藍色的舞臺上，正中間立著一塊黑色的面板，面板上藍色的扁圓形屏幕正在閃動，后面傳出冷靜而理性的女聲。

而右側的講臺上，一位西裝革履的小哥正在聆聽這個面板的“演講”，時而動筆記錄，時而面色凝重，時而嘴角扯出一抹笑容，看起來信心滿滿，胸有成竹。

這是ibm的人工智能辯手與人類冠軍辯手的對決，也是今年think 2019大會的一個環節。

這意味著人工智能在戰勝人類頂尖棋手，征服人類頂尖游戲玩家后，又在辯論領域對人類發起挑戰。而機器的語言表達和理解能力，都達到了史上全新的高度。

現場分析師：

ai辯手傳遞的信息量更豐富

美國舊金山時間本周一晚7點，ibm耗時超過六年研發的首個能與人類進行復雜辯論的ai系統project debater(下稱debater)，在現場觀眾面前與人類頂尖辯手、2012年歐洲辯論冠軍、牛津學霸哈利什-納塔拉進行。他們就同一個話題——是否應該補貼學前教育進行辯論。辯論有三個固定環節：4分鐘陳述自己論點，4分鐘反駁對方論點，2分鐘總結陳詞。

現場觀眾通過投票支持各方觀點，他們中大部分是媒體記者和分析師。一位親歷辯論全過程的分析師表示：“雖然整體來看，人類辯手的表達更好，但ai辯手傳遞信息量的豐富度則優于人類，debater很好地證明了自己觀點的說服力?！?/p>

在辯論開始前，觀眾幾乎一邊倒地支持正方，也就是人工智能辯手的立場，支持率高達79%，反對的比例僅13%，然后在20分鐘辯論過后的第二輪投票中，人工智能的支持率下降到62%，跌幅17%；人類辯手的支持率則上升了17%至30%。這意味著人類辯手的說服力仍然高于人工智能，最終獲得了這場辯論的勝利。

機器大挑戰：

除陳述觀點，還需聽懂對話

值得注意的是，不同于簡單與人類進行對話的智能音箱，在辯論過程中，除了陳述自己的觀點之外，ai系統還需要聽取人類辯手的辯論內容，并且理解他所說的意思，并進行反駁。“這對于機器而言是一大挑戰。”ibm研究總監dario gil表示，“辯論和回答問題有本質的差別，因為回答問題只是提供事實的信息，在辯論中，ai不僅僅要表達，而且要在理解人類復雜的語言的基礎上表達。搜索引擎只完成了一半的工作，在辯論中并沒有標準的答案?！?/p>

在針對是否應該補貼學前教育的辯題中，debater以一個女聲的形象出現，她是正方，對該提議表示支持。辯論中，debater語氣平靜而理智，整個過程中習慣引用數據和案例來證明自己的觀點，可以推測出debater擁有強大的知識儲備，在這方面顯勝人類辯手。作為反方，人類辯手則更擅長基于debater所陳述的觀點進行反駁，這一方面恰好是debater所欠缺的。

強大的語料庫是debater展開辯論的基礎。據ibm方面介紹，訓練debater的語料庫擁有3億多個可靠信息來源，包含2011年以來全球商業、法律、學術和政府機構等領域的專業人士所使用的主流報紙和雜志中的文章以及維基百科。

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。