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小i機(jī)器人在國(guó)際權(quán)威機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)SQuAD1.1挑戰(zhàn)賽中排名全球第三

DPVg_AI_era ? 來(lái)源:lq ? 2019-09-01 09:04 ? 次閱讀
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近日,憑借自研BERT+WWM+MT的單模型,小i機(jī)器人在國(guó)際權(quán)威機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)SQuAD1.1挑戰(zhàn)賽中排名全球第三。深耕行業(yè)18年,這家國(guó)產(chǎn)AI公司認(rèn)為認(rèn)知智能才是AI未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的核心,并快速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用——在商用智能客服領(lǐng)域,行業(yè)市場(chǎng)占有率已超過(guò)80%。

一家中國(guó)人工智能技術(shù)公司成立長(zhǎng)達(dá)十八年之久,還在成長(zhǎng)期趕上了第三次AI浪潮。

作為有著這樣背景的小i機(jī)器人對(duì)未來(lái)AI發(fā)展有著更成熟且明確的方向:

認(rèn)知智能是人工智能未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的核心。

而認(rèn)知智能技術(shù)需要多向積累,技術(shù)和應(yīng)用互生互補(bǔ)。除18年產(chǎn)業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)外,小i機(jī)器人在AI技術(shù)方面仍在不斷突破:

憑借最新研究成果——BERT+WWM+MT的單模型,在由斯坦福大學(xué)發(fā)起的國(guó)際權(quán)威機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)SQuAD1.1挑戰(zhàn)賽中排名全球第三,超越人類平均水平。不同于前兩名企業(yè)+學(xué)校的聯(lián)合模式,小i完全是由研究院團(tuán)隊(duì)獨(dú)立完成;

分別實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方法的各個(gè)NLP基礎(chǔ)能力模塊,覆蓋了詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析、篇章分析等基礎(chǔ)技術(shù)的能力;

參加情感計(jì)算國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)建設(shè),并在其中擔(dān)綱重要角色。

另外,不同于近幾年成立的AI公司,小i早就開始推進(jìn)認(rèn)知智能商業(yè)化——小i機(jī)器人以開辟智能客服這一典型AI應(yīng)用場(chǎng)景為基礎(chǔ),在金融、汽車、醫(yī)療等數(shù)個(gè)行業(yè)均有布局,其中商用智能客服領(lǐng)域,其行業(yè)市場(chǎng)占有率已超過(guò)80%。

邁向認(rèn)知智能的技術(shù)底氣:自研BERT+WWM+MT的單模型,NLP權(quán)威測(cè)試全球第三

現(xiàn)在大家習(xí)慣將人工智能分為三個(gè)臺(tái)階,計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能,認(rèn)知智能位于AI金字塔結(jié)構(gòu)的頂部。

目前計(jì)算智能與感知智能,機(jī)器已經(jīng)可以媲美甚至超越人類,但認(rèn)知智能方面與人之間依然存在差距。

認(rèn)知智能是人工智能發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)。

認(rèn)知智能涉及到語(yǔ)義理解、知識(shí)表達(dá)、聯(lián)想推理、智能問(wèn)答、自主學(xué)習(xí)。人工智能的一個(gè)重要目標(biāo)就是希望機(jī)器能夠與人類進(jìn)行更加自然高效的交流,希望機(jī)器讀懂人類深?yuàn)W的語(yǔ)言,同時(shí)以一種我們習(xí)慣的方式進(jìn)行交互。

其中,使機(jī)器讀懂人類深?yuàn)W的語(yǔ)言、同時(shí)也是認(rèn)知智能方面最典型的任務(wù)就是閱讀理解。

2019年7月,小i機(jī)器人研究院團(tuán)隊(duì)在由斯坦福大學(xué)發(fā)起的國(guó)際權(quán)威機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)SQuAD1.1挑戰(zhàn)賽中,憑借最新研究成果——BERT+WWM+MT的單模型,以EM(精準(zhǔn)匹配率)和F1(模糊匹配率)超越人類平均水平的優(yōu)異成績(jī)排名第三。

