Способность спорить, выражать наши рассуждения другим, является одной из определяющих черт того, кем она должна быть человеком.
Аргумент и дебаты формируют краеугольные камни цивилизованного общества и интеллектуальной жизни. Процессы аргументации управляют нашими правительствами, структурируют научные усилия и создают религиозные убеждения. Поэтому следует ли беспокоиться о том, что новые достижения в области искусственного интеллекта предпринимают шаги для оснащения компьютеров этими навыками?
Поскольку технология изменяет нашу жизнь, мы все привыкаем к новым способам работы и новым способам взаимодействия. Тысячелетии ничего не знали. Правительства и судебные органы осознают потенциал, предлагаемый технологиями для привлечения граждан к демократическим и правовым процессам. Некоторые политики, индивидуально, намного опережают игру в понимании той огромной роли, которую играют социальные медиа в избирательных процессах. Но есть серьезные проблемы.
Один из них хорошо изложен Upworthy Генеральный директор Eli Pariser в своем разговоре TED. В нем он объясняет, как мы начинаем жить в «пузырях фильтра»: то, что вы видите, когда вы ищете определенный термин в Google, не обязательно совпадает с тем, что я вижу, когда я ищу тот же термин. Медиа-организации из Fox News, в последнее время, BBC, персонализируют контент, при этом идентификатор и логин используются для выбора того, какие истории представлены наиболее заметно. В результате мы рискуем запираться в эхо-камерах единомышленников, в то время как наши аргументы становятся более односторонними, менее сбалансированными и менее понимающими другие точки зрения.
{youtube}https://youtu.be/4w48Ip-KPRs{/youtube}
ТЭД / YouTube.
Почему критическое мышление имеет решающее значение
Еще одна проблема заключается в том, что новости и информация, хотя и все более объемные, становятся все менее надежными - обвинения и контр-обвинения "поддельные новости«Теперь являются обычным явлением.
Перед лицом таких проблем навыки критического мышления более важны сейчас, чем когда-либо, - способность быстро и эффективно оценивать и оценивать доказательства, выходить за пределы нашей эхо-камеры и думать о вещах с альтернативных точек зрения, интегрировать информация, часто в командах, аргументы баланса с обеих сторон и достижение надежных, обоснованных выводов. Это навыки аргументации, которые были предметом академических исследований в философии более чем за 2,000 лет, начиная с Аристотеля.
Ассоциация Центр аргументированной технологии (ARG-tech) в Университете Данди - все о принятии и расширении теорий из философии, лингвистики и психологии, которые рассказывают нам о том, как люди спорят, как они не согласны, и как они достигают консенсуса - и превращение этих теорий в отправную точку для построения инструменты искусственного интеллекта, которые моделируют, признают, учат и даже принимают участие в человеческих аргументах.
Одной из проблем современных исследований в этой области стало получение достаточного количества данных. Методы ИИ, такие как глубокое обучение требуют огромных объемов данных, тщательно просмотренных примеров, которые могут помочь в создании надежных алгоритмов.
Но получение таких данных действительно сложно: для тщательной работы аналитиков требуется много времени на тщательную работу, чтобы разделить то, как аргументы были собраны всего за несколько минут дискурса.
Более 10 лет назад ARG-tech обратилась к программе BBC Radio 4, Моральный лабиринт, как пример «золотых стандартов» дебатов: строгий, жесткий аргумент по эмоциональным, актуальным вопросам, с осторожной и взвешенной умеренностью. Огромно ценно, что данные передавали программу эмпирически обоснованных исследований в области аргументации.
Технология
Работа с такими требовательными данными означала, что все, от философской теории до крупномасштабной инфраструктуры данных, было подвергнуто испытанию. В октябре 2017 года мы запустили пилотный проект с отделом по вопросам религии и этики BBC Radio, в ходе которого были внедрены два типа новых аргументов.
Первым был набор «аналитики». Мы начали с создания огромной карты каждой дискуссии Морального лабиринта, содержащей тысячи индивидуальных высказываний и тысячи других связей между содержанием всех этих высказываний. Затем каждая карта была переведена в серию инфографики, используя алгоритмы для определения самых центральных тем (используя что-то похожее на Google PageRank алгоритм). Мы автоматически определяли наиболее противоречивые вопросы и места участников, а также моменты в дискуссиях, когда конфликт достиг точки кипения, насколько хорошо поддерживались аргументы и т. Д.
В результате на bbc.arg.tech в сочетании с «Моральным лабиринтом» впервые представляет собой основанный на доказательствах способ понять, что на самом деле происходит в дебатах.
Второй - это инструмент под названием "спорщик», Что позволяет вам взять на себя роль кафедры Морального лабиринта и запустить свою версию. Он принимает аргументы, предлагаемые каждым участником, и позволяет вам перемещаться по их собственному носу для хорошего аргумента.
Инструмент дебатера позволяет участникам участвовать в дискуссиях и проверять свои навыки. BBC / Dundee University ARG-tech
Оба аспекта направлены на то, чтобы предложить понимание и стимулировать более качественные, более рефлексивные аргументы. С одной стороны, работа позволяет резюме о том, как улучшить навыки аргументации, обусловленные доказательствами в данных того, что на самом деле работает.
С другой стороны, это возможность четко изучить эти навыки: Проверьте свой аргумент прототип, развернутый на сайте BBC Taster, использует примеры из «Морального лабиринта», чтобы изучить небольшое количество аргументирующих навыков и позволяет вам ухаживать за умом прямо против машины.
Командная работа
В конечном счете, цель состоит не в том, чтобы построить машину, которая может избить нас при обсуждении. Гораздо более увлекательным является то, что потенциал программного обеспечения ИИ способствует человеческому обсуждению - распознавание типов аргументов, критика их, предоставление альтернативных взглядов и причин зондирования - это все, что сейчас находится в пределах досягаемости ИИ.
И именно здесь реальная ценность заключается в том, что у команды арбитров, некоторых людей, какой-то машины, они работают вместе над сложными ситуациями из анализа разведки и управления бизнесом.
Такие совместные, «смешанные инициативные» группы мышления будут трансформировать то, как мы думаем об общении с ИИ, и, надеюсь, также преобразуем наши коллективные способности рассуждения.
Об авторе
Крис Рид, профессор компьютерных наук и философии, Университет Данди
Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.
Похожие книги:
at Внутренний рынок самовыражения и Amazon
