“機(jī)器閱讀理解比賽前幾名都是我們中國人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)……相信中國在人工智能這個領(lǐng)域會彎道超車，達(dá)到世界頂尖水平。”微軟亞洲研究院副院長、國際計(jì)算語言學(xué)協(xié)會（ACL）候任主席、中國中文信息技術(shù)專委會主任周明日前在接受新華社記者專訪時說。
今年1月，在機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域頂級賽事、由美國斯坦福大學(xué)發(fā)起的SQuAD挑戰(zhàn)賽上，位列前幾名的團(tuán)隊(duì)包括微軟亞洲研究院、阿里巴巴、科大訊飛和哈工大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，他們各自提交的系統(tǒng)模型先后超越了人類解答的分?jǐn)?shù)。計(jì)算機(jī)文本理解能力在這個測試上首次超越人類，成為自然語言處理領(lǐng)域一個重要里程碑。
在中國自然語言處理領(lǐng)域，中文自然語言評測也如火如荼，且難度和題量都更大。3月1日，由中國中文信息學(xué)會和中國計(jì)算機(jī)學(xué)會聯(lián)合主辦、百度公司承辦和資助的2018機(jī)器閱讀理解技術(shù)競賽將正式啟動。
通常，機(jī)器閱讀理解的定義是讓機(jī)器閱讀文本，然后回答和閱讀內(nèi)容相關(guān)的問題。在周明看來，自然語言理解是人工智能“皇冠上的明珠”，而機(jī)器閱讀理解是自然語言處理中最關(guān)鍵的部分。
目前，自然語言處理技術(shù)在神經(jīng)機(jī)器翻譯、智能搜索、智能客服、聊天機(jī)器人甚至文藝寫作等方面都有廣泛應(yīng)用。周明說，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和運(yùn)算能力的提高，機(jī)器閱讀理解水平近兩年突飛猛進(jìn)，尤其是在閱讀理解評測上達(dá)到了人類任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)水平。同時，自然語言理解的突破，也將從技術(shù)上反哺圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。
周明用金字塔形狀來描繪人工智能技術(shù)和應(yīng)用的不同層次。他說，現(xiàn)在整個人工智能體系主要是感知智能和認(rèn)知智能，最底層是感知智能，自然語言更多的是屬于認(rèn)知智能，越往上越難，比如再往上的創(chuàng)造智能。“今后，隨著自然語言處理技術(shù)更強(qiáng)的突破，將帶動認(rèn)知智能突破，從而推動整個人工智能的突破和發(fā)展。”
不過，周明也指出，機(jī)器閱讀理解超越人類，并不能表明機(jī)器的能力就超越了人類。機(jī)器擬合數(shù)據(jù)的能力足夠強(qiáng)，但在推理、知識圖譜以及人類通用知識和常識方面，機(jī)器的能力仍然是非常脆弱的，目前仍未解決。周明認(rèn)為強(qiáng)人工智能遠(yuǎn)未到來，但這并不妨礙局部人工智能或者垂直領(lǐng)域的人工智能將會逐步接近甚至是達(dá)到與人類相仿水平。
目前在自然語言處理領(lǐng)域，中美兩國遙遙領(lǐng)先。周明列舉了一個指標(biāo)說，在該領(lǐng)域頂級國際會議——ACL大會上，中國過去5年的論文投稿錄取數(shù)僅比排在第一位的美國相差20篇左右。
美國白宮2016年的《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》報(bào)告中也提到，2014年和2015年中國在人工智能研究的一個分支——深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)表的論文數(shù)量超過了美國，居于領(lǐng)跑者位置。
根據(jù)中國政府去年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》戰(zhàn)略目標(biāo)，中國人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用到2020年將與世界先進(jìn)水平同步，到2030年達(dá)到世界領(lǐng)先水平。周明說，中國在自然語言處理這個領(lǐng)域的發(fā)展恰好同人工智能的規(guī)劃基本上是合拍的，即“到2020年中國自然語言技術(shù)全面達(dá)到世界先進(jìn)水平，希望到2030年引領(lǐng)全世界”。
談到中國在人工智能領(lǐng)域的整體發(fā)展，周明認(rèn)為中國有多方面的優(yōu)勢。首先，中國有一個清晰的藍(lán)圖，政府有明確的綱要，從政策到投資，都鼓勵人工智能的發(fā)展。
其二，中國擁有世界上最龐大的網(wǎng)民群體，無論是電子商務(wù)、搜索，還是辦公、語音等等，有強(qiáng)烈的用戶需求。
其三，目前的工業(yè)和產(chǎn)品都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，那就意味著誰掌握數(shù)據(jù)，誰掌握場景，基本就掌握了主動權(quán)?，F(xiàn)在中國講究數(shù)字化轉(zhuǎn)型，各行各業(yè)的需求都要數(shù)字化，數(shù)字化再往上是智能化。比如交通、醫(yī)療、教育、司法、金融等，都有大量數(shù)據(jù)，這些領(lǐng)域只要把數(shù)據(jù)做好，然后加入人工智能的一些能力，就將會極大提高整個社會生產(chǎn)力。
其四，中國過去幾十年的積累，基礎(chǔ)設(shè)施都比較齊備，包括人工智能的人才儲備，而且將會有越來越多的投資促進(jìn)公司和高校研發(fā)力量不斷增強(qiáng)人才培養(yǎng)。
不過，周明指出，中國人工智能領(lǐng)域的拔尖人才，尤其是能夠提出領(lǐng)先理念的領(lǐng)軍人物相比美國少很多。“我們一開始可能是追隨者，但到了一定程度后，我們應(yīng)該有自信心來引領(lǐng)世界人工智能，包括自然語言理解的潮流。”