此次在考慮Whole Word Masking的BERT預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)之上,小i引入輔助任務(wù)如NewsQA等數(shù)據(jù)集,采用多任務(wù)學(xué)習(xí)的思路來(lái)改進(jìn)現(xiàn)有模型的效果,進(jìn)一步提升模型的最終預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(主要為Exact Match和F1值)。

具體來(lái)看,小i分別對(duì)目標(biāo)任務(wù)和輔助任務(wù)中的答案集合進(jìn)行長(zhǎng)度頻率統(tǒng)計(jì),以及各自訓(xùn)練一個(gè)語(yǔ)言模型,來(lái)綜合判斷輔助任務(wù)中的數(shù)據(jù)樣本與目標(biāo)任務(wù)中的數(shù)據(jù)樣本之間的相關(guān)性。

最后將這個(gè)相關(guān)性指標(biāo)進(jìn)一步引入到模型訓(xùn)練過(guò)程中損失函數(shù)Loss的計(jì)算過(guò)程中,以充分利用并學(xué)習(xí)到來(lái)自目標(biāo)任務(wù)和有關(guān)輔助任務(wù)中的知識(shí),從而最終提升模型的預(yù)測(cè)效果。

小i機(jī)器人參賽模型在此次比賽中獲得EM指標(biāo) (精準(zhǔn)匹配率)達(dá)到88.650,F(xiàn)1指標(biāo)(模糊匹配率)達(dá)到94.393的成績(jī)。

排名前兩位的谷歌大腦和Facebook人工智能研究部門都選擇了與高校聯(lián)手進(jìn)行挑戰(zhàn),而小i機(jī)器人則是完全獨(dú)立參加比賽。

SQuAD被譽(yù)為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域金字塔尖的比賽,旨在促進(jìn)智能搜索引擎的發(fā)展。

國(guó)際機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)SQuAD自2016年發(fā)布以來(lái),共吸引了包括谷歌、微軟亞洲研究院、IBM研究院、阿里巴巴達(dá)摩院、上海交通大學(xué)等眾多國(guó)內(nèi)外知名研究機(jī)構(gòu)和高校參加。

而在實(shí)際應(yīng)用中,小i也把機(jī)器閱讀理解的最新研究成果應(yīng)用于有關(guān)產(chǎn)品和實(shí)際項(xiàng)目中。例如,在小i機(jī)器人開發(fā)的Bot開放平臺(tái)中,集成了基于機(jī)器閱讀理解的能力。

除此之外,小i機(jī)器人分別實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法的各個(gè)NLP基礎(chǔ)能力模塊,覆蓋了詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析、篇章分析的基礎(chǔ)技術(shù)的能力,上述的機(jī)器閱讀理解即為其中的能力之一。

小i機(jī)器人創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO袁輝曾表示:感知、思考、運(yùn)動(dòng)三部分構(gòu)成了人工智能,其中最核心的是擁有思考力的“大腦”,也就是認(rèn)知智能,它決定著人工智能的水平高度。當(dāng)機(jī)器的認(rèn)知能力獲得重大突破,AI的應(yīng)用度和滲透力就會(huì)更強(qiáng)。

小i機(jī)器人創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO 袁輝

正因如此,小i機(jī)器人一直堅(jiān)持“大腦”研發(fā)。

目前,小i機(jī)器人已在上海、貴陽(yáng)、深圳、南京、香港、美國(guó)硅谷設(shè)立6大研發(fā)中心,與華東師范大學(xué)、香港科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院軟件所等建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。在自然語(yǔ)言處理、深度語(yǔ)義交互、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等認(rèn)知智能相關(guān)以及圖像、語(yǔ)音識(shí)別等核心技術(shù)上擁有全面、自主的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

推動(dòng)情感計(jì)算國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)建設(shè),將情感量化成機(jī)器能理解的數(shù)值

在認(rèn)知智能中,除當(dāng)下熱門的各項(xiàng)NLP能力外,小i機(jī)器人專攻另一獨(dú)特技術(shù)方向——情感計(jì)算,即將人類情感量化成機(jī)器可以理解的數(shù)值。

