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中国百度力压谷歌和微软,获AI技术王冠 2019-12-31

中国科技巨头百度在一项旨在测试机器能够理解人类语言的人工智能竞赛中已经超越了谷歌和微软。正如《麻省理工学院技术评论》12月26日所指出的那样。中国公司百度建立的计算机模型领先于其它所有通用语言理解模型。本月初百度公司在一场持续的人工智能竞争中悄然击败了微软和谷歌,但我们国内关于此次竞赛的报道似乎并不多。

事实上百度公司不仅仅是一家搜索网站,它还是中国人工智能技术的领先者。这次百度参与的竞争是通用语言理解评估,英文简称为GLUE。百度公司利用Ernie模型成为在GLUE测试中首只超过90分的团队,在由美国科技公司和大学占主导的排行榜中名列榜首。这一优异测试结果也使其成为GLUE基准测试中超过平均得分87.1的仅有的10个AI系统之一。微软的D365 AI团队和谷歌的T5团队分列第二三名。百度公司的算法最初设计是用于学习理解中文的,现在它却成为了理解英文语义最好的算法。

GLUE是一个被普遍接受的基准,用于评估人工智能系统理解人类语言。它由九种不同的测试组成,比如在句子中挑选人名和组织名,以及当有多个潜在先行词时,找出像“It”这样的代词指的是什么。因此一个在GLUE上得分很高的语言模型可以胜任处理不同的阅读理解任务。满分为100分,平均分是87分。ERNIE是百度创建的知识增强的语义表达模型,而对手谷歌则有一个名为BERT的预训练模型。GLUE在公开排行榜上的排名在不断变化,虽然还有另外一支团队很可能很快会超越百度。但是百度的成就让人值得注意的是,它展示了AI研究如何从众多贡献者中受益。百度的研究人员不得不针对中文开发一种专门技术来构建ERNIE知识增强语义表达模型。然而让研究人员欣喜的是,该技术也能使人工智能更好地理解英语。

在谷歌的BERT预训练模型于2018年末创建之前,自然语言模型并不是那么好。之前的自然语言模型擅长预测句子中的下一个单词,因此非常适用于自动完成功能。只是即使是一小段文字,它们也无法训练具有任何思路。这是因为它们不理解含义,例如“它”一词可能指的是什么。先前的模型学会了预测和解释单词的含义,可以仅通过考虑单词之前或之后出现的上下文来理解单词含义,但是它不能同时考虑两者。换句话说它是单向工作的。