论点，然后相应地响应。

Pakinam Amer：你可能已经注意到NoAM指的是Watson-这不是对IBM的创始人Thomas J. Watson的引用，而是一个超级计算机......一个项目辩论者的前身，好的，好的，这是在托马斯J. Watson以托马斯J. Watson命名。 （你赢了！）

Watson - 计算机不是工业家 - 首次亮相“危险！ IBM挑战“2011年。

它杀死了它，嘲笑人类竞争，并以77,000美元的分数包裹起来。

AI还在彭博和智力方格美国的协作系列中得到特色，由IBM支付。本系列是第一次真正削弱其权力，以分析使用人群资料的人类辩护者通常采取的相同问题。

在一点时，IBM Watson从公众提交超过5,000份，都以自然人语言写成。然后分析了参数。

它过滤了无关的数据，并将其余部分聚集到“for”和“＆＃39;＆＃39;类别。然后，它能够编织一个叙述，它发挥着争论的每一侧的力量。

也许项目辩论可以在一天的大哥的优势 - 当然，没有偏见。

谈到偏见......过去几年证明，算法与创造它们的人一样偏见。如果不是一捆算法，那么项目争议是什么？

它也是一个没有情感的系统，一个固有的道德指南针或权利或错误的感觉。它是中立和公平的，因为它陷入了现场辩论。

那么我们如何保证它不是从错误的来源中拉出偏见或恶意的来源？

noam slonim：所以，如果数据偏见，系统可能对此敏感......如果你＆＃39;考虑到一个特定的争议，......你最终得到了，你知道，一千个支持运动的参数，只有五个比赛的论点，你立即明白你的数据中有偏见，你＆＃39;重新考虑有利于o ne边与另一个人相比。现在，这偏见是否合理，这是一个不同的问题。但这是至少一种量化和理解偏见的方法。

Pakinam Amer：换句话说，虽然项目辩论者无法从来源中删除偏见，但它可以以某种方式识别它。到目前为止，它不是从整个互联网中拉动，而是来自一个验证的资源库，包括学术期刊，以及可靠的新闻。

虽然项目辩论者确实是聪明的 - 而计算机工程的壮举 - 它仍然错过了可以制造或破坏一些辩论的非常明显的人类元素。一个人的声音，魅力，魅力，充满激情的信念，在一个人争论或反对。与此同时，辩论是不露面的......一个屏幕。

noam slonim：你是对的，你知道。即使我们回到古希腊人，亚里士多德，他正在考虑修辞学，他为修辞学定义了三大支柱，我们有徽标和精神和悲伤。我们开发的系统更专注于徽标。也就是说，我认为它也有其他柱子的元素。

所以首先，我认为这是一个有趣的问题，你知道，人工智能制度有一个精神的程度？我认为它确实如此。因为当观众听到我们的机器时，引用与辩论相关的数字和具体事实，观众了解这是一台机器。并且，我认为机器呈现的数据是可靠的。

此外，关于Pathos，这是辩论期间的另一个非常重要的因素。显然，人类对此更好。但仍然，我们也投资了这些方面。我们会尽力让系统的声音更加表达，而不是太多，但对于辩论的目的而言仍然更加表达。

所以我们在某种程度上努力考虑所有三个方面。但实际上，我们＆＃39;重新举起了更多的标志，这可以解释辩论的一些结果。但是，在学术界有球队，实际上是考虑到其他方面的。所以这是一个非常活跃的研究领域。

Pakinam Amer：将项目堕胎带到生活的团队不仅涉及计算机科学家和技术人员。据诺姆说，它是在许多学科的交叉点。在一分钟之上，他们甚至有一个作者，一个哲学学生和团队的世界冠军辩论。

我忍不住想知道某些日子项目辩论者是否会发现它进入我们的社交媒体，作为调解员或误导警察。

Noam Slonim：在去年，我们开始审议更多，我会说对话系统的互动形式，这些系统受益于概念和资产以及我们作为项目辩论的一部分开发的技术。我们在辩论中展示了该系统，这是互动的，但结构非常明确。在免费对话中，这是我们在学术界的合作者开始探索的不同情景，我们如何将这些概念带入更具免费对话的风格系统？

观察这个[免费对话]和辩论之间的差异很有意思，因为在辩论中，你真的试图击败对手......在这里，我相信这是一个不同的情况，对吧？它有很多含义，因为如果你只是在另一边拍摄射击证据，这旨在证明他们错误的另一方，这不会那么有益，可能是你会引起的另一边更具保护性。

所以我们正在寻找需要新功能的东西。它也是在以某种程度上倾听他们对另一方的担忧。希望在未来几个月内，我们将分享一些有趣的结果。

Pakinam Amer：我敢说即使是项目辩论也不能反对那个。诺姆说这是他们的下一个挑战：使AI系统在自由，互动对话中工作。他承诺，他和他的团队将在未来几个月内分享更多。

目前，您从海法中的IBM研究实验室从NOAM Slonim听到了。

这是科学谈话，这是你的主人pakinam amer。 谢谢你的倾听。