事實(shí)上,認(rèn)知智能的發(fā)展分為語(yǔ)言理解、分析推理,以及人格和情感三個(gè)層次,情感可以說(shuō)是AI金字塔頂尖中的頂尖,是AI最終需攻克的難關(guān)之一。

情感計(jì)算的概念早在1997年由MIT媒體實(shí)驗(yàn)室Picard教授提出,她指出情感計(jì)算是與情感相關(guān),來(lái)源于情感或能夠?qū)η楦惺┘佑绊懙挠?jì)算。

但在用戶界面中的對(duì)情緒交互信息的表示方式,仍缺乏規(guī)范化和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),使得人機(jī)交互中對(duì)用戶情緒信息的理解、處理,以及情緒的回饋呈現(xiàn)等過(guò)程存在差異,阻礙了情感計(jì)算用戶界面的應(yīng)用和發(fā)展。

2013年著手研究情感計(jì)算以來(lái),小i機(jī)器人在 2017年作為牽頭單位之一提交了國(guó)際上第一個(gè)有關(guān)情感計(jì)算的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)ISO/IEC 30150-1《信息技術(shù) 情感交互 第一部分:模型》,這也是中國(guó)在該領(lǐng)域的首個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。此標(biāo)準(zhǔn)也在今年8月正式通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)草案(DIS)投票。

事實(shí)上,情感計(jì)算的應(yīng)用前景相當(dāng)廣闊,用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間依然存在情緒和表達(dá)上的障礙,如果制定相關(guān)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn),將有利于實(shí)現(xiàn)情感計(jì)算用戶界面的應(yīng)用推廣。

今年8月,小i機(jī)器人聯(lián)合中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院和中國(guó)科學(xué)院軟件研究所三家共同提交了ISO/IEC 30150-11《信息技術(shù) 情感計(jì)算用戶界面 Part 11:情緒表示》和ISO/IEC 30150-2 《信息技術(shù) 情感計(jì)算用戶界面 Part 2:情感特性》。

深耕行業(yè)18載,崛起之路是偶然也是必然

認(rèn)知智能技術(shù)需要多向積累,技術(shù)和應(yīng)用互生互補(bǔ),螺旋上升。小i很早就入局智能機(jī)器人行業(yè),在這方面已有深厚的積累。

2001年,小i機(jī)器人在上海成立,但它最早出現(xiàn)在大眾視野是在2004年。那一年,小i機(jī)器人出現(xiàn)在MSN和QQ這兩大社交軟件上。憑借此次合作,小i機(jī)器人用戶達(dá)到近一億人次,同時(shí),此舉讓小i積累起了龐大的中文語(yǔ)義庫(kù)。從那以后,小i機(jī)器人開始進(jìn)入聊天機(jī)器人和AI領(lǐng)域。

自2008年江蘇移動(dòng)i8智能客服上線后,小i打開了企業(yè)智能客服的大門。

此后,小i在智能客服領(lǐng)域迎來(lái)爆發(fā)期,合作對(duì)象也拓展到聯(lián)想、聯(lián)通、建行、招行等大型互聯(lián)網(wǎng)、電信和金融機(jī)構(gòu)。它們的機(jī)器人均使用了來(lái)自小i機(jī)器人的技術(shù)作為支撐。

除此之外,通過(guò)技術(shù)和資源的開放,小i還試圖激活A(yù)I時(shí)代開發(fā)者潛力,共享AI紅利,同時(shí)也使生態(tài)體系建設(shè)初具規(guī)模。

小i機(jī)器人發(fā)布了新一代智能Bot開放平臺(tái),集合了Chatting Bot、FAQ Bot、Discovery Bot三大核心能力以及深度學(xué)習(xí)、知識(shí)管理、知識(shí)學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、知識(shí)融合等基礎(chǔ)能力。

目前,平臺(tái)支持智能客服場(chǎng)景的直接使用,為企業(yè)和開發(fā)者提供機(jī)器人服務(wù)無(wú)縫轉(zhuǎn)人工服務(wù)以及通過(guò)智能學(xué)習(xí)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)的完整使用閉環(huán)。除此之外,企業(yè)和開發(fā)者還可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口獲得各類定制服務(wù)。

