【推荐】人工智能再次取得突破超越人类

Wang 0 2024-03-12

阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战

已经成为人工智能领域的里程碑事件

作为生物链最顶端的人类

已经无法直视人工智能发展的速度了

近日,

人工智能再次取得突破,超越人类!

这次,跟重庆两江新区这家企业有关!

(图源:网络)

据悉,重庆中科云从科技有限公司(以下简称云从科技)与上海交通大学联合宣布,双方基于原创dcmn算法打造的全新人工智能模型,已在自然语言处理(nlp)领域的大型深层阅读理解任务数据集—race数据集(reading comprehension dataset collected from english examinations)上荣登第一名,成为全球首个超越人类排名的人工智能模型。

在高中测试题部分首次超越人类

从race leaderboard上结果比较可以得到以下结论:

▲云从科技与上海交大的单体模型就已经超越榜单上所有的单体或ensemble模型;

▲云从科技与上海交大的ensemble模型在高中题目(race-h)部分优于人类结果(turkers)。

小编了解到,云从科技与上海交通大学基于原创dcmn算法打造的全新人工智能模型,将机器阅读理解正确率提高了4.2个百分点,并在高中测试题部分首次超越人类(机器正确率69.8%、普通人类69.4%),在自然语言处理(nlp)领域的深度阅读理解上登顶race排行榜第一名。

不管是中文、英语

还是任意其他语言,

阅读理解都算得上是最难的题型之一,

需要信息收集、知识储备、

逻辑推理、甚至还要融会贯通的主观作答。

云从科技是如何做到

超越人类的呢?

race数据集

race数据集(reading comprehension dataset collected from english examinations)是一个来源于中学考试题目的大规模阅读理解数据集,包含了大约28000个文章以及近100000个问题。

它的形式类似于英语考试中的阅读理解(选择题),给定一篇文章,通过阅读并理解文章(passage),针对提出的问题(question)从选项中选择正确的答案(answers)。

race数据集的难点在于,该题型的正确答案并不一定直接体现在文章中,只能从语义层面深入理解文章,通过分析文中线索并基于上下文推理,选出正确答案。

相对以往的抽取类阅读理解,算法要求更高,被认为是“深度阅读理解”。

dcmn模型

针对这种“深度阅读理解”,云从科技与上海交通大学首创了一种p、q、与a之间的匹配机制,称为dual co-matching network(简称dcmn),并基于这种机制探索性的研究了p、q、与a的各种组合下的匹配策略。

应用领域广泛

据介绍,这一研究成果在应用领域搭配文字识别ocr/语音识别技术后,将能帮助机器更好地理解人类文字、语言。该成果可广泛应用于服务领域。“

比如帮助企业判断客户风险,审计内部文档是否合规,从语义层面查找相关信息,也可在社交软件、推荐引擎软件内辅助文字审阅工作,从枯燥的人工文字工作中解放人类。

助推经济高质量发展

两江新区大力发展数字经济产业

事实上,该项突破也是云从科技所承担的国家“人工智能基础资源与公共服务平台”项目取得的一项重要技术进展。在2018年10月的国家“人工智能基础资源与公共服务平台”发布会上,云从科技创始人周曦提出了人工智能发展五个阶段。作为五个阶段的重要基础,核心技术闭环由从感知到认知决策的一系列技术组成,其中,自然语言处理正是认知决策的重要部分。

目前云从科技承担了国家发改委与工信部的人工智能基础平台、人工智能应用平台和人工智能的核心芯片平台项目,包含以智能感知技术和认知决策技术为核心的技术闭环,并刷新多项世界纪录,保持自主核心技术国际领先。

在此基础上,云从科技正致力整合算力、智力、数据等资源及其成果,打造人工智能开放平台与生态,进一步促进人工智能在金融、安防、交通、零售、商业等重要行业的落地与深度融合。

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