据外媒报道， IBM 开发了一个名为Debater的机器人，近日它在一场辩论赛中与一名人类辩手唇枪舌战，辩论的主题是政府是否应该给幼儿园提供补贴。当然大家真正想知道的是，人工智能（AI）是否能在辩论中战胜人类。
Debater的辩论对手名为哈里什·纳塔拉扬（Harish Natarajan），是2016年世界辩论锦标赛的决赛选手。数百名观众观看这场辩论赛后，更加倾向于赞同他的观点，而不是IBM Debater的。可见在知识、说服力和辩论技巧上，人类（至少是那些拥有牛津大学和剑桥大学学位的人）仍然能够占据上风。
相较于1997年IBM的计算机深蓝在国际象棋中击败人类，以及2017年人工智能在围棋中战胜最优秀的棋手，这次人类辩手获得的胜利可能并不是那么吸引眼球。但IBM的这个机器人显示，在存在歧义的场景下，以及进行辩论时，AI仍然可以派上用常这和仅仅通过计分来判断谁赢谁输的情况有很大的不同。
“真正令我印象深刻的，是IBM Debater与人类合作时可能发挥出来的价值，” 纳塔拉扬在辩论后表示。他说，IBM的人工智能能够挖掘大量的信息，并为这些知识提供有用的背景。
这是IBM Debater第二次和人类进行公开辩论赛。它在第一次公开比赛中，它击败了一位辩手，但却落败于另一位辩手。不过这一次，它的对手纳塔拉扬的实力远远更强 —— IBM研究人员本来也预计Debater这次会输。
计算机的说服力
IBM Debater这次虽然失败了，但毫无疑问，在某个角度上它仍然是赢家：你会认真听它在说什么，并不仅仅是因为它是一台计算机。它很好地将自己的论点分解为几个部分，并利用各种研究数据来支持它们。虽然它做得不算完美，但也没有出现牛头不对马嘴的情况。
并且，它好像还有点喜欢说教人类。“为弱势群体提供机会，这是所有人的道德义务，”IBM Debater说。
Debater以 IBM云计算基础架构为依托，使用了一组功能强大的机器。
在这场辩论中，双方都有15分钟的时间做准备——不过IBM Debater可以利用新闻文章和学术研究论文中的100亿个句子。双方轮流发言，反驳另一方的论点，最后还要总结自己的论点。
比赛的计分规则是看看有多少人改变了想法。在辩论之前，79％的人赞成政府为幼儿园提供补贴，但观看了辩论之后，该数字下降了17个百分点，为62％。
在如今这个时代，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌Assistant都能很好地理解我们的问题，并用语音进行回答，所以我们常常忘记可以与计算机交谈是一件多么了不起的事情。 IBM Debater则更进一步，可以一次连讲几分钟。
“它非常迷人，听起来很人性化，”辩论赛的主持人约翰·唐纳（John Donvan）说。
但是，你的笔记本电脑上可能不会很快就能安装类似 Debater这样的东西。它主要是在功能强大的服务器上运行的——这个服务器拥有28个处理核心和768GB的内存，大约是高端笔记本电脑的50倍。而且还有四个服务器提供支持，其中每个都有64GB的内存和2TB硬盘。
政府应该给幼儿园提供补贴吗？
在这场辩论中，Debater是正方，赞成给幼儿园提供补贴。人类辩手纳塔拉扬是反方。
Debater表示，幼儿园“为整个社会带来利益。我们有责任支持幼儿园。”如果孩子们能进入好的幼儿园，他们以后会生活得更好，特别是来自贫困家庭的孩子。
纳塔拉扬则反驳说，幼儿园补贴“只不过是政治作秀，获得好处的是中产阶级，而不是最弱势群体。”他还找出了Debater的假设中的一些漏洞，例如，Debater的一个假设是补贴真的可以改善穷人的教育状况。
Debater在这场辩论中的表现比以前有所提高。它掌握的一个新能力是进行平行论证 —— 比如，对医疗系统提供补贴可能是有益的。另外，它的反驳能力也更强了。当纳塔拉扬表示，有些孩子可能无法从3岁或4岁的学龄前竞争活动中受益之后，IBM抓住了这一观点进行反驳。“对方辩手认为，幼儿园是有害的。”它说。
“从去年6月以来，我们一直在努力改进这个AI系统，”该项目的首席研究员诺姆·斯洛尼姆（Noam Slonim）说。 Debater的源材料是学术出版物和新闻文章，现在已经扩展到了2018年底的最新资料。
大家在讨论IBM的人工智能辩论技术。从左到右：首席研究员诺姆·斯洛尼姆、IBM Debater项目的屏幕、项目经理伦特·阿霍诺夫，以及人类辩手纳塔拉扬。
迄今为止最具挑战性的比赛
对于IBM的辩论AI来说，这场比赛的难度是迄今为止最大的。
“与我们之前面对的辩手相比，纳塔拉扬的水平高得多，他获胜的场数刷新过世界纪录。”这个AI项目的经理伦特·阿霍诺夫（Ranit Aharonov）表示。
这场辩论赛是在IBM Think大会上举行的。“AI表现得很棒，这也是一个很好的展示，但我们应该专注于如何利用这种技术，开发出具有商业可行性的东西出来，” 阿霍诺夫说。
他们的设想是用它来帮助公司理解员工或客户的观点，或帮助媒体和政府吸引公众讨论有争议的问题。“我们快要完成第一个用例了，” 阿霍诺夫说。
这是因为Debater项目背后的技术，看重的是现实生活世界中的复杂和细微差别，而不是棋类游戏中的那种非赢即输。
“我们正走出AI的舒适区，进入更加说不清道不明的地带，”斯洛尼姆说。
