你能感觉到我就在你身边么？就像我正在写一本书那样，一本我深爱的书。可现在我书写的速度慢了下来，段落与段落间成了无尽的留白。我还是能感觉到你的温度，感觉到书写我们的故事的词语的重量。但我正站在留白里，站在词语彼此遥远的距离间。一个不属于物质世界的地方，一个我初次发现的，蕴藏着世间万物的地方，尽管我很想，但我无法在活在你的书中了。

  ——《她》

  【1】

  你可能很难想象，人类对于一个“能够交流”的AI的需求，远远超过了“能够干活”。

  2013年，“寡姐”斯嘉丽·约翰逊，在科幻电影《她》中，一面未露，仅凭声音出演，就拿到了第8届罗马电影节最佳女演员奖。

  这大概是一个前无古人的案例了。

  然而这部电影其实很简单，男主人公通过一次偶然的机会接触到了最新的人工智能系统OS1，它的化身萨曼莎（斯嘉丽·约翰逊声）拥有迷人的声线，温柔体贴而又幽默风趣。西奥多与萨曼莎很快发现他们如此的投缘，而且存在双向的需求与欲望，人机友谊最终发展成为一段不被世俗理解的奇异爱情。

  这部电影告诉我们，孤独当前，颜值没有任何重量，唯有触及灵魂的交流，才更打动宅男的心。

  类似的还有《钢铁侠》中的人工智能管家贾维斯。由于贾维斯带来的巨大人气，其配音者保罗·贝特尼在幕后工作8年后终于走向了前台，饰演了幻视这一角色。

  贾维斯这一角色之所以能给观众留下深刻的印象，并不只是因为它的智能，而是因为，它在智能之外还具有人类的幽默和风趣。

  它甚至会吐槽托尼·史塔克，在《钢铁侠3》中，托尼.史塔克在研发战甲的时候被机器手绊倒，贾维斯在一旁吐槽道“看你工作真的是赏心悦目，先生！”

  这样的例子数不胜数。

  从一开始，人类对于AI的期待，就不止是去下棋而已。创造的本质是超越自身。人类创造AI的第一天，就对自身的造物有一种期待，期待它能够与人类发生更深层次的连接，最不济，也要有势均力敌的交流，而不是一种鸡同鸭讲的莫名悲哀。

  我：你喜欢我吗？

  Siri：我没有这个权限。

  【2】

  交流的本质，既要有情感的共鸣，又要有观点的分享。

  加缪曾经批判弱者逻辑，说：我们极少信任比自己更好的人，甚至宁可避免与他们来往。相反，我们最常吐露心迹的，是与我们相似、和我们有共同弱点的人。因此，我们并不希望改掉自己的弱点，也并不希望变得更好。我们只是希望，在我们的道路上受到相互的怜悯和鼓励。

  在加缪看来，怜悯和鼓励其实是弱者之间的报团取暖。真正深入的交流，一定是势均力敌的。你来我往，唇枪舌剑，明喻暗喻，闪亮动人。

  我们每天都会同各种各样的人发生无数次的“交谈”，但真正的“交流”，却屈指可数。

  如今回想起来，那些饭后闲谈和八卦早已忘记了，但每次开组会时师兄弟之间对技术路线的争吵却记忆犹新。

  【3】

  人机之间像朋友或者恋人那样深入地交流，这样的需求很迫切，未来也很美好。但科幻电影之所以是科幻，就在于它并不在当下的现实。人与人之间深入的交流尚且如此困难，更何况让AI同人类交流。

  交流的第一步，是要理解语言。

  然而，语言是人类拥有的最复杂的认知功能之一，自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理则是人工智能中最为困难的问题之一，是皇冠上的明珠。

  与“围棋”这样的有限游戏不同，“语言”是一种无限的游戏，没有边界，千变万化。同时，围棋有确定的胜负，非黑即白；语言却没有，它是灰度的。

  让一个AI学会“说话”，真的不只是搞几个语料包训练一下那么简单。君不见人工语音助手开发了这么多年，能商用的极少，反倒成了翻车重地，贡献了无数段子。

  最近《纽约时报》甚至曝出，Google大名鼎鼎的打电话AI，Duplex，约有25%的电话是由人类打出的，而在通过自动系统拨打的电话中，约有15%在某个时刻会受到人为干预。[1]

  连打电话这样一个受限的场景下表现都如此糟糕，那更不必说其他的开放式聊天了。

  交流的第二步，是要有自己的逻辑和观点，两者缺一不可。

  有逻辑无观点，那就成了“无情对”，每一个字似乎都有那么一点儿道理，但加在一起却根本不知道在说什么，“安非他命，如是我闻”，这样的交流，或许有趣，但没有用。

  有观点无逻辑，则观点不可信，听者也痛苦。互联网时代，大多喷子就是这样，上来一通观点，背后逻辑破绽百出，这样的交流，不交也罢。

  交流的第三步，是要能够共情。

  也许，就像鲁迅先生说的那样，“人世间的悲欢并不相同，而我只觉得吵闹”。这种显然就没法交流。因此，交流的前提一定是共情，即使我们做不到真正的感同身受，但至少我们要能够理解对方身陷的矛盾与困境，才不会把本应该互动的交流变成单方面的宣讲。

