人类一向擅长争论，但IBM认为，电脑在这方面做得也不差。

　　周一，2016年世界辩论锦标赛的决赛选手Harish Natarajan与IBM的系统辩手(Project Debater)展开了对决，IBM称，这是世界上首个为与人类进行有意义辩论而设计的人工智能系统。虽然Natarajan赢了，但这一电脑系统证明了人工智能已开始拥有表达复杂观点的能力。

　　2012年至今，系统辩手一直处于研发阶段，设计的目标是让其能够提出连贯、有说服力的演讲，同时根据人类对手的论点，创造自己的攻辩意见。现在，它甚至能发表自己的结辩陈词。系统辩手会使用自身数据库中的报纸和杂志文章，综合考虑人类对手论点的细微差别，来形成自身论点及发起攻辩。它在辩论时并没有连网，因此无法从维基百科这样的网站上抄袭论点。

　　星期一的辩论由非营利辩论主办机构Squared US组织，在旧金山的Yerba Buena艺术中心举行。辩论的主题——是否应该为学前教育提供补贴——在辩手上台前的15分钟才给到人机双方手中，而系统辩手是支持资助学前教育的一方。

　　比赛遵循传统辩论规则，双方先各做4分钟的开篇陈词，然后分别向对方发起4分钟的攻辩。最后，再进行2分钟的结辩。在辩论开始时，观众需对双方辩手进行第一次投票，第二次投票在辩论结束时进行。

　　“你好，Harish，”系统辩手用一种单调的女声开口道，“学前教育补贴能够帮助打破贫困的阶级循环”，它使用完整的句子并旁征博引了一系列研究结论（包括美国疾病控制中心的研究）来支撑自己的论点。

　　Natarajan紧随其后提出反对，认为补贴会令中产阶级家庭本可用于做其他事情的资源减少，他还认为资助幼儿园并不意味着所有的孩子都能上学。

　　他说：“基于市场现实，总会有某些人群被收取过高的费用。”

　　人类和计算机之间的一些重大差异（除外表和声音外）在辩论的攻辩环节中表露无遗。Natarajan对系统辩手的某些具体论点进行了回应，并发起攻辩——比如他说，指望一个政府拥有不受限制的预算来实施有益的计划是不现实的。

　　系统辩手的攻辩，虽然听上去有理有据娓娓道来，但总体上更像是其最初论点的延续，而不是对Natarajan的反驳。它把最好的反驳理由都留到了结辩。但除了论点的铺排有些混乱外，一场优秀辩论的基本要素似乎都一应俱全。

　　Natarajan发现系统辩手能够对具体主题和语境进行分析，并从分析结果中提取有用细节，这是十分有趣的现象。他认为如果把它的技能与人类的技能结合起来，“将会有令人震惊的表现”

　　在辩论之前，79%的观众认为应该资助学前教育，13%的人则不同意。辩论结束后，62%的人同意，30%的人不同意。由于这场辩论的胜负是由观众对辩手而不是辩论观点的支持而定，因此Natarajan赢得了这场比赛。

　　系统辩手说明了人工智能系统如何在最近几年变得越来越灵活。我们习惯看到的人工智能（拥有智能语音的虚拟助理）用途十分有限，只能提供如回答特定问题等的简单功能，但IBM的系统展示了人工智能技术能够被用于解答没有标准答案的问题。这有望帮助人们找到使用计算机的新方法，及借助人工智能的帮助来创造出更多的解决方案。

　　IBM研究总监 Dario Gil周一在一次采访中表示：“系统辩手很好地推动了人工智能向着互动性更强、更能理解人类的方向前进。”