人工智慧閱讀理解大賽，阿里第一，微軟第二，它們都超過了人類

在由斯坦福大學發起的 SQuAD （Stanford Question Answering Dataset）文本閱讀理解挑戰賽中，來自阿里巴巴和微軟團隊的 AI 模型分別以高分戰勝了人類選手，位列榜單第一、二位。

馬先生和比先生的團隊真是一次次打破人們對他們的認知。

閱讀理解戰勝人類，聽起來簡單，做起來還是很不容易的。要知道，這需要很強的自然語言處理能力和對語言詞句的理解能力。想想你高中閱讀理解考多少分就明白了，哈哈！

而 AI 在這方面戰勝人類意味著什麼？意味著它們這種能力已經超過了人類閱讀理解界的大咖！

好，下面說說這個測試是咋回事。在這場閱讀測試中，斯坦福大學的自然語言計算組會先從 500 多篇維基百科文章中抽取出大量的數據集（包含 10 萬個問題），然後將一篇幾百字（平均 100 字，最多 800 字）的文章給標註者閱讀，讓標註人員提出最多 5 個基於文章內容的問題並提供正確答案。

選手可以利用這個數據集進行模擬訓練，然後在開放平台上提交自己的演算法用於評分。

這個測試相當權威，被認為是當前世界監測機器閱讀水平的最權威測試之一。這是因為 SQuAD 能夠提供的龐大的數據規模，並能檢測出 AI 模型是否有能力處理大量信息，並給出問題的準確答案。

看看比賽結果：來自阿里巴巴 iDST 團隊的 SLQA+ 模型最終取得了 82.440 的成績，超越了人類的 82.304 分；而晚一天參與挑戰的微軟亞洲研究院自然語言計算組的 R-NET+ 模型，也取得了 82.650 的戰績。

看看這個榜單，驚不驚喜！騰訊和科大訊飛也名列前茅。中國團隊相當厲害了。

AI 在回答客觀性問題上已經相當聰明了，可謂對答如流。這次，阿里巴巴團隊在 AI 上建立了一種「基於分層融合注意力機制」的深度神經網路模型，這讓 AI 獲得了模擬人類在閱讀理解文本時的一些思考、標註、通篇理解能力。

其實這種技術離我們並不遙遠，只是可能平時沒太注意。記得淘寶的阿里小蜜嘛，它就採用了這種機器學習閱讀理解技術。

當顧客對某個商品提出一些基礎性的問題時，阿里小蜜可以直接對商品詳情頁面中的信息進行閱讀和歸納，然後對顧客的問題進行解答。

阿里小蜜在雙 11、雙 12 大型購物節簡直就是人工客服的福星，把基礎性的問題交由阿里小蜜去解決，複雜問題再留給人工客服，不僅減少了人工客服的工作量，顧客也無需在買東西時等待。

除了電商零售行業之外，AI 語言理解技術也已應用於博物館講解、在線醫療問題解答等領域中，預計未來應用將更加廣泛。

說完阿里巴巴，再說說微軟。微軟最出名的就是旗下的兩個 AI 助手小娜（Cortana）和小冰了。尤其是小冰，已經超級中國化了，中國范兒十足，所以在國內應用也是相當廣。

京東小冰、東航小冰、敦煌小冰……小冰猶如孫悟空，七十二變自如轉換。再加上技術的進步，小冰已經經歷了幾代更新，不得不說，如今的小冰已經越來越「善解人意」，做出的回答越來越像人類的自然語言了。

AI 在閱讀理解方面都超過人類了！這次又該有一大波吃瓜群眾憂心忡忡， AI 是不是要取代人類了啊。TechPunk 想說的是作為不會犯錯的人工智慧，總有一天會打敗容易 bug 的人類。當然別緊張，人工智慧不一定稀罕取代你。

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