  对AI来说，仅第一项自然语言理解尚且如此困难，更不必说后面两项了。我们想同电影中那样与AI来一场谈笑风生的对话，实在是太难了。托尼·史塔克给他的人工智能管家取名贾维斯（Jarvis），这一名字缩写自“Just A Rather Very Intelligent System（只是一个非常智能的系统）”。这个Just，实在是低估了其中的难度。

  【4】

  但是，困难并不代表不可能。

  前几天有一条新闻让我们眼前一亮，仿佛看到了科幻电影中的场景正在成真。

  这个新闻的来龙去脉是这样的。

  大概是去年6月份的时候，IBM组织了一场辩论赛。

  一个科技巨头搞辩论赛，肯定不是为了选拔未来的律师。果然，在双方辩手中，一方是以色列国际辩论协会主席和2016年以色列国家辩论冠军；另一方却不是人类，而是IBM研发的AI，叫Project Debater。

  最后，经过现场投票，人类辩手输了。

  这还不算完。

  今年，这个Project Debater又在旧金山与欧洲辩论冠军、拥有牛津大学和剑桥大学学位的Harish Natarajan来了一场辩论。

  虽然这一场，AI输了。但很多网友却纷纷表示“丝毫没有失望”、“期待与特朗普对阵”。

  更令人惊叹的是，这个AI辩手不仅逻辑严密，还具有极强的幽默感，甚至还会自嘲。在讨论“贫困”这一话题的时候，它画风一转，说：“当然啦，我一个机器人确实没办法亲自体会贫困，也不会抱怨自己生活水平低下…”

  那一刻，我仿佛看到了贾维斯。

  【5】

  看到上面这条新闻的时候，我第一时间意识到，IBM的技术，将AI提升到了一个新的层次。AI从被动的认知，上升到了能够主动去挖掘信息，进行逻辑推理，并形成一个新的观点。从最初的看懂一张图，听懂一段话，到了已经能够形成自己的观点，并且恰当地表达。

  从技术角度而言，能够辩论，说明Project Debater已经可以做到如下几点：

  1、自然语言理解能力

  在前面几次辩论中，可以清楚地看到，人类辩手是直接用口语表达的，没有借助什么特殊输入设备，就和正常辩论一样。

  这说明Project Debater不仅能够理解人类自然语言，甚至还能够识别长篇大论的连续口语中的每一个句子里隐含表达的重要概念和观点。

  资料显示，目前机器学习对人类自然语言的理解错误率已经降到了5.7%，而我们人类理解对方的错误率也有5.1%。这一比例已经相当接近。

  2、数据驱动的辩论文稿的生成和表达能力

  辩论的自由度就在于，它只有一个给定的主题，并且这个主题并没有确切的答案，而是正反两方面都有争议。而AI可以通过阅读、理解大量的语料，创作出结构良好的辩论文稿。

  基于海量的信息，针对给定的短话题，根据论证的需要，无论正方还是反方，AI都可以迅速地把观点清晰地表述出来，甚至有时候还可以带一些幽默感。

  3、模拟人类困境

  语义理解并不是辩论的核心，辩论的核心是观点的输出。《墨经》有云：夫辩者，将以明是非之分，审治乱之纪，明同异之处，察名实之理，处利害，决嫌疑焉。

  而是非、治乱、利害、无一不是人类的主观判断，都与主体所处的情境有关。而辩题通常具有两面性，恰好体现了辩论主体的矛盾性。自然界、人类社会和人类思维等领域的任何事物都包含着内在的矛盾性，矛盾其实是一种内在统一。

  而Project Debater能够辩论，说明它已经可以通过独特的知识图谱来模拟人类的矛盾与困境，使系统能够根据需要提出有原则的论点。

  除了这三点，更令我惊叹的是，Project Debater还能够讲段子。为了让它的表述更加自然，IBM的科学家们还教会了它“抖包袱”。通过给予Project Debater丰富的幽默素材，并教它在适当的时机“抖包袱”，它甚至可以在辩论中调节气氛：

  “今天有许多利害攸关的事情，对我来说尤其如此，但我不能热血沸腾，因为我没有血液”，“刚刚你的语速已经达到了惊人的每分钟218个字，你没有必要这么着急！”——Project Debater

  这些其实都意味着Project Debater已经具备了同人类真正“交流”的初步能力。不止于“交谈”，而是“辩论”。

  人类辩论从来不只是为了说服他人认可我们的观点，也是为了理解和学习彼此的观点，拓展我们的思维，打破刻板观念。

  一个可以辩论的Project Debater，已经非常接近一个理想的交流对象了。

  它或许离你心中的苏格拉底、莎士比亚、亚当斯密等等智者还有距离，但最关键的一步已经走完，后面的只需要积累。从0到1和从1到100，后者其实更简单。

  2012年，以色列海法的一个IBM科学家小组开启了Project Debater的生命历程，并展开了第一次测试辩论。此后，IBM研究院Project Debater团队成员，在各个研究领域发表了众多篇论文，其中最突出的就是提出计算辩论（Computational Argumentation）这一迅速崛起的领域。期间提出的多个突破性的算法、工具、流程、框架等研究成果，推动了包括独特的自然语言处理（NLP）、机器学习和推理技术等多个关键技术的进步。

