人工智能阅读理解大赛，阿里第一，微软第二，它们都超过了人类

在由斯坦福大学发起的 SQuAD （Stanford Question Answering Dataset）文本阅读理解挑战赛中，来自阿里巴巴和微软团队的人工智能模型分别以高分战胜了人类选手，位列榜单的前两位。

马先生和比先生的团队真是一次次打破人们对他们的认知。

阅读理解战胜人类，听起来简单，做起来还是很不容易的。要知道，这需要很强的自然语言处理能力和对语言词句的理解能力。想想你高中阅读理解考多少分就明白了，哈哈！

而 AI 在这方面战胜人类意味着什么？意味着它们这种能力已经超过了人类阅读理解界的大咖！

好，下面说说这个测试是咋回事。在这场阅读测试中，斯坦福大学的自然语言计算组会先从 500 多篇维基百科文章中抽取出大量的数据集（包含 10 万个问题），然后将一篇几百字（平均 100 字，最多 800 字）的文章给标注者阅读，让标注人员提出最多 5 个基于文章内容的问题并提供正确答案。

参赛者可以利用这个数据集进行模拟训练，并且通过开放平台来提交自己的算法用于评分。

这个测试相当权威，被认为是当前世界监测机器阅读水平的最权威测试之一。这是因为 SQuAD 能够提供的庞大的数据规模，并能检测出机器学习模型能否在处理大量信息后给出问题的准确答案。

看看比赛结果：来自阿里巴巴 iDST 团队的 SLQA+ 模型最终取得了 82.440 的成绩，超越了人类的 82.304 分；而晚一天参与挑战的微软亚洲研究院自然语言计算组的 R-NET+ 模型，也在 EM 值（即 Exact Match）上取得了 82.650 的最高分。

看看这个榜单，惊不惊喜！腾讯和科大讯飞也名列前茅。中国团队相当厉害了。

AI 在回答客观性问题上已经相当聪明了，可谓对答如流。这次，阿里巴巴团队在 AI 上建立了一种“基于分层融合注意力机制”的深度神经网络模型，这让 AI 获得了模拟人类在阅读理解文本时的一些思考、标注、通篇理解能力。

其实这种技术离我们并不遥远，只是可能平时没太注意。记得淘宝的阿里小蜜嘛，它就采用了这种机器学习阅读理解技术。

当顾客对某个商品提出一些基础性的问题时，阿里小蜜可以直接对商品详情页面中的信息进行阅读和归纳，来解答用户的提问，提高服务效率。

阿里小蜜在双 11、双 12 大型购物节简直就是人工客服的福星，把基础性的问题交由智能客服去解决，复杂问题再留给人工客服，不仅减少了人工客服的工作量，顾客也无需在买东西时等待。

除了电商零售行业之外，机器语言理解技术也已应用于博物馆指南、在线医疗问题解答等领域中。

说完阿里巴巴，再说说微软。微软最出名的就是旗下的两个人工智能助手小娜（Cortana）和小冰了。尤其是中国血统更加浓厚的小冰，在提供聊天机器人商业解决方案上面应用范围颇广。

京东小冰、东航小冰、敦煌小冰……当你打开嵌入了微软小冰的智能客服系统时，经过研究员对基于文本、语音、语义识别的几次技术迭代，如今的小冰已经变得越来越“善解人意”，回答也越来越接近于人类的自然语言。

AI 在阅读理解方面都超过人类了！这次又该有一大波吃瓜群众忧心忡忡， AI 是不是要取代人类了啊。TechPunk 想说的是作为不会犯错的人工智能，总有一天会打败容易 bug 的人类。当然别紧张，人工智能不一定稀罕取代你。