阿里AI模型刷新世界紀錄 閱讀理解能力測試全球領先

近日，在斯坦福等院校和機構發(fā)起的“多輪對話型閱讀理解評測”（QuAC）上，阿里巴巴人工智能模型“TransBERT”擊敗全球對手，不僅拿下了評測的桂冠，更刷新了該項測試的世界紀錄。這也意味著，以阿里巴巴AI為代表的機器閱讀理解能力，又往前邁進了一步。

QuAC（多輪對話型閱讀理解評測）由華盛頓大學、斯坦福大學和艾倫人工智能研究院等研究機構聯(lián)合發(fā)起，與SQuAD（文本理解挑戰(zhàn)賽）、CoQA（對話型機器閱讀理解挑戰(zhàn)賽）并稱世界級閱讀理解評測競賽，吸引了全世界頂級科學家和技術團隊參與。本次競賽的難點在于，要求參賽的AI模型閱讀篇幅更長的多輪對話，題目中還有“指代”和“省略”，甚至還存在原文中沒有對應答案的模糊問題，這就要求AI模型要有如同人類般“聯(lián)系上下文”的能力，高度考驗聯(lián)想和推測能力。

阿里巴巴智能服務事業(yè)部算法專家計峰介紹說，此次測試中出現(xiàn)了多次以“他”、“他們”進行的第三人稱指代，需要機器進行上下文的主動聯(lián)想，并作出綜合判斷；還有無法在原文中找到對應答案的開放式問題，測試的是AI模型在基于文本的閱讀理解之外，調用日常儲備數(shù)據(jù)庫進行推想的能力，幾乎無限接近人類思考模式。

主辦方也認為，多輪對話型閱讀理解是目前人工智能對話領域復雜性最高、最考驗自然語言理解技術的，已經(jīng)接近人類日常交流的真實場景。

圖：評測案例接近人類日常交流的真實場景，高度考驗AI模型的聯(lián)想和推測能力

憑借自主研發(fā)的“TransBERT”AI模型，阿里巴巴智能服務事業(yè)部、計算平臺事業(yè)部聯(lián)合浙江大學人工智能研究所，打敗國內外競爭者，以三個指標總分144.1拔得頭籌，刷新了此測試的最高紀錄，其中兩項指標大幅超過第二名。

圖：“TransBERT”AI模型以三個指標總分144.1拔得頭籌，兩項指標大幅超過第二名

AI技術面對多輪次對話，以及“指代”、“省略”、“模糊語義問題”等場景早已并非僅在測試環(huán)境中發(fā)生，在阿里巴巴平臺的客服機器人“阿里小蜜”的日常應用中，此類較為復雜的閱讀理解場景早已成為AI機器人發(fā)揮實質性作用的“賽場”。

在阿里巴巴早前公布的一段視頻中，阿里小蜜已經(jīng)能夠以文字和語音等形式，與消費者進行多輪次的復雜對話，問題覆蓋售前售后服務中，常見的打斷、指代、省略、轉換話題等現(xiàn)實情況。

這也是阿里巴巴AI技術顯著區(qū)別于學界競爭者的最大不同之處，阿里AI模型在阿里小蜜系列產(chǎn)品的長期實際應用中得到完善和突破，其技術能力立足現(xiàn)實場景，注重與人類對話的真實互動體驗，因此能夠在QuAC這類測試中達到接近人類對話的水平。

圖：阿里AI模型技術能力立足人工智能客服小蜜產(chǎn)品的現(xiàn)實服務場景

這并非阿里巴巴AI技術首次在機器閱讀領域打破世界紀錄。在斯坦福大學于2018年初發(fā)起的機器閱讀領域頂級賽事SQuAD（文本理解挑戰(zhàn)賽）上，阿里巴巴智能服務事業(yè)部就曾聯(lián)合阿里達摩院奪冠，實現(xiàn)了人工智能在閱讀能力上首次對人類的超越。2019年初，阿里小蜜憑借在物流、智能助理等功能方面的出色表現(xiàn)，入選《麻省理工科技評論》“全球十大突破性技術”榜單，被認為是有望引領AI助手實現(xiàn)巨大進化的代表。

在人工智能的驅動下，客服行業(yè)也正在經(jīng)歷快速升級迭代。2018年，阿里小蜜全年對話輪次高達14億次，服務消費者約4.9億人次。而基于實際場景不斷完善的算法技術，也讓以阿里小蜜為代表的智能客服正以前所未有的速度和智能能力解決消費者和商家的痛點，提升商業(yè)效率。

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