阿里巴巴AI打破世界紀錄，閱讀精準率首度超越人類！

人工智慧再取得重大突破！觀察者網報導，1月11日，由斯坦福大學發起的機器閱讀理解領域頂級賽事SQuAD刷新排名，人工智慧的閱讀能力歷史上首次超越人類。阿里巴巴憑藉82.440的精確率打破了世界紀錄，並且超越了人類82.304的成績。

據報導，SQuAD的負責人Pranav Rajpurkar難掩興奮之情。他在社交媒體上表示，2018年一個強勁的開始，第一個模型（阿里巴巴iDST團隊提交的SLQA +）在精確度匹配上超越人類表現！下一個挑戰：模糊匹配，人類仍然領先2.5分！

SQuAD比賽構建了一個大規模的機器閱讀理解數據集（包含10萬個問題），文章來源於500多篇維基百科文章。人工智慧在閱讀完數據集中的一篇短文之後，需要回答若干個基於文章內容的問題，然後與標準答案進行比對，得出精確匹配（Exact Match）和模糊匹配（F1-score）的結果。

SQuAD是行業內公認的機器閱讀理解頂級賽事，吸引了包括谷歌、卡內基美隆大學、史丹佛大學、微軟亞洲研究院、艾倫研究院、IBM、Facebook等知名企業研究機構和高校的深度參與。

報導指出，此次技術的重大突破源於阿里巴巴研究團隊提出的「基於分層融合注意力機制」的深度神經網路模型。該模型能夠模擬人類在做閱讀理解問題時的一些行為，包括結合篇章內容審題，帶著問題反覆閱讀文章，避免閱讀中遺忘而進行相關標註等。

模型可以在捕捉問題和文章中特定區域關聯的同時，藉助分層策略，逐步集中注意力，使答案邊界清晰；另一方面，為避免過於關注細節，採用融合方式將全局信息加入注意力機制，進行適度糾正，確保關注點正確。

阿里巴巴自然語言處理首席科學家司羅表示，對於解決wiki類客觀知識問答，機器已經取得非常好的結果，將繼續向對通用內容的「能理解會思考」的終極目標邁進。今後，研發的重點在於把這項技術真正應用在廣大實際場景，讓機器智能普惠生活。

事實上，這項技術已經在阿里巴巴內部被廣泛使用。比如，每年雙11都會有大量的顧客對活動規則進行諮詢。阿里小蜜團隊通過使用司羅團隊的技術，讓機器直接對規則進行閱讀，為用戶提供規則解讀服務，是最自然的交互方式。

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