人間とAIの初の討論会：観客が「メロンを食べていた」ため、AI討論者が勝利

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「ニュース速報、ニュース速報、人間と AI の最初の討論会は敗北しました...」もし今でも毎朝忙しく働く小さな新聞配達員の集団がいたとしたら、IBM の人工知能 Project Debater は、彼らが仕事を終えた後の夕食の席での最新の話題になっていただろう。

IBM はサンフランシスコのオフィスで、史上初の人間とコンピューターの討論大会を開催しました。討論のテーマは2つ、「宇宙探査に資金を投入すべきか？」と「遠隔医療をもっと活用すべきか？」だった。どちらの討論会でも、プロジェクト・ディベーターの対戦相手を侮ってはならない。前者はイスラエルの全国討論会チャンピオン、ノア・オバディア、後者はイスラエルの討論の専門家、ダン・ザフリルである。反対派は強力でしたが、ライブ討論では Project Debater の方がより有利な証拠を提供したため説得力があり、最終的に聴衆は Project Debater に賛成票を投じました。

怪しい、本当に怪しい。機械が人間に勝つかどうかは、私たちが最初に気にすることではありません。私たちが最も気にするべきなのは、聴衆がプロフェッショナルであるかどうかです。ディベートの世界では、勝ち負けに関していくつかの格言があります。1. ディベートは真実に関するものである。2. ディベートは論理に関するものである。

真実であろうと論理であろうと、ゲームの結果は情報の量だけで決まるわけではありません。情報量で勝敗が決まるなら、コンピューターと議論したほうがよいでしょう。検索バーでちょっと検索しただけで、私たちは間違いなく楽しく負けるでしょう。 Project Debater のディベートにおける反復性は、真実と論理を最も簡単な言葉で説明するというディベートの基本要件から逸脱していると言えます。したがって、インテリジェント相対理論（aixdlun）のアナリストであるヤン・スーイン氏の意見では、人工知能はこの議論で完全に敗北した。しかし、それにもかかわらず、人間とコンピュータのディベート競争の問題についてはまだ議論の余地があります。

AIのユーモラスな性質は保存できる

ユーモアは議論における説得力の重要な要素です。 SF映画「サンダーボルト5」では、逃げ出したロボットが意識を取り戻し、生命があると主張するシーンがある。主人公が真実を語っているかどうかを確かめる最後の方法は、冗談を言うことだった。ジョークを言った数秒後、ロボットは連続して笑い出した。そのとき初めて、男性主人公は自分が本当に自己認識を持っていると考え始めるのです。そのため、機械がユーモアのセンスを持っているかどうかも、機械が人間の思考を持つように進化したかどうかを判断する重要な基準の 1 つであると考える人も多くいます。

1993年に中国中央テレビが初めて始めたテレビ討論大会であれ、現在人気のオンライン討論バラエティ番組であれ、あるいは各地の主要大学で毎年開催される学生討論大会であれ、ユーモアは常に観客や審査員からの評価を得るための重要な要素となってきました。

ユーモアの前提は対立です。北京大学心理・認知科学学院の毛麗華准教授は、「人間の脳の最も重要な機能は、世界を予測できるようにすることです」と語った。目の前で何かが起こっているとき、私たちの脳はいくつかの異なる可能性のある発達の方向について考える。方向によっては確率が高く、他の方向は確率が低くなります。しかし、最終的に脳が受け入れたものが、脳が以前に予想した結果と矛盾する場合、矛盾が生じます。この時点で、脳は緊張状態に入り、この刺激を処理するために認知リソースを使用しようとします。脳は、その経験が説明可能であると判断すると、緊張が解放され、心地よい感情状態に入ります。

したがって、機械が「ユーモア」という人間特有の性質を獲得したい場合、まず予測することを学ぶ必要があります。最近、Google傘下の技術インキュベーターであるJiasaw、コーネル大学、ウィキメディア財団が協力し、人間の会話の方向性を予測して不必要な口論や攻撃的な行動を防ぐインテリジェントシステムを開発しました。自然言語処理技術により、AIは接触したコンテンツの意味分析を自動的に実行し、会話中の両者の議論内容に現れるキーワードの特徴を抽出し、さらに機械学習アルゴリズムを通じて分析結果を構築します。

関連論文のデータによれば、訓練されたコンピューターは会話が敵対的な方向に発展するかどうかを 61.6% の精度で予測できるのに対し、人間の場合はこの点で 72% の精度しか得られない。以前、李開復氏はバラエティ番組のゲストとして出演した際、人工知能は多くの分野で人間の仕事に取って代わるだろうが、エンターテインメント分野ではそうはならない、なぜなら人工知能はユーモアが何であるかを理解できないからだ、との見解を表明した。

しかし、前回の記事のロジックに従えば、ユーモアのセンスを持ったロボットを作ることは不可能ではありません。まず、人工知能が会話の方向性を予測することを学びます。このとき、もう1つ機能を設定する必要があります。人工知能が予測した結果が現実と一致しない場合は、人工知能の笑いを制御するスイッチをオンにします。これで、人間を笑わせることができるロボットが誕生します。

AIの議論スタイルを確立するのは難しい

強い人は皆スタイルを持っています。討論者も同様です。台湾の討論の神として知られる黄志忠は、討論学校「新剣学派」を設立し、アジアで初めて体系的に討論理論を構築した人物です。しかし、黄志忠のスタイルは習得が容易ではなく、人々の間では「黄志忠を学ぼうとする初心者は必ず失敗する」という暗黙の了解がある。

