讓AI模仿人類的學習方式，結果會怎樣?
據介紹，參與競賽的6項自研AI技術均采用模仿人類的學習模式，全方位提升了機器的語言理解能力，部分能力甚至已超越人類。目前，這些技術均已大規模應用于閱讀理解、機器翻譯、人機交互等場景。
8月26日，阿裡達摩院語言技術實驗室取得一系列突破，斬獲自然語言處理(NLP)領域6大權威技術榜單。
據悉，過去幾年，AI在圖像識别、語音識别等方面已逐步超越人類水平，但在複雜文本語義的理解上，AI與人類尚有差距，其主要原因就是傳統AI學習文本知識效率較低。
為此，業界提出了一種模仿人類的學習思路，即先讓AI在大規模的網頁和書籍文字中進行訓練，學習基本的詞法、語法和語義知識，然後再在固定領域内的文本上進行訓練，學習領域專有知識。
這一思想就是預訓練語言模型的核心創新。自Google提出模仿人類注意力機制的BERT模型以來，預訓練語言模型已成為NLP領域的熱點研究方向。
如今已建立一套系統化的深度語言模型體系，其自研通用語言模型StructBERT、多語言模型VECO、多模态語言模型StructVBERT、生成式語言模型PALM等6大自研模型分别刷新了世界紀錄。
達摩院早在2018年就開始布局通用的預訓練語言模型，并逐漸将該思路拓展到了多語言、多模态、結構化和篇章文本理解和文本生成領域，
達摩院自研模型位居GLUE榜單第一名
該模型以平均分90.6分在自然語言處理領域權威數據集GLUE Benchmark中位居第一，顯著超越人類水平（87.1分）。
其中，StructBERT能讓機器更好地掌握人類語法，使機器在面對語序錯亂或不符合語法習慣的詞句時，仍能準确理解并給出正确的表達和回應，大大提高機器對詞語、句子以及語言整體的理解力。
實驗室的目标是讓AI掌握人類知識的基礎技術，預訓練語言模型的誕生使得AI像人一樣學習新知識成為可能，未來達摩院會全面對外開放這些技術，讓特定領域的AI變得更加智能。”
達摩院語言技術實驗室團隊表示：“
過去兩年，阿裡獲得了30多項NLP領域賽事世界，有100多篇相關頂會論文; 阿裡自然語言技術已在金融、新零售、通訊、互聯網、醫療、電力、客服等領域服務超十億用戶和數萬企業客戶。
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