AI人類辯論打平手 觀眾評分:立論資料豐富 表達稍遜

美國IBM公司周一舉行一場人機辯論大賽,展示最新研發的人工智能(AI)系統「Project Debater」,跟兩名人類辯論,結果1比1打成平手。專家稱,語言較有指定棋盤範圍的棋類活動更複雜,難度更高,顯示AI在人類自信遠優於機器的領域也正發展神速。

Debater由IBM花6年時間研發,懂得編寫講辭和表達,也能聆聽和理解演講重點並制定論據。兩場人機辯論議題分別是「我們應該資助開發太空」和「我們應該增加使用遠距醫療」,雙方需準備4分鐘申論、4分鐘質詢和2分鐘結辯。

女聲Debater 藉新聞資料庫佐證

Debater外形是一部長方立體黑盒子,用女聲發言,節奏自然且演辭具結構。它能夠處理大量數據,從由數以百萬計新聞報道組成的資料庫中尋找相關資料建構論證,轉化為文章。

辯論由現場觀眾評分。Debater的語言精準度和議論清晰度仍有不足,例如一度重複論點、句子不連貫,或突兀地隨機加入趣聞和名言。現場觀眾在兩場辯論中投票時,認為Debater在表達上遜於人類,但提供資料量較多。它雖有幾次甩漏,但觀眾認為第二場辯論中它說服力較高。

學者﹕語言彈性大 難度勝對弈

IBM過去研發過知名的人工智能系統和超級電腦,包括1997年擊敗國際象棋棋王的超級電腦「深藍」(Deep Blue),和2011年勝出電視節目比賽的「沃森」(Watson)。近年由Google研發、稱霸圍棋的人工智能AlphaGo亦令外界眼前一亮。

周一在現場觀戰的蘇格蘭鄧迪大學電腦科學及哲學教授里德(Chris Reed)稱,對AI而言,利用語言和論證辯論難度更高﹕「國際象棋規則不多,棋盤很小而棋子不多;即使圍棋棋盤較大,亦有明確界線。相反,語言界線不太清晰,句子轉折或規則有很大彈性。」

研發6年 IBM﹕盼助人類決策

IBM的研究總監克里希納(Arvind Krishna)稱,他們目標是透過用AI建立有說服力的論據協助人類作決策,例如「我們應該在西非開採石油嗎?我們應該容許食物有抗生素嗎?這些都沒有對錯答案,但我們想要的是一個有識見的辯論。」

(衛報/金融時報)

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