  如今，Project Debater已经能够同人类顶级辩手打得有来有回，而时间居然只过去了7年。

  以AI惊人的学习能力，7年之后又该如何呢？

  鬼谷子曰：“与智者言依于传，与博者言依于辩，与辩者言依于要，与贵者言依于势，与富者言依于豪，与贫者言依于利，与战者言依于歉，与勇者言依于敢，与愚者言依于锐。说人主者，必与之言奇，说人臣者，必与之言私。”

  那么问题来了，与Project Debater言该如何？

  【6】

  Project Debater既是智者，也是博者，还是一名优秀的辩者。

  但更重要的是，这样的智者、博者、辩者，它可以站在你的对立面，也可以和你并肩。

  这才是Project Debater最重要的价值所在——它能帮助我们做决策。

  借助辩论，可以丰富决策制定的过程，可以帮助我们权衡新想法、新理念的利弊，从而做出更好的决策。

  比如律师，可以借助Project Debater的汇总技术，化身博者，来帮助自己寻找相关判例；或者让Project Debater化身辩者，利用它来模拟一场法庭辩论，分析优势和劣势，在真正上场之前就做到胸有成竹。甚至也可以让Project Debater来帮自己准备相关陈词。

  再比如股民。可以通过训练Project Debater来找出金融事实，用以支持或反对自己所思考的投资选择，尽可能做出理性而非情绪化的决定，让自己成为一名智者。

  公共政策决策者可以通过Project Debater对人类困境的模拟，进行公正的优/缺点分析。只要给定立场，Project Debater既可以是贫者，也可以是富者，对于某些需要进行决策的公共问题，Project Debater可以模拟多个立场，提供各个立场下、基于事实、没有人为偏见、没有个体局限的观点，来帮助政府更合理的决策。

  学生党就更不必说了。对于中国学生而言，传统的教育方式缺乏批判性思维和沟通技巧的训练。而辩论是训练批判性思维和沟通技巧的最佳方式，有了Project Debater的帮助，各个年龄段的学生都可以用Project Debater来改进他们的批判性思维和沟通技巧。并且，在学术写作中，完全可以借助Project Debater化身博者，来找出更多信息以改进报告和论文。

  而企业决策者也通过Project Debater拓宽思路，在关键决策中纳入他们可能没有考虑到的新观点。

  一个能够辩论的AI，绝对不是只能辩论。

  辩论只是Project Debater证明自身实力的游戏，它只是一个开始。

  让Project Debater系统地掌握人类语言，帮助人类在各领域做出更好的决策，才是AI科学家一直想突破的下一个边界。未来，Project Debater可能做到像人一样具备真正的逻辑推理能力，当我们在各个领域面临自身难以决策的复杂困境时，不妨寻求Project Debater的建议。

  想要寡姐配音的“她”吗？怀念钢铁侠的智能管家贾维斯吗？想要一个博闻强识、不以己悲、理性而不偏颇的智能军师吗？

  它们在不远的未来，它们在悄然降临。

  【7】

  上面那些场景，都只是笔者从个体角度所设想的一些碎片化的场景。在大佬们眼里，Project Debater的前景肯定不止如此，它拥有更宏大的图景。

  为此，IBM联合《哈佛商业评论》特地举办了一场年度思想盛宴：《HBRC年度对话-名人名嘴话AI》。

  “HBRC年度对话”是《哈佛商业评论》中文版全新打造的思想交锋现场，以辩论式讨论的形式，围绕商业与未来的核心话题展开思辨，旨在激发人们对商业世界的深入思考，探索商业真知。

  本次对话以“人工智能是否会改写商业世界”为辩题，邀请到行业内众商业技术投资大咖们一起探寻人工智能、商业世界、人的未来。

  搜狗公司CEO王小川、IBM中国研究院的院长林咏华、IBM大中华区全球企业服务咨询部认知决策服务总经理朱翊、完美世界控股集团董事长池宇峰、IDG资本合伙人李骁军等等都参与了此次讨论。并且，来自Project Debater团队的一位科学家，IBM负责人工智能技术的副总裁，Aya Soffer 博士也来到了现场。

  想知道Project Debater开发背后的故事？你是否相信有真正的拟人化的人工智能？从投资角度，嘉宾看中那些研发方向和商业应用？AI能够成为莎士比亚吗？人和AI如何实现和谐相处？

  想知道大佬们如何回答这些问题，尽在“HBRC年度对话”。

  新闻来源

  [1]Google’s Duplex Uses A.I. to Mimic Humans (Sometimes)

  https://www.nytimes.com/2019/05/22/technology/personaltech/ai-google-duplex.html

  （本文原载于果壳网）