據外媒報道，ibm 的人工智慧辯論系統 project debater 今天挑戰了2023年世界辯論賽和2023年歐洲辯論賽冠軍哈利什·納塔拉簡（harish natarajan），辯題是學前教育補貼問題。
此次辯論，project debater 為正方，納塔拉簡為反方，都是在賽前15分鐘才被告知辯論題目。此次辯論現場有超過50%的聽眾在辯論後的投票中認為 project debater 充實了他們在這個話題上的知識，而納塔拉簡的得票數只有20%。另外，雙方在說服聽眾改變觀點方面似乎打成平手——辯論賽結束後，17%反對學前教育補貼的聽眾改變了觀點。同時，有17%支援學前教育補貼的聽眾也改變了觀點。
project debater 認為，學前教育補貼可以惠及窮人，培養更好的學生，還能減少犯罪率。他還引述了美國國家早教研究所以及疾控中心的眾多資訊。做人類認為道德上正確的事情，是 project debater 在自由辯論階段的核心觀點。持相反立場的納塔拉簡則認為，學前教育補貼可以花在其它地方，用於幫助最弱勢的群體，畢竟學前教育補貼往往是瞄準中產階級的。
最後的 best debater，屬於人類代表納塔拉簡。在此次辯論之前，納塔拉簡和 project debater 從未有過交談。據了解，ibm 的研究人員使用報刊雜誌、維基百科和其它**的海量句子對 project debater 進行訓練，沃森人工智慧對話系統則負責在此過程中把語音轉換成文字。
這也是繼圍棋和遊戲等專案之後，人類與人工智慧對戰的最新領域。
參考：venturebeat，tech.sina.com.cn
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無人機人工智慧
採集過程計畫 包含採集區域 時間 準備工作 具體採集步驟 1.開啟採集平台，調整好攝像頭，製作採集方案。2.選取1種飲料，在採集區域不同位置，不同方向採集10張，一種飲料採集完成後更換另外一種飲料，共採集103 30張。3.選取兩種飲料，兩種飲料在採集區域不同位置不同方向採集20張，採集完成後更換另...