宗派によってスタイルが異なると言われています。金庸の小説「微笑傲慢放浪者」では、25年前にひまわり書をめぐる争いで中華派が2つの派閥に分裂しました。1つは気功を主とし「気派」と呼ばれ、もう1つは剣術を主とし「剣派」と呼ばれていました。それぞれの武術の道は非常に異なっていましたが、それぞれに特徴もありました。金庸ともう一人の武侠小説家である顧龍との作風の違いも、両者が武侠創作において独自の頂点に達するきっかけとなった。金庸の武術の世界はどんなに遠くても寺があると言われていますが、古龍の寺がどんなに高くても、それはやはり武術の世界です。金庸は世界について書き、古龍は人々について書きます。

それで、本題に戻りますが、AI の議論にはスタイルがあるのでしょうか? スタイルについては忘れてください。 Project Debater はまだイントネーションさえ把握していません。もし人間の討論者がいなかったら、2つの人工知能の間の討論は、多くの観客をその場で眠らせるのに十分だっただろうと言えるでしょう。スタイルはどのように形成されるのでしょうか? 巨匠たちは独自のスタイルを生み出しますが、社会学者タルドは、創造は少数派で、模倣が多数派であると述べています。

カナダのスタートアップ企業Lyrebirdが発表した人工知能音声システムは、音声録音とそれに対応するテキスト、そして両者の関係を分析することで、1分以内に人間の話し方を模倣することができる。 QinniaoのAIシステムは、人間の脳の思考を模倣するアルゴリズムを採用しており、リスニングの過程で各人が話すときの文字、音素、単語の発音特性を把握し、その人のスピーチの感情やイントネーションを推測して模倣する「スタイル学習」を行うことができます。ライアバードのAI音声システムはかつて、トランプ、オバマ、ヒラリーの声を真似て、3人が「会話」を行うことを可能にしたことがある。

Apple の Siri とは異なり、Qinniao のインテリジェント音声システムは比較的自然です。しかし、それにもかかわらず、カーネギーメロン大学言語技術研究所のティモ・バウマン教授は、このAIシステムはまだ人が話すときの呼吸や唇の動きを真似ることができず、コンピューターの音声特性がまだ聞き取れる、と述べた。 AIが人間の声を真に再現するには、あと数年かかるだろう。したがって、最終的な結論は、現在の AI ではスタイルを確立することが難しいということです。

AIの論理は正義を支える

社会民主主義が存在する前提は、合理的かつ知的な市民の集団です。実際には、そのような国民は存在しません。なぜなら、国民投票選挙という民主的な制度では、国民の選択が正しいかどうかがまず判断されないからです。国民は、正しいか間違っているかを判断する前に、真実か虚偽かさえ明確に理解していません。しかし、社会民主主義の存在を維持するために最善を尽くすために、有名なアメリカのジャーナリズム学者リップマンは「幻の民衆」の中で公の議論の手段について語った。彼は、公開討論を通じて、誰かが私利私欲のために発言しているのか、公共の利益のために発言しているのかを見分けることができると指摘した。これは、彼が提案する提案やルールを採用するかどうかを決定するのに役立ちます。

おそらく、討論にはまさにこの力があるからこそ、米国の大統領選挙はすべて討論という形をとってきたのだろう。しかし、社会情報の爆発的な増加に伴い、ますます複雑化する環境と国民の限られた政治的判断力との間に議論の架け橋を築くことが特に重要になってきています。 AI ディベーター プロジェクト ディベーターは非常に強力なデータ処理機能を備えており、数十のトピックに関連する数百万のニュース記事を処理できます。さらに、Facebook は、誤った情報の拡散を減らすために、機械と手動を組み合わせたアプローチも採用しています。疑わしいメッセージは機械学習アルゴリズムを使用してラベル付けされ、サードパーティのファクトチェッカーに送信されます。したがって、議論中に、AI は国民に聞いた情報が真実で、どの情報が偽りである可能性があるかを思い出させる能力も持っていると結論付けることができます。

さらに、AIディベータープロジェクトディベーターは、人間が最も公平なディベート環境を確立するのにも役立つ可能性があります。周知のとおり、AIは論理の達人であり、それは「AlphaGo」と人間との前回の戦いで鮮明に実証されました。つまり、議論の結果が論理によって決まるとすれば。そうであれば、公平な審判として AI を使用するのがよいでしょう。かつて、有名な学者である公孫隆は「白い馬は馬ではない」という詭弁で古代の多くの偉大な学者を驚かせましたが、この問題は数学の集合論を使うことで簡単に解決できます。 AIは常に常識の「赤ちゃん」であり、論理の「巨人」として称賛されてきました。したがって、人間が議論で使う言葉が数学記号に抽象化されている限り、あなたが相手の論理の抜け穴を見つけようと頭を悩ませている間に、人工知能がすでにその抜け穴を見つけているかもしれない。

人工知能のあらゆるパフォーマンスは画期的な進歩を生み出すことを望んでいますが、結局のところ、本当のマイルストーンはほんのわずかしかありません。 AIが討論で人間に勝てるというのは不気味だと言うのは少々誇張だ。増幅された感情の背後に私たちが見るべきなのは、AIの真の姿だ。