机器可以比人类更好。 AI学习模型由中国科技巨头阿里巴巴已经超过了人类阅读得分为82.44。
机器在阅读测试中的表现优于人类
由阿里巴巴的研究部门数据科学研究所开发的深度神经网络模型，在斯坦福大学问题答案数据集或小队中超过了人类参与者。
阿里巴巴的人工智能可以从段落到句子到单词的学习模型基于层次关注网络，使其与自然的人类语言非常相似。
IDST自然语言首席科学家Si Lou说：“这是机器第一次在这样的测试中表现出色。”阅读测试的人参与者根据1月5日的测试得分为82.304。
Microsoft Research Asia的类似技术得分82.640，在1月3日的测试中也击败了人类。
阿里巴巴的结果于1月11日由小队正式登记，比微软提前一天，从技术上讲，这家中国公司成为第一个击败人类得分的公司。
“这类测试无疑是我们可能走多远的有用基准，”说Microsoft发言人Andrew Pickup。 “但是，AI的真正好处是与人类和谐相处时。”
小队阅读测试
斯坦福大学AI专家发达100,000个问题测试，以衡量机器处理大量信息并准确回答的能力。这些问题是根据数百篇Wikipedia文章生成的。这样，AI模型只能提供特定而精确的答案。
小队被认为是最全面，最权威的机器阅读量表。 Google，Facebook，Microsoft，IBM和Samsung等科技公司也正在使用它来测试他们构建的机器学习模型是否可以从数据集中回答问题。
斯坦福机器学习计划的小队开发商Pranav Rajpurkar在阅读测试中将阿里巴巴的壮举描述为AI开发方面的“ 2018年开始强的开端”。
接听机
使用上述神经网络可以准确回答提供明确答案的问题，可以减少人类干预和输入，以回答与客户服务相关的查询。学习模型可以识别客户要求的问题，并从一组准备好的材料中寻找最相关的答案。
阿里巴巴在零售商的虚拟商店，淘宝和Tmall上使用了零售商使用的聊天机器人Ali小米测试了这种AI技术。在2017年11月在中国的单身日销售中，也使用了基于网络的类似技术来回答客户的庞大入站查询。阿里巴巴在上述在线购物节中获得了250亿美元的收入。
自然语言处理技术是消费技术产品中最主要的AI形式，具有虚拟助手和语音激活功能，在CES 2018期间预览了。
