阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

近日，智言科技AI團(tuán)隊(duì)刷新CommonsenseQA數(shù)據(jù)集世界排名，以超出第二名3個(gè)百分點(diǎn)的成績(jī)位列榜單第一。該榜單參與團(tuán)隊(duì)包括微軟亞洲研究院、阿里達(dá)摩院、FacebookAI、CMU等。以常識(shí)性問(wèn)答為應(yīng)用是 NLP 最重要的前進(jìn)方向之一，其目的是幫助計(jì)算機(jī)通過(guò)已有的知識(shí)來(lái)推理判斷未見(jiàn)過(guò)的輸入信息，從而使計(jì)算機(jī)更理解人的意思。

CommonsenseQA任務(wù)由以色列特拉維夫大學(xué)建立，是一個(gè)新的多項(xiàng)選擇題答案數(shù)據(jù)集，它需要不同類型的常識(shí)知識(shí)來(lái)預(yù)測(cè)正確的答案，是極具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中的12102個(gè)問(wèn)題，包含一個(gè)正確答案和四個(gè)干擾因素答案，測(cè)試結(jié)果每?jī)芍茉u(píng)估一次。目前排名第一的智言科技團(tuán)隊(duì)獲得76.5%的準(zhǔn)確性，在排名中超越第二名3個(gè)百分點(diǎn)，在NLP領(lǐng)域中已是很大的進(jìn)步和超越，但是仍低于人類88.9%的水平，可見(jiàn)NLP在常識(shí)性推理方向仍有很大挑戰(zhàn)和進(jìn)步空間。

CommonsenseQA LeaderBoard，智言科技目前排名第一

當(dāng)人類回答問(wèn)題時(shí)，他們會(huì)依據(jù)常識(shí)、背景知識(shí)、空間關(guān)系、原因、結(jié)果、科學(xué)事實(shí)和社會(huì)慣例等，來(lái)判斷問(wèn)題答案。例如，提出了一個(gè)問(wèn)題：“當(dāng)李蒙聽(tīng)到割草機(jī)的聲音時(shí)，他在哪里?”可以推斷割草機(jī)靠近李蒙時(shí)，同時(shí)可能在戶外并位于街道上。這種知識(shí)對(duì)人類而言似乎微不足道，但是仍然超出了當(dāng)前的自然語(yǔ)言理解(NLU)系統(tǒng)。

當(dāng)前閱讀理解模型主要所關(guān)注的問(wèn)題類型是事實(shí)類問(wèn)題(factoid questions)，這類型的問(wèn)題答案往往能直接在原文中找到，然而如何基于常識(shí)和背景知識(shí)進(jìn)行推理以獲得答案仍舊是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)集 CommonsenseQA、CosmosQA 等相繼被提出便是為了促進(jìn)該方向的發(fā)展。在這些數(shù)據(jù)集中，機(jī)器需要結(jié)合常識(shí)知識(shí)來(lái)回答諸如“我可以站在河上的什么地方看水流而不會(huì)弄濕自己?”這樣的問(wèn)題，因此更具挑戰(zhàn)性。

如果想人工智能要更好地服務(wù)于人類、更多地介入人類的日常生活，人工智能機(jī)器人就需要理解人類自然語(yǔ)言的意義，提前學(xué)習(xí)、掌握常識(shí)并據(jù)此進(jìn)行推理。大家已經(jīng)充分地認(rèn)識(shí)到：人工智能的下一步發(fā)展和實(shí)用化，必須突破語(yǔ)義理解和常識(shí)推理這一瓶頸。我們認(rèn)為語(yǔ)義理解和常識(shí)推理研究的進(jìn)展，依賴于全新的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和理念。

在商業(yè)化應(yīng)用當(dāng)中，人工智能帶來(lái)的首先應(yīng)該是商業(yè)模式上的轉(zhuǎn)變，然后是運(yùn)用的效率轉(zhuǎn)變。智言科技的AI團(tuán)隊(duì)始終專注于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的技術(shù)突破，同時(shí)將知識(shí)圖譜融入其中，幫助傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?；诙鄠€(gè)垂直行業(yè)的大量對(duì)話應(yīng)用場(chǎng)景，智言科技在自然語(yǔ)言理解、意圖識(shí)別及邏輯推理等技術(shù)上取得了較好的效果。

對(duì)于企業(yè)員工來(lái)說(shuō)，客戶所提出的問(wèn)題相似度很高，使得工作重復(fù)繁瑣，這部分工作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的部分替代性，有效提高工作效率，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。除此之外，在常規(guī)問(wèn)答中，為了提高機(jī)器人的問(wèn)答能力邊界，以知識(shí)圖譜形式應(yīng)用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、對(duì)話的數(shù)據(jù)不斷累積，從而優(yōu)化語(yǔ)料庫(kù)、提高準(zhǔn)確率。這些數(shù)據(jù)也是企業(yè)未來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新燃料。

目前市面上大部分的商業(yè)落地項(xiàng)目主要采用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)提高模型的識(shí)別率以及對(duì)話準(zhǔn)確度，這樣的方式需要大量的數(shù)據(jù)。到了一個(gè)階段之后，即使加大數(shù)據(jù)量也無(wú)法提高模型的準(zhǔn)確率，且過(guò)程無(wú)法解釋，開(kāi)放領(lǐng)域的多輪對(duì)話目前還處在弱人工智能的階段。智言科技的知識(shí)圖譜+深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)量小、過(guò)程可以解釋、準(zhǔn)確度高，將兩項(xiàng)結(jié)合為強(qiáng)人工智能奠定基礎(chǔ)。例如，智言科技在金融領(lǐng)域，已經(jīng)構(gòu)建了數(shù)十萬(wàn)份非結(jié)構(gòu)化文檔的知識(shí)圖譜，成為支撐落地應(yīng)用中的數(shù)據(jù)源動(dòng)力。同時(shí)，為了更好的完成企業(yè)智能化應(yīng)用的閉環(huán)，智言科技AI團(tuán)隊(duì)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等領(lǐng)域都在不斷探索，從而為用戶帶來(lái)更好的智能化體驗(yàn)。

智言科技構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化文檔形成為知識(shí)圖譜

人工智能勢(shì)必將對(duì)人們的工作產(chǎn)生深刻影響，因此建立新的內(nèi)部業(yè)務(wù)模式流程變得前所未有的緊迫。一些領(lǐng)先的企業(yè)認(rèn)識(shí)到，人工智能將對(duì)業(yè)務(wù)模式、員工結(jié)果及客戶和員工期望獲得的體驗(yàn)產(chǎn)生重大影響。智言科技AI團(tuán)隊(duì)對(duì)于自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及知識(shí)圖譜技術(shù)在不斷地探索和研發(fā)。智言科技也希望通過(guò)搜索、推薦、語(yǔ)音及語(yǔ)義識(shí)別等人工智能算法，能夠滿足業(yè)務(wù)量快速增長(zhǎng)的目標(biāo)，助力企業(yè)完成在新的業(yè)務(wù)模式和傳統(tǒng)系統(tǒng)之間的平穩(wěn)過(guò)渡。

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