能讀懂《權力的遊戲》，這家公司的人工智慧成績已超越谷歌

要在你的朋友圈裡找出一位沒有看過《權力的遊戲》的朋友是不是特別困難。這部由美國作家喬治·R·R·馬丁所寫的小說，經過HBO改編成電視劇後圈粉無數，甚至連人工智慧系統也是它的粉絲。

《權力的遊戲》男主角之一John Snow

加拿大人工智慧初創公司Maluuba日前就推出了一款機器學習系統，可以讓計算機像人類一樣閱讀文章，理解小說故事的情節。

不同於圖片和聲音識別技術，讓機器正確理解人類知識和語言更加困難。這也是人工智慧遇到的重大挑戰之一。因為語言理解領域缺乏大規模標記數據集，機器學習時，很難對該領域的相關環境進行模擬。儘管互聯網上包含無數的網頁，上面擁有無數的文字內容，但還沒有人能找到以機器能夠理解的形式將內容輸給機器。簡單地說，機器還沒有掌握人類學習知識的方法。

因此，讓機器學會閱讀理解人類語言是一個里程碑式事件，也是真正人工智慧應該達到的目標。谷歌、Facebook和IBM等公司也在關注機器學習閱讀理解能力。但從目前的測試結果看，這家加拿大的初創公司已經領先谷歌等巨頭，走在了前面。

EpiReader對自然語言的理解超過谷歌、Facebook

Maluuba推出的系統名為EpiReader，研究人員設計這個系統的目的在於用來解決特定類型的理解任務。研究人員會將一段文字的默寫字詞抹去，EpiReader需要根據上下文語境來補全信息。據研究人員介紹，EpiReader使用了2層神經網路，這是一種模擬人類大腦神經元的計算機系統。第一層神經網路能讓系統基於對於段落的理解挑選可能存在的答案，第二層神經網路用來評估第一層給出的答案，並最終給出一個正確的回答。

Maluuba用了大量的文本對EpiReader進行了測試。與去年穀歌DeepMind用CNN和《每日郵報》的30萬篇新聞稿，Facebook用98本兒童經典讀物做文本測試相比，EpiReader測試的文本數量更多，能讓機器構建起辭彙語義理解的框架。

從測試結果看，EpiReader在填空題中分別得到了74%和67.4%的準確率。根據《the Verge》的報道，國內許多人工智慧的專家認為，這個測試結果是目前所有機器學習語義理解中的最高分，打敗了谷歌的DeepMind，Facebook和IBM沃森在今年3月份公布的結果。

有趣的是，Maluuba還讓EpiReader閱讀了《權力的遊戲》第5季中的部分章節，EpiReader閱讀完後，迅速理解了故事內容。當工作人員問它，是誰刺死了John Snow（《權力的遊戲》男主之一）時，機器直接給出了準確的回答：守夜人。現在如果你問蘋果手機的Siri助手，它可能還完全不知道你在說什麼，從而將你推到搜索網頁來尋找答案。

《哈利波特與魔法石》

除了《權力的遊戲》，EpiReader還讀過《哈利波特與魔法石》，也能正確回答研究人員提出的問題。

「這樣的演算法可以用到使用者手冊、病人病例記錄或者消費者服務的文件中。」Maluuba產品副總監Mohamed Musbah在接受《MIT科技評論》採訪時說。

目前，該公司的產品已經運用到消費類電子產品和設備製造商上。比如，LG 旗艦G系列手機的voicemate應用就採用了Maluuba技術。2013年2月，Maluuba正式宣布向Windows Phone平台遷移。Maluuba的Windows Phone 8版本擁有 Android 版本的大部分功能，例如可以搜索餐館、影院、新聞和企業（以及進行語音購物）、設置鬧鐘、提醒和會議安排、打電話、發簡訊和郵件、指示方向和天氣，甚至還集成了Outlook日曆。

雖然功能與Siri、微軟的Cortana相似，但Maluuba的工作人員顯然不願意自己被一個領域裡的助手角色束縛。他們的目標是能做出代替人類閱讀的程序，人類以後可以藉助EpiReader，在任何地方找到想要的書籍，得出答案。

比起人工智慧的圖像、語音識別，語義理解更有市場

「我們真的很想在EpiReader系統里融入人類更高的推理和閱讀理解能力，融入我們思考世界的方式。」 Maluuba研發總監Adam Trischler在接受媒體採訪時說。

Maluuba成立於2011年8月份，目前，公司在加拿大的蒙特利爾和滑鐵盧兩個地方設有研發實驗室。這兩個地方也是加拿大人工智慧發展的重鎮。公司大部分的研究人員來自蒙特利爾大學和加拿大滑鐵盧大學，兩個學校在計算機和深度學習兩個領域裡的學術成就，聞名世界。

2015年8月，Maluuba 融資900萬加元（A輪）用於進一步推進深度學習研究。同年12 月，Maluuba在蒙特利爾開設了一個新的研發實驗室。其中有13名深度學習方向的研究人員。據Maluuba官網介紹，公司關注機器學習中的兩個細分研究領域：對話和機器理解。同時，也關心研發解決通用問題的人工智慧，對解決真實世界問題更感興趣。他們相信自己能找出更好的人機交互方式。

「這種技術在未來可以接入用戶所有的交互過程中。」蒙特利爾大學機器學習演算法研究所負責人，同時也是Maluuba的顧問Yoshua Bengio教授在接受《the Verge》採訪時說，「Maluuba的技術非常特別，理解別人說什麼、寫什麼，這個潛在的市場非常巨大，甚至比計算機視覺處理還大。我認為，這是我們如何與計算機交互的方式，未來它會無處不在。」

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