人工智能如何使我们更好地表达自己
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争论,向别人表达我们的推理的能力,是人类的决定性特征之一。

争论和辩论构成了文明社会和知识生活的基石。 论证的过程使我们的政府,结构科学的努力和框架宗教信仰。 那么我们是否应该担心人工智能的新进展正在为计算机配备这些技能?

随着技术重塑我们的生活,我们都习惯了新的工作方式和新的互动方式。 千禧一代除此之外别无其他。 各国政府和司法机构正在意识到技术所带来的潜力,使公民参与民主和法律进程。 一些政治家在理解社交媒体在选举过程中所扮演的巨大角色时,更加领先于游戏。 但是存在着深刻的挑战。

一个很好地阐述了 Upworthy 首席执行官Eli Pariser在他的TED演讲中。 在其中,他解释了我们如何开始生活在“过滤泡沫”中:当您在Google上搜索特定术语时所看到的内容不一定与我在搜索相同术语时看到的内容相同。 福克斯新闻的媒体组织,最近一次是BBC,正在个性化内容,使用ID和登录来选择最突出的故事。 结果是,我们冒险将自己锁定在志同道合的个体的回声室中,而我们的论点变得更片面,更不平衡,对其他观点的理解也更少。

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TED / YouTube上。

为何批判性思维至关重要

另一个令人担忧的问题是,新闻和信息虽然越来越多,但却越来越不可靠 - 指责和反指控“假新闻“现在已经司空见惯了。


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面对这些挑战,批判性思维的技能现在比以往任何时候都更加重要 - 能够快速有效地判断和评估证据,走出我们的回声室,从不同的角度思考问题,整合通常以团队形式提供信息,平衡任何一方的论据,并得出可靠的,可辩护的结论。 自亚里士多德以来,这些是超过2,000年的哲学学术研究主题的论证技巧。

争论技术中心 邓迪大学(ARG-tech)就是从哲学,语言学和心理学中学习和扩展理论,告诉我们人类如何争论,他们如何不同意,以及如何达成共识 - 并使这些理论成为建构的起点人工智能工具,可以模拟,识别,教授甚至参与人类的争论。

该领域现代研究面临的挑战之一就是获得足够的数据。 人工智能技术如 深入学习 需要大量数据,经过仔细审查的示例可以帮助构建强大的算法。

但获得这样的数据真的很难:需要经过高度训练的分析师花费数小时的辛苦工作来梳理从几分钟话语中论证的方式。

超过10多年前,ARG-tech转向BBC Radio 4计划, 道德迷宫,作为“黄金标准”辩论的一个例子:对情绪化,热门话题的严谨,严密的论证,谨慎和谨慎的审慎。 非常有价值,这些数据为经验丰富的论证技术提供了基础。

该技术

处理如此苛刻的数据意味着从哲学理论到大规模数据基础架构的所有事物都已经受考验。 2017年XNUMX月,我们与BBC广播宗教与道德部进行了一项试点,以部署两种新型的论证技术。

第一个是一组“分析”。 我们首先建立了每个道德迷宫辩论的巨大地图,包括数以千计的个人话语以及所有这些话语内容之间的数千个联系。 然后将每张地图翻译成一系列信息图表,使用算法确定最核心的主题(使用类似于Google的内容) PageRank 算法)。 我们自动确定了最具分歧性的问题和参与者所处的位置,以及冲突达到沸点时辩论的时刻,支持论证的支持程度等等。

结果,在 bbc.arg.tech 结合道德迷宫,第一次提出了一种基于证据的方式来理解辩论中真正发生的事情。

第二个是一个名为“辩手“,这使你可以扮演道德迷宫的主席,并运行自己的版本。 它接受每个参与者提供的参数,并允许您按照自己的方式进行导航,以获得良好的论据。

辩论者工具让参与者主持辩论并测试他们的技能。 (人工智能如何让我们更好地表达自己)
辩论者工具让参与者主持辩论并测试他们的技能。 BBC /邓迪大学ARG-tech

这两个方面旨在提供洞察力并鼓励更高质量,更具反思性的争论。 一方面,工作允许 摘要 如何提高争论技能,由实际工作数据中的证据驱动。

另一方面是明确教授这些技能的机会:a 测试你的论点 在BBC Taster网站上部署的原型使用道德迷宫中的示例来探索少量的争论技巧,并让你直接对抗机器。

团队合作

最终,我们的目标不是建立一个可以在争论中击败我们的机器。 更令人兴奋的是,人工智能软件有可能为人类讨论做出贡献 - 识别论证类型,批评它们,提供替代观点和探索理由,这些都是人工智能所能达到的目标。

正是在这里,真正的价值所在 - 拥有一群争论者,一些人,一些机器,共同应对从情报分析到业务管理的苛刻复杂情况。

谈话这种协作的“混合主动”推理团队将改变我们与人工智能交互的思维方式 - 并希望也能改变我们的集体推理能力。

关于作者

Chris Reed,计算机科学与哲学教授, 邓迪大学

这篇文章最初发表于 谈话。 阅读 原创文章.

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