以智能客服為突破口,走出一條真正的“產(chǎn)業(yè)化之路”

在人工智能的浪潮中,客服被認(rèn)為是最先被取代的一類人群。傳統(tǒng)的人工客服往往都是高密集性勞動(dòng),而智能客服可很好地改進(jìn)成本高、服務(wù)效率低等問(wèn)題。

人工智能技術(shù)有望在智能客服領(lǐng)域率先完成商業(yè)化落地。根據(jù)Gartner預(yù)測(cè),2020年左右85%的客服服務(wù)都將由人工智能完成。

在小i的生態(tài)產(chǎn)業(yè)落地領(lǐng)域當(dāng)中,智能客服是主要業(yè)務(wù)方向之一。

據(jù)了解,小i機(jī)器人在智能客服實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,技術(shù)層面主要分為三塊:一是自然語(yǔ)言處理和理解技術(shù),二是需要機(jī)器人掌握根據(jù)上下文進(jìn)行推理的能力,三是在不同領(lǐng)域中,利用人和機(jī)器的協(xié)作,半自動(dòng)化地構(gòu)建各行各業(yè)的知識(shí)體系。

作為國(guó)內(nèi)智能客服領(lǐng)域的開拓者,小i在商用智能客服領(lǐng)域,行業(yè)市占率已經(jīng)超過(guò)了80%。

如今,小i機(jī)器人的業(yè)務(wù)涉及電信運(yùn)營(yíng)商、銀行、證券行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融、機(jī)場(chǎng)、電商、汽車、3C、醫(yī)院、房地產(chǎn)、酒店、手機(jī)、物流、餐飲等各行各業(yè)。

從技術(shù)、產(chǎn)品到解決方案、服務(wù)體系、再到生態(tài)建設(shè),小i機(jī)器人這18年來(lái)穩(wěn)扎穩(wěn)打,為業(yè)界踏出了一條真正的“產(chǎn)業(yè)化之路”。

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原文標(biāo)題:這個(gè)基于BERT的單模型,NLP權(quán)威測(cè)試全球第三!小i機(jī)器人押注認(rèn)知智能再發(fā)威

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    發(fā)表于 12-28 21:12

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】1.全書概覽與第一章學(xué)習(xí)

    ,詳細(xì)介紹了具身智能機(jī)器人的基礎(chǔ)模塊,給讀者闡明了機(jī)器人如何感知環(huán)境以及對(duì)環(huán)境進(jìn)行交互。 在第三部分,結(jié)合最新的大模型技術(shù),探討了大模型在機(jī)器人計(jì)算中的具體應(yīng)用,如:自然語(yǔ)言處理、多模
    發(fā)表于 12-27 14:50

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】+數(shù)據(jù)在具身人工智能中的價(jià)值

    保守預(yù)測(cè)的是機(jī)器人公司有愿意將每個(gè)機(jī)器人成本的大約 3% 投入到數(shù)據(jù)收集和生成中。這項(xiàng)投資旨在開發(fā)先進(jìn)的 EAI 功能,估計(jì) EAI 數(shù)據(jù)的市場(chǎng)價(jià)值超過(guò) 10 萬(wàn)億美元,是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的倍。 由此可見
    發(fā)表于 12-24 00:33

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】+初品的體驗(yàn)

    的快速發(fā)展,相關(guān)人才的需求也在不斷增加,通過(guò)閱讀該書可以幫助大家系統(tǒng)性地了解和分析當(dāng)前具身智能機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和前沿研究,為未來(lái)的研究和開發(fā)工作提供指導(dǎo)。此外,本書還可以為研究人員和工程師提供具體
    發(fā)表于 12-20 19:17

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第1-6章閱讀心得之具身智能機(jī)器人系統(tǒng)背景知識(shí)與基礎(chǔ)模塊

    Intelligence)這一概念有了深入理解。本書開篇和大部分書籍文章一樣,都是立足宏觀角度,先把視角引申到世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。書中闡述具身智能機(jī)器人有望成為繼計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)后的新一代顛覆性產(chǎn)品。2005-2010年
    發(fā)表于 12-19 22:26