Gadgetshowto
Po pierwsze, to AlphaGo AI z filii Google DeepMind pokonała najlepszych graczy Go na świecie w ich własnej grze i pobiła rekord. Następnie sztuczna inteligencja o imieniu Libratus, opracowana przez Carnegie Mellon University, zdeklasowała pokerzystów w turnieju, aby skierować uwagę świata na szybkie tempo, w jakim rozwija się sztuczna inteligencja. W najnowszym przykładzie sztucznej inteligencji przechytrzającej ludzi, głębokim modelu sieci neuronowej opracowanym przez firmę Alibaba wypadło lepiej niż ludzie w teście czytania ze zrozumieniem.
Model sztucznej inteligencji opracowany przez Instytut Nauk o Danych i Technologii Alibaba przeszedł przez test SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) - jeden z najbardziej wiarygodnych testów czytania ze zrozumieniem do oceny umiejętności językowych maszyny - w konkursie, w którym zmierzył się z ludzkimi rywalami.
AI Alibaby zdobyło łącznie 82,44 punktów w dokładnym dopasowaniu (EM), wyprzedzając swoich ludzkich konkurentów, którzy zdołali umieścić 82,304 punktów na tablicy wyników. Według raportu opublikowanego w South China Morning Post - również należącej do Alibaba - osiągnięcie to jest pierwszym przypadkiem, w którym maszyna pokonała swoje ludzkie odpowiedniki w teście czytania ze zrozumieniem..
Jeśli chodzi o wyniki netto F1 w ocenie SQuAD, Model AI Alibaby znalazł się na szczycie listy z 88,607 pkt, plasując się wyżej niż podobne systemy opracowane przez Microsoft i Facebook. Wyniki są naprawdę imponujące, ponieważ rozumienie języka jest tradycyjnie uważane za słaby punkt systemów sztucznej inteligencji. Wspomniana wada poważnie ogranicza ich zdolność do prowadzenia prawdziwie produktywnej rozmowy z osobą, a nie tylko zgryzania liczb i przetwarzania informacji..
Według Si Luo, głównego naukowca zajmującego się przetwarzaniem języka naturalnego w dziale badawczym Alibaba, ostatnie wyniki otworzą nowe możliwości wdrażania systemów sztucznej inteligencji w zadaniach obsługi klienta, dzięki ulepszonym możliwościom przetwarzania języka..
Wierzymy, że podstawowa technologia może być stopniowo stosowana w wielu zastosowaniach, takich jak obsługa klienta, samouczki muzealne i odpowiedzi online na zapytania pacjentów, uwalniając ludzkie wysiłki w bezprecedensowy sposób.
Wyniki osiągnięte przez model głębokiej sieci neuronowej Alibaby wskazują, że systemy sztucznej inteligencji wkrótce będą w stanie odpowiadać na obiektywne pytania, takie jak `` co powoduje deszcz '', przetwarzając ogromną ilość informacji, które mają do dyspozycji, i odpowiadając najbardziej dokładną kontekstowo i precyzyjną odpowiedzią.
