软、硬件关键技术解析,看IBM的AI辩论家项目(Project Debater)有多可怕-工业电子-十分六合彩

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            软、硬件关键技术解析,看IBM的AI辩论家项目(Project Debater)有多可怕

            2019-04-07 09:25:00 来源:EEFOCUS
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            IBM辩论家项目(Project Debater)打造了一个对话类AI,旨在和一个人类辩手进行正式辩论。尽管Project Debater在最后一场辩论中落败于人类辩手,但是在这次失败之前,它一直霸占着最佳辩手的位置。它的亮点很多,而且确凿无疑地进入了自然语言处理(NLP)系统的“恐怖谷”,它的表现非常接近人类,它的失误水准令人尴尬。

            IBM这个项目的亮点在于,它是在一系列旧硬件上训练并交付“辩论家”的,并没有使用GPU等硬件加速器。鉴于现在市场上已经存在很多可用的深度学习硬件加速器,所以“辩论家”的会话AI功能肯定会在未来的几年内具有很大的提升空间。当然,这也可能会加剧社会不满,因为人们越来越搞不清楚他们是在和人类交谈还是和人工智能对话。

             


            “辩论家”项目的初始提案脱胎于2011年出现的单个PPT幻灯片。由于提交内容有限,而且挑战项目的难度比较大,IBM管理层经过了大约一年的仔细考虑时间才最终批准了该项目。2012年,IBM研究院建立了一个项目团队,正式启动“辩论家”项目开发。实际上,该项目的实质性工作时在2014年展开的。

            怎么训练一组深度学习模型,使它可以进行辩论呢?要知道,展开一场辩论要比进行一次简单的采访复杂多了。IBM研究院将这项训练任务划分成了三个子任务:听力理解、建模人类的争论、由数据驱动的演讲稿生成和表达。

            听力理解
            IBM将听力理解定义为“从一长串连续的口语中提取隐藏在其中的关键概念和声明的能力”。IBM教“辩论家”针对随机选择的主题进行辩论,但是它的前提是,所选主题必须涵盖在在系统里面多达4亿篇文章(100亿句话)中得到过充分报道的话题中,其中大部分文章来自于知名报纸和杂志。

            “辩论家”实现高水平听力理解能力的一个关键要素是它的声明检测引擎。该声明检测引擎能够在一个句子中找到个别声明的确切边界(如果给定的句子里确实给出过声明的话。IBM的声明检测引擎中有三个级联的深度学习模型:

            1、查找带有声明的句子;
            2、在该句子中找到声明的边界;
            3、确定存在声明和已经找到合适的声明边界的可信度。

            建模人类的争论
            IBM创建了所谓的“独特知识图表”,以帮助“辩论家”模拟人类争论和面临困境的世界。一旦给“辩论家”提供了一个辩论主题,它就会在其知识图表中展开搜索,寻找最为相关的原则论据来支持或者反对这项主题。知识图表模型使得“辩论家”可以建模出许多不同辩论之间的共性。

            数据驱动的演讲稿生成和表达
            “辩论家”从知识图表中找出相关论据后,将所选择的这些论点组合成一个带有说服性的完整叙述,这些论述的长短符合为其分配的发言时间。然后,它会写出一个演讲稿,并在适当的时候清晰地、针对性地(也可以加入一些幽默成分)表达出来。

            IBM强调,自然语言处理中的演讲稿生成和表达是“辩论家”的显著特征。不过,我们相信,理解人类的言语才将是将AI限制在不可思议的“恐怖谷”中或者超越它的关键技术。

            请注意,OpenAI的文本预测模型在某一个方面和IBM的“辩论家”执行了相似的角色,它们都写了文稿,不过它们也有一定的区别。OpenAI的所有新闻报道都是以完成为目的,“辩论家”则是支持或反驳某个观点,此外,OpenAI没有正式辩论赛的时间限制。

            复杂的模型集合
            IBM研究院表示,“辩论家”由数十种深度学习和机器学习模型组成,具体数量取决于对模型的分类和计算方式。他们表示,在辩论期间使用的模型总数远远低于100个。

            “辩论家”的开发遇到了机器学习领域的经典挑战。由于需要把那么多基础底层的AI模型编排组合在一起,集合的复杂性增加了。每个AI模型都要经过经过自己的训练过程,许多模型使用的配置和设置方法都各自不同。一些模型使用监督式学习技术,其它模型使用无监督学习技术。IBM研究院没有谈到训练所有这些模型累计花费了多少时间。

            “辩论家”项目的大部分研究和开发工作都是在IBM研究院位于以色列海法的实验室中完成的。IBM表示,为了训练“辩论家”,IBM通过其平台负载共享设施(LSF)软件协调调用了10台联想系统x3650 M5服务器。在研究的过程中,IBM研究院还在海法使用了一个GPFS集群进行数据存储。该本地存储运行在一个双节点的IBM频谱可视化(SVC)集群上,使用了IBM的SAN64B-6存储网络。

            IBM还没有公开讨论他们在训练“辩论家”模型时使用的机器学习和深度学习框架。IBM曾经表示,一旦可以把这项技术商业化到可以供客户使用的程度,他们将发布更多的软件和硬件细节信息。

            需要注意的是,训练“辩论家”的复杂模型集合的工作时是在四分之一个未加速的x86服务器机架上进行的,该服务器机架包含了大约200个处理器内核。这也表明,人工智能研究通常并不需要使用最新最好的硬件,技术上的创新和研发时间可以抵消大部分巨额预算。
             

             

             
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