王小川指出，他一向是人工智能“狂热的支持者”，但在自身的实践当中，也看到人工智能依然存在大量的瓶颈。虽然在图像和语音等一些感知问题上已经有突破，但是在认知问题，尤其是以语言为核心的认知问题方面，仍然有非常大的瓶颈。这并没有改变他对于人工智能改写商业规则的总体信心。
日前，在北京盘古七星酒店，由《哈佛商业评论》杂志和 IBM 中国共同举办的“HBRC 年度对话 x IBM 思想之夜”活动带给大家什么思考？
这次活动与以往相比，在形式上有个小小的调整：对原来的嘉宾圆桌论坛进行创新，分观点进行辨析，就像是分正反方的一场模拟“辩论赛”。现场辩论气氛颇为浓厚，专家的发言映射出人工智能与商业相结合的最新现状。
2 月 11 日，IBM 研发的 Project Debater（“AI 辩手”）系统与人类世界的一位最佳辩手，欧洲辩论冠军 Harish Natarajan 在美国旧金山进行了一场思辨式的辩论赛。
在这场辩论赛当中，IBM Project Debater 表现出彩，展现出了一些新技术研发，和类似人的思维能力，甚至包括反向吸收、模拟逻辑的能力，引起了全球研发和商业应用业界的关注。
IBM Project Debater 团队高级副总裁 Aya Soffer 女士介绍说：要实现让人和人工智能互动，必须让人和机器可以在非常复杂的环境下沟通，同时让人工智能根据现有的数据来做决策。
因此，选择让人工智能做一位“辩手”是比较好的方式，因为辩论赛有清晰的规则，知道怎样打分，如何取胜，也可以帮助开发。同时这是一个比较困难的项目，其成果也是社会大众都能理解的。就像 AlphaGo 在围棋界所引发的震荡一样，如果在辩论比赛中人工智能也能战胜人类，这也将是一个标志性的信号。
在帮助旁听者作出决策（不是让机器来替代做决策），同时丰富听众的知识储备这方面，IBM Project Debater 以 55% 胜出。人类在议题设置方面比较有技巧，但是由于记忆所限，往往没法提供很好的证据支撑，因此“博学多才”的机器就能通过翔实、准确的论据占得上风。
IBM Project Debater 是如何将原始的语料库整合成一个能够让人类理解，并且逻辑连贯的辩论过程的呢？这主要有三大技术的突破。
一是最基本的，数据驱动的演讲稿的撰写和表达。IBM 从 30 万篇文章当中搜集了 10 亿以上不同的句子。
二是口语理解。首先要识别长篇、连续口语的关键概念，而且要放在陌生的情境助手当中来进行模拟。
最后一点则是要使用独特的知识图谱，来模拟所有的争议，支持系统提供原则性的论据和相应建议。
Soffer 指出，IBM Project Debater 的应用场景非常明显，就好像一个在大学辩论赛中取胜的选手参加工作时可能会应用的那样。在企业决策阶段比如理财顾问、市场营销，学生援助等方面，以及促进销售转化，甚至是对小孩子的教育，都可以利用 IBM Project Debater 的技术来快速归纳总结海量数据，并且代替人类生成一份研究报告。
由于算法可以有效的消除人类的偏见，以及不存在疲劳等问题，IBM IBM Project Debater 项目甚至可以进入国际大会，阅读新闻文章、专家观点之后，整理出正方和反方的意见。
在活动现场，邀请了搜狗公司 CEO 王小川、IBM 中国研究院院长林咏华、IBM 大中华区全球企业服务咨询部认知决策服务总经理朱翊、完美世界控股集团董事长池宇峰、IDG 资本合伙人李骁军。
五位嘉宾前三位是正方，也就是倾向于人工智能可以改变商业规则，后两位是反方，也就是对人工智能的有限能力充满质疑。
王小川指出，他一向是人工智能“狂热的支持者”，但在自身的实践当中，也看到人工智能依然存在大量的瓶颈。虽然在图像和语音等一些感知问题上已经有突破，但是在认知问题，尤其是以语言为核心的认知问题方面，仍然有非常大的瓶颈。这并没有改变他对于人工智能改写商业规则的总体信心。
林咏华指出，以 IBM 人工智能用于医疗领域的实践证明，人工智能可以帮助人们打破人类认识的局限，也可以减少研发费用和消耗的时间，并且提高创新效率，给商业创新带来一种全新的途径。
朱翊指出，工业革命以后的无数新技术都是对人本身体力的延伸，而人工智能的产生是对人智力的延伸。所以，这样一个颠覆性的科技力量当然可以和目的明确的企业相结合，碰撞出新的火花，改写商业规则。
池宇峰指出，人工智能确实可以提高商业效率，并且革新数据的加工采集方式。不过说到具体的商业规则，依然是以收入、成本和利润的核算作为核心。商业的本质目的仍然是为了盈利，这一点将不会由人工智能改变。
李骁军指出，人工智能以机器学习为代表，虽然取得了一些长足的进展，但是距离完全稳定、可靠和可预期的商业应用仍有差距。例如，图像识别还不能 100% 的确定认出一只猫，而自动驾驶花了几十亿美金，行驶了几十万公里，也暂时没有完全投入商用。现在对于人工智能的理解可能极其原始，对其工作原理又没有详细的解释，所以充满了很多的障碍。
当然，作为五位在各自研究领域都颇有建树的人类“选手”，嘉宾们当然都深谙人工智能各方面的利弊，他们有的时候也会跑到对方的“阵营”去，所以一场辩论下来，得出的都是比较客观、平和的观点。
人类设定一个 Project Debater 这样的人工智能，是为了在辩论当中取得胜利。然而在真正的人与人之间的交往当中，进行相互的辩论和交锋，则是为了更好的合作，实现共赢。这场为现场听众贡献了精彩的脑力激荡的活动，本身就恰好证明了这一点。