Компьютеры, обученные побеждать вас в аргументах

Мы пришли к соглашению, что искусственный интеллект лучше всего анализирует огромные объемы данных - проверяет квитанции миллионов покупателей супермаркета, чтобы понять, кто может быть соблазнен ваучерами на стиральный порошок. Но что делать, если ИИ сумеет справляться с самыми человеческими задачами - ориентироваться на минном поле с тонкими нюансами, риторикой и даже эмоциями, чтобы победить нас в дискуссии?

Это возможность, которая может помочь людям принимать лучшие решения, над которыми работает все большее число исследователей.

Нестабильность аргументов

До недавнего времени создание машин, с которыми можно поспорить, было недостижимой целью. Цель, конечно, не в том, чтобы научить компьютеры, как победить в борьбе за парковочное место, или решить, чья очередь вывозить мусорные баки. Вместо этого, машины, которые могут спорить, будут поддерживать дебаты, помогая людям, оспаривать доказательства, смотреть на альтернативы и делать рациональные выводы. Это возможность, которая могла бы продвигать процесс принятия решений повсеместно, от способов инвестирования средств в бизнесе до борьбы с преступностью и улучшения общественного здравоохранения.

Но обучение компьютеров человеческому общению с помощью аргументов является чрезвычайно сложным.

Думайте о суде, где аргументы являются главными. Предоставление доказательств, безусловно, является частью процесса, но социальные нормы, правовые требования, эмоциональная чувствительность и практические ограничения - все находится под влиянием того, как адвокаты, присяжные и судьи формулируют и выражают свои рассуждения.

Однако, за последние пару лет исследователи начали думать, что можно смоделировать некоторые аспекты человеческих аргументов.

В настоящее время ведется работа по выявлению того, как все это работает, и по превращению аргументов в алгоритмы ИИ. Это поле, известное как технология аргументов.

Достижение прогресса стало возможным благодаря быстрому увеличению объема данных, имеющихся для подготовки компьютеров к обсуждениям.

Некоторые данные поступают из таких областей, как разведка, некоторые, из специализированных интернет-источников, а некоторые, из передач.

Были разработаны новые методы обучения компьютеров работе аргументов. Исследователи в этой области опираются на философию, лингвистику, информатику и даже право и политику, чтобы получить понятие о том, как проходят дебаты.

В Университете Данди даже использовали 2000-летние теории риторики, как способ выявления структур реальных аргументов.

Быстрое развитие событий в этой области привело к тому, что десятки исследовательских лабораторий во всем мире применяли свои методы к этой проблеме, а взрыв исследований в этой области подобен тому, что я наблюдал в течение 20 лет в научных кругах.

Почему небо голубое?

Означает ли это, что компьютеры в скором времени станут беглыми ораторами на грани захвата мира? Нет. Позвольте привести вам обычный пример.

До самого последнего времени даже самые изощренные методы ИИ были совершенно смущены местоимениями. Так что, если вы говорите персональному помощнику вашего смартфона: "Мне нравится Эми Вайнхаус. Найди что-то о ней," то программное обеспечение будет не в состоянии работать, не понимая что под "ней" вы имеете в виду "Эми Вайнхаус". Это напоминает кошмар для робота.

Если такие простые вещи могут быть слишком трудными для ИИ, то каковы шансы того, что компьютеры смогут спорить?

Есть по крайней мере два способа, с помощью которых компьютеры могли бы спорить.

Первый заключается в оправдании и объяснении. Одно дело посмотреть, как насилие в видеоигре влияет на детей, но совсем другое - наладить систему автоматического сбора данных о причинах такого насилия и об аргументах против него. Эта область исследуется IBM, с которыми мы сотрудничаем. Система, которая приводит к подобию помощника, создает смысл противоречивых взглядов и позволяет нам копаться в обоснования различных точек зрения.

Второй - это развитие искусственного интеллекта, способного играть в диалоговые игры, следуя правилам взаимодействия, которые можно найти везде, от залов суда до аукционных домов.

Эти игры были основой философских исследований от Платона до Витгенштейна, но они начинают использоваться, чтобы помочь компьютерам внести свой вклад в дискуссии между людьми.

Узнать больше

Все, кто общался с детьми, знакомы с одной из этих игр. Правила очень простые. Взрослый что-то говорит. Малыш спрашивает: "Почему?" Взрослый отвечает. Малыш спрашивает: "Почему?" Снова и снова.

Обычно эти разговоры заканчиваются, когда взрослый делает отчаянную попытку сменить тему. Но большинство из нас, которые играли в эту игру в роли взрослого, знают, что, на самом деле, после пары ходов может стать довольно трудным давать хорошие ответы: думать нам становится довольно сложно.

Мышление является довольно сложным, хотя это и не очень важно, если пытаешься объяснить трехлетнему ребенку, почему небо голубое – все гораздо более важно, если речь идет о бизнес-решении, затрагивающем сотни рабочих мест, или данных о том, может ли группа представлять собой террористическую угрозу.

Так если даже самая простая игра сможет улучшить принятие важных решений, то в более изощренных моделях есть смысл?

Если компьютеры могут изучить методы идентификации типов аргументов, которые люди используют для принятия групповых решений, они могут также оценить используемые доказательства и выдвинуть предложения или даже возможные ответы.

Помогая команде избежать бессознательных предубеждений, слабых доказательств и плохо продуманных аргументов, можно улучшить качество дебатов.

Так, например, мы создаем программное обеспечение, которое распознает, когда люди используют аргументы на основе свидетельских показаний, а затем может критиковать их, указывая на то, почему свидетели могут быть предвзятыми или ненадежными.

От корпоративных залов заседаний до медиации пар и от анализа информации до дизайна интерьера, ИИ может в скором времени помочь подтолкнуть нас к принятию лучших решений.

Термин "искусственный интеллект" впервые был использован в конце 1950-х и ведущие исследователи в то время уверенно предсказали, что полный ИИ будет сформирован через 20 лет.

Однако мы все еще далеки от этого.

Между тем, технология аргументов предлагает потенциал внести свой вклад в решения, принимаемые людьми.