微软要教机器学会阅读、回答和提问(2)

2017-05-09 编辑：

　　数十年的研究以及最新进展

微软机器阅读工作的根基可以追溯到大约 20 年之前研究者在自然语言处理领域所做的早期工作。那时，微软的自然语言处理方面的首席研究员 Bill Dolan 开玩笑说，系统的工作只是偶尔很完美。

尽管如此，这一基础性工作正在被整合进算法之中，雷德蒙团队正是借助这一算法取得了当前机器阅读的绝大多数进展；该算法还是 Dolan 及其团队在自然语言处理方面取得的其他突破性成果的基础。

正如过去几年出现的人工智能进展，机器阅读也从更好的深度学习算法、大幅提升的云计算能力和海量数据中大受脾益。

研究者说这些能力，连同深度学习方法在图像和语音识别领域的进步，已经使他们自信地感觉到机器阅读的重大突破尽在眼前。这正是许多人依然惊奇的事情。

微软亚洲研究院自然语言计算研究组主管研究员韦福如说：「这对于从事自然语言处理甚至是人工智能的研究者来说是一个长期的梦想。」

尽管如此，研究者警惕说，为了创造出可以同时在语言及其细微差别方面真正理解人类诉求的系统，仍然有大量工作要做。

通常来讲，人工智能系统仍然只擅长处理特殊任务，它们也许能够找到问题的正确答案，精确识别出狗的品种或者人类的情绪状态，甚至理解会话中的词语；但是，研究者指出，这并不意味着它们能够以人类一出生就具有的方式理解信息，注意到所有的细微差别和语境。

韦福如指出，即使机器阅读团队的系统可以在 SQuAD 数据集中和人表现的一样好，但并不意味着机器可以像人一样真正阅读和理解，这是未来必须要面临的一个挑战。

周说：「这只是通向自然语言理解巨大挑战的一小步。」

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