阿爾法狗與人類頂尖棋手的人機大戰(zhàn)
已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的里程碑事件
作為生物鏈最頂端的人類
已經(jīng)無法直視人工智能發(fā)展的速度了
近日,
人工智能再次取得突破,超越人類!
這次,跟重慶兩江新區(qū)這家企業(yè)有關(guān)!

(圖源:網(wǎng)絡(luò))
據(jù)悉,重慶中科云從科技有限公司(以下簡稱云從科技)與上海交通大學(xué)聯(lián)合宣布,雙方基于原創(chuàng)dcmn算法打造的全新人工智能模型,已在自然語言處理(nlp)領(lǐng)域的大型深層閱讀理解任務(wù)數(shù)據(jù)集—race數(shù)據(jù)集(reading comprehension dataset collected from english examinations)上榮登第一名,成為全球首個超越人類排名的人工智能模型。
在高中測試題部分首次超越人類

從race leaderboard上結(jié)果比較可以得到以下結(jié)論:
▲云從科技與上海交大的單體模型就已經(jīng)超越榜單上所有的單體或ensemble模型;
▲云從科技與上海交大的ensemble模型在高中題目(race-h)部分優(yōu)于人類結(jié)果(turkers)。
小編了解到,云從科技與上海交通大學(xué)基于原創(chuàng)dcmn算法打造的全新人工智能模型,將機器閱讀理解正確率提高了4.2個百分點,并在高中測試題部分首次超越人類(機器正確率69.8%、普通人類69.4%),在自然語言處理(nlp)領(lǐng)域的深度閱讀理解上登頂race排行榜第一名。
不管是中文、英語
還是任意其他語言,
閱讀理解都算得上是最難的題型之一,
需要信息收集、知識儲備、
邏輯推理、甚至還要融會貫通的主觀作答。
云從科技是如何做到
超越人類的呢?
race數(shù)據(jù)集
race數(shù)據(jù)集(reading comprehension dataset collected from english examinations)是一個來源于中學(xué)考試題目的大規(guī)模閱讀理解數(shù)據(jù)集,包含了大約28000個文章以及近100000個問題。
它的形式類似于英語考試中的閱讀理解(選擇題),給定一篇文章,通過閱讀并理解文章(passage),針對提出的問題(question)從選項中選擇正確的答案(answers)。
race數(shù)據(jù)集的難點在于,該題型的正確答案并不一定直接體現(xiàn)在文章中,只能從語義層面深入理解文章,通過分析文中線索并基于上下文推理,選出正確答案。
相對以往的抽取類閱讀理解,算法要求更高,被認為是“深度閱讀理解”。
dcmn模型
針對這種“深度閱讀理解”,云從科技與上海交通大學(xué)首創(chuàng)了一種p、q、與a之間的匹配機制,稱為dual co-matching network(簡稱dcmn),并基于這種機制探索性的研究了p、q、與a的各種組合下的匹配策略。

應(yīng)用領(lǐng)域廣泛
據(jù)介紹,這一研究成果在應(yīng)用領(lǐng)域搭配文字識別ocr/語音識別技術(shù)后,將能幫助機器更好地理解人類文字、語言。該成果可廣泛應(yīng)用于服務(wù)領(lǐng)域。“
比如幫助企業(yè)判斷客戶風(fēng)險,審計內(nèi)部文檔是否合規(guī),從語義層面查找相關(guān)信息,也可在社交軟件、推薦引擎軟件內(nèi)輔助文字審閱工作,從枯燥的人工文字工作中解放人類。
助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展
兩江新區(qū)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)
事實上,該項突破也是云從科技所承擔(dān)的國家“人工智能基礎(chǔ)資源與公共服務(wù)平臺”項目取得的一項重要技術(shù)進展。在2018年10月的國家“人工智能基礎(chǔ)資源與公共服務(wù)平臺”發(fā)布會上,云從科技創(chuàng)始人周曦提出了人工智能發(fā)展五個階段。作為五個階段的重要基礎(chǔ),核心技術(shù)閉環(huán)由從感知到認知決策的一系列技術(shù)組成,其中,自然語言處理正是認知決策的重要部分。

目前云從科技承擔(dān)了國家發(fā)改委與工信部的人工智能基礎(chǔ)平臺、人工智能應(yīng)用平臺和人工智能的核心芯片平臺項目,包含以智能感知技術(shù)和認知決策技術(shù)為核心的技術(shù)閉環(huán),并刷新多項世界紀錄,保持自主核心技術(shù)國際領(lǐng)先。
在此基礎(chǔ)上,云從科技正致力整合算力、智力、數(shù)據(jù)等資源及其成果,打造人工智能開放平臺與生態(tài),進一步促進人工智能在金融、安防、交通、零售、商業(yè)等重要行業(yè)的落地與深度融合。
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