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讓AI模仿人類的學(xué)習(xí)方式，結(jié)果會怎樣？
8月26日，阿里達(dá)摩院語言技術(shù)實驗室取得一系列突破，斬獲自然語言處理(NLP)領(lǐng)域6大技術(shù)榜單。據(jù)介紹，參與競賽的6項自研AI技術(shù)均采用模仿人類的學(xué)習(xí)模式，多方位提升了機器的語言理解能力，部分能力甚至已超越人類。目前，這些技術(shù)均已大規(guī)模應(yīng)用于閱讀理解、機器翻譯、人機交互等場景。
據(jù)悉，過去幾年，AI在圖像識別、語音識別等方面已逐步超越人類水平，但在復(fù)雜文本語義的理解上，AI與人類尚有差距，其主要原因就是傳統(tǒng)AI學(xué)習(xí)文本知識效率較低。
為此，業(yè)界提出了一種模仿人類的學(xué)習(xí)思路，即先讓AI在大規(guī)模的網(wǎng)頁和書籍文字中進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)基本的詞法、語法和語義知識，然后再在固定領(lǐng)域內(nèi)的文本上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)Ｓ兄R。
這一思想就是預(yù)訓(xùn)練語言模型的核心創(chuàng)新。自Google提出模仿人類注意力機制的BERT模型以來，預(yù)訓(xùn)練語言模型已成為NLP領(lǐng)域的熱點研究方向。
達(dá)摩院早在2018年就開始布局通用的預(yù)訓(xùn)練語言模型，并逐漸將該思路拓展到了多語言、多模態(tài)、結(jié)構(gòu)化和篇章文本理解和文本生成領(lǐng)域，如今已建立一套系統(tǒng)化的深度語言模型體系，其自研通用語言模型StructBERT、多語言模型VECO、多模態(tài)語言模型StructVBERT、生成式語言模型PALM等6大自研模型分別刷新了世界紀(jì)錄。
其中，StructBERT能讓機器更好地掌握人類語法，使機器在面對語序錯亂或不符合語法習(xí)慣的詞句時，仍能準(zhǔn)確理解并給出正確的表達(dá)和回應(yīng)，大大提高機器對詞語、句子以及語言整體的理解力。該模型以平均分90.6分在自然語言處理領(lǐng)域數(shù)據(jù)集GLUE Benchmark中位居第一，顯著超越人類水平(87.1分)。
達(dá)摩院語言技術(shù)實驗室團(tuán)隊表示：“實驗室的目標(biāo)是讓AI掌握人類知識的基礎(chǔ)技術(shù)，預(yù)訓(xùn)練語言模型的誕生使得AI像人一樣學(xué)習(xí)新知識成為可能，未來達(dá)摩院會全面對外開放這些技術(shù)，讓特定領(lǐng)域的AI變得更加智能。”
過去兩年，阿里獲得了30多項NLP領(lǐng)域頂級賽事世界頭名，有100多篇相關(guān)頂會論文； 阿里自然語言技術(shù)已在金融、新零售、通訊、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、電力、客服等領(lǐng)域服務(wù)超十億用戶和數(shù)萬企業(yè)客戶。
原標(biāo)題：阿里達(dá)摩院包攬AI領(lǐng)域六大榜單：用人類的學(xué)習(xí)方式超越人類
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