爭論，向別人表達我們的推理的能力，是人類的定義特徵之一。
爭論和辯論構成了文明社會和知識生活的基石。 論證的過程使我們的政府，結構科學的努力和框架宗教信仰。 那麼我們是否應該擔心人工智能的新進展正在為計算機配備這些技能？
隨著技術重塑我們的生活，我們都習慣了新的工作方式和新的互動方式。 千禧一代除此之外別無其他。 各國政府和司法機構正在意識到技術使公民參與民主和法律進程的潛力。 在理解社交媒體在選舉過程中所起的巨大作用時，一些政治家個人更加領先於遊戲。 但是存在著深刻的挑戰。
一個很好地闡述了 Upworthy 首席執行官Eli Pariser在他的TED演講中。 在其中，他解釋了我們如何開始生活在“過濾泡沫”中：當您在Google上搜索特定術語時，您看到的內容不一定與我在搜索相同術語時看到的內容相同。 從福克斯新聞到最近的BBC媒體組織正在個性化內容，ID和登錄用於選擇最突出的故事。 結果是，我們冒險將自己鎖定在志同道合的個體的迴聲室中，而我們的論點變得更片面，更不平衡，對其他觀點的理解也更少。
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TED / YouTube上。
為何批判性思維至關重要
另一個令人關注的問題是，新聞和信息雖然越來越多，但越來越不可靠 - 指責和反指控“假消息“現在已經司空見慣了。
面對這些挑戰，批判性思維的技能現在比以往任何時候都更加重要 - 能夠快速有效地判斷和評估證據，走出我們的迴聲室，從不同的角度思考問題，整合通常在團隊中的信息可以平衡任何一方的爭論，並得出可靠的，可辯護的結論。 自亞里士多德以來，這些是超過2,000年的哲學學術研究主題的論證技巧。
爭論技術中心 鄧迪大學（ARG-tech）就是從哲學，語言學和心理學中學習和擴展理論，告訴我們人類如何爭論，他們如何不同意以及如何達成共識 - 並使這些理論成為建構的起點人工智能工具，可以模擬，識別，教授甚至參與人類的爭論。
該領域現代研究面臨的挑戰之一就是獲得足夠的數據。 人工智能技術如 深入學習 需要大量數據，經過仔細審查的示例可以幫助構建強大的算法。
但是獲得這樣的數據真的很難：需要經過高度訓練的分析師花費數小時的辛苦工作來梳理從幾分鐘的話語中將論點放在一起的方式。
超過10多年前，ARG-tech轉向BBC Radio 4計劃， 道德迷宮，作為“黃金標準”辯論的一個例子：對情緒化，熱門話題的嚴謹，嚴謹的論證，謹慎而謹慎的審慎。 這些數據非常有價值，為經驗豐富的論證技術研究提供了依據。
該技術
處理如此苛刻的數據意味著從哲學理論到大規模數據基礎架構的所有事物都已經受考驗。 2017年XNUMX月，我們與BBC廣播宗教與道德部進行了一項試點，以部署兩種新型的論證技術。
第一個是一組“分析”。 我們首先建立了每個道德迷宮辯論的巨大地圖，包括數以千計的個人話語以及所有這些話語內容之間的數千個聯繫。 然後將每張地圖翻譯成一系列信息圖表，使用算法確定最核心的主題（使用類似於Google的內容） PageRank的 算法）。 我們自動確定了最具分歧性的問題和參與者所處的位置，以及沖突達到沸點時辯論的時刻，支持論證的支持程度等等。
結果，在 bbc.arg.tech 與道德迷宮一起，首次提出了一種基於證據的方式來理解辯論中真正發生的事情。
第二個是一個名為“辯手“，它允許你扮演道德迷宮的主席的角色，並運行自己的版本。 它接受每個參與者提供的參數，並允許您按照自己的方式導航它們以獲得良好的論據。
辯論者工具讓參與者主持辯論並測試他們的技能。 BBC / Dundee大學ARG-tech
這兩個方面旨在提供洞察力並鼓勵更高質量，更具反思性的爭論。 一方面，工作允許 摘要 如何提高爭論技巧，由實際工作數據中的證據驅動。
另一方面是明確教授這些技能的機會： 測試你的論點 在BBC Taster網站上部署的原型使用道德迷宮中的示例來探索少量的爭論技巧，並讓你直接對抗機器。
團隊合作
最終，我們的目標不是建立一個可以在爭論中擊敗我們的機器。 更令人興奮的是，人工智能軟件有可能為人類討論做出貢獻 - 識別論證類型，批評它們，提供替代觀點和探索理由，這些都是人工智能所能達到的目標。
正是在這裡，真正的價值所在 - 擁有一群爭論者，一些人，一些機器，共同應對從情報分析到業務管理的苛刻複雜情況。
這種協作的“混合主動”推理團隊將改變我們與人工智能交互的思考方式 - 並希望也能改變我們的集體推理能力。
關於作者
Chris Reed，計算機科學與哲學教授， 鄧迪大學
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