機器可以比人類更好。 AI學習模型由中國科技巨頭阿里巴巴已經超過了人類閱讀得分為82.44。
機器在閱讀測試中的表現優於人類
由阿里巴巴的研究部門數據科學研究所開發的深度神經網絡模型，在斯坦福大學問題答案數據集或小隊中超過了人類參與者。
阿里巴巴的人工智慧可以從段落到句子到單詞的學習模型基於層次關注網絡，使其與自然的人類語言非常相似。
IDST自然語言首席科學家Si Lou說：“這是機器第一次在這樣的測試中表現出色。”閱讀測試的人參與者根據1月5日的測試得分為82.304。
Microsoft Research Asia的類似技術得分82.640，在1月3日的測試中也擊敗了人類。
阿里巴巴的結果於1月11日由小隊正式登記，比微軟提前一天，從技術上講，這家中國公司成為第一個擊敗人類得分的公司。
“這類測試無疑是我們可能走多遠的有用基準，”說Microsoft發言人Andrew Pickup。 “但是，AI的真正好處是與人類和諧相處時。”
小隊閱讀測試
斯坦福大學AI專家發達100,000個問題測試，以衡量機器處理大量信息並準確回答的能力。這些問題是根據數百篇Wikipedia文章生成的。這樣，AI模型只能提供特定而精確的答案。
小隊被認為是最全面，最權威的機器閱讀量表。 Google，Facebook，Microsoft，IBM和Samsung等科技公司也正在使用它來測試他們構建的機器學習模型是否可以從數據集中回答問題。
斯坦福機器學習計劃的小隊開發商Pranav Rajpurkar在閱讀測試中將阿里巴巴的壯舉描述為AI開發方面的“ 2018年開始強的開端”。
接聽機
使用上述神經網絡可以準確回答提供明確答案的問題，可以減少人類干預和輸入，以回答與客戶服務相關的查詢。學習模型可以識別客戶要求的問題，並從一組準備好的材料中尋找最相關的答案。
阿里巴巴在零售商的虛擬商店，淘寶和Tmall上使用了零售商使用的聊天機器人Ali小米測試了這種AI技術。在2017年11月在中國的單身日銷售中，也使用了基於網絡的類似技術來回答客戶的龐大入站查詢。阿里巴巴在上述在線購物節中獲得了250億美元的收入。
自然語言處理技術是消費技術產品中最主要的AI形式，具有虛擬助手和語音激活功能，在CES 2018期間預覽了。
