阿里巴巴 AI 模型破紀錄，在斯坦福閱讀測試中戰勝人類
雷鋒網消息，日前，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，阿里巴巴憑藉82.440的精準率打破了世界紀錄，並且超越了人類82.304的成績。
SQuAD負責人Pranav Rajpurkar表示，第一個模型（阿里巴巴iDST團隊提交的SLQA +）在精準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。
據了解，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，旨在通過這套試題梳理出線索，看機器學習模型是否能夠在經過大量信息處理後給出問題的確切答案。
阿里巴巴研究院自然語言處理首席科學家司羅在一份公告中說，對於像「天為什麼會下雨」這樣的客觀問題，機器給出的答案準確率會很高。公告稱，其中的技術可以逐步應用於諸如客服、博物館指南、在線解答患者醫療問題等廣泛的實際應用領域，從而以一種前所未有的方式減少人力投入的需求。
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。
據了解，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。
再比如，顧客還會針對單個商品詢問大量的基礎問題，而這些問題其實在商品詳情頁都是有答案的。現在通過機器閱讀理解技術，能夠讓機器對詳情頁中的商品描述文本進行更為智能地閱讀和回答，降低服務成本的同時提高購買轉化率。
據雷鋒網了解，由司羅領導的自然語言處理團隊支撐了阿里巴巴整個生態的技術需求。由他們研發的AliNLP自然語言技術平台每日調用1200億+次，Alitranx翻譯系統提供20個語種在線服務日調用量超過7億+次。此前曾在2016年ACM CIKM個性化電商搜索、2017年IJCNLP中文語法檢測CGED評測、2017年年美國標準計量局TAC評比英文實體分類等大賽中取得全球第一的成績。
阿里在人工智慧的布局主要有兩個方向：一是在電商和商家融合，二是給廠商技術支持。
阿里巴巴人工智慧實驗室於2017年7月5日亮相，主要研究消費級 AI產品。第一款產品就是最近大家熟悉的智能語音終端設備「天貓精靈 X1」。
iDST(數據科學與技術研究院)被稱為是阿里巴巴最神秘的研究機構，分布在杭州、北京、西雅圖、矽谷等地，是阿里巴巴負責人工智慧技術研發的核心團隊、阿里巴巴NASA計劃的人工智慧大腦。
雷鋒網了解到，阿里除了人工智慧實驗室、數據科學與技術研究院iDST，還擁有阿里研究院、VR實驗室，螞蟻金服也具備自己的人工智慧團隊。此外，2017年3月阿里宣布推出「NASA」計劃，面向機器學習、晶元、IoT作系統、生物識別這些核心技術組建新團隊，建立新的機制和方法。
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