在阅读理解这件事上 AI再次把人类甩在了身后

提及阅读理解，你会想到什么呢？

是被四六级、雅思、托福等考试支配的恐惧，还是语文试卷上那些连原作者都搞不明白的选择题？无论答案如何，进行阅读理解的主体，始终是与你我一样的人类。这是一项需要阅读一段文字，然后理解其含义并回答问题的活动，堪称考试中最复杂、最费脑筋、最考验综合能力的环节。你的英语老师一定说过：得阅读理解者得天下。

想象一下，如果今天这个“天下”的掌控者不再是人类，而是AI，你会作何感想？或许我们曾经想过单词听写、句子翻译甚至写作都可以被AI完成，但阅读理解的超越，可能让许多人感到意外。

事实就是如此。在斯坦福大学著名的机器阅读理解赛事SQuAD的最新比赛中，阿里巴巴凭借82.440的精准率打破了世界纪录，超越了人类的平均得分。AI不会去参加托福考试刷分，但这一成就的背后，却代表着AI在阅读理解这一领域已经取得了重大的进展。

那么，什么是机器阅读理解呢？尽管看起来只是让AI参加一场考试，但其实是自然语言处理技术中的一大挑战：让智能体理解全文语境。斯坦福大学的SQuAD挑战赛，则是业内公认的机器阅读理解最高水平的赛事。

SQuAD挑战赛的基本规则是通过众包的方式构建一个包含10万个问题的大规模数据集，并提供一篇来源于维基百科的文章。参赛的AI模型在阅读完文章后，需要回答基于文章内容的问题。答案与标准答案进行对比，得出成绩。这一领域的应用需要运用大量的逻辑、细节和结构分析能力，直接作用于现实中的文本资料，因此具有极大的实用价值。

当AI的“阅读理解”得分超越人类，意味着什么呢？举个例子，当机器可以翻译单词时，我们并不惊讶；但当机器可以整句听写甚至做阅读理解时，我们会感叹技术的飞跃。这意味着很多过去认为只能由人类完成的工作，现在可以被AI接管。机器阅读理解的进步意味着AI不仅可以进行简单的语音和语义处理，还能主动分析和理解文本中的复杂组织网络，包括词汇、语句、篇章结构、思维逻辑等。

机器阅读理解的产业影响十分显著。最直接的影响是，许多今天仍然需要人工完成的规则、对话、服务信息类的理解工作，都可以被人工智能所取代，如客服、信息管理和推荐等工作。机器阅读能力将在向客户提供非模板式的智能客服服务中发挥重要作用。当AI在这些能力上超越人工，机器客服的利用价值将可能快速提升。

那么，机器阅读理解是如何工作的呢？在今天的互联网世界中，文本内容越来越多，各种各样的信息爆炸式增长。有时候我们面对的信息太多，甚至不知道哪些是真正重要的或有价值的。这时候就可以利用机器阅读理解了。比如客户对某个电商促销规则有疑问时，可以直接向AI提问。AI可以把这个问题当做一道阅读理解题来解答并给出解决方案回馈。机器阅读能力将在智能客服、内容推荐和物联网等领域发挥重要作用。结合具体的IoT产品对用户的大段语言进行回应和对话互动都必须依赖于机器的理解能力。

总的来说机器阅读理解的突破不仅对我们日常生活产生深远影响更标志着我们向更智能的未来迈进了一大步。我们不仅要关注机器阅读能力的发展更要关注这种“理解力”在AI世界中的重要程度和期待指数因为它将使我们更好地适应未来的智能生活并与AI和谐共处在这个不断变化的世界中我们不仅要有信心还要像孩子一样对未来充满期待和想象。AI作为计算机科学的一个分支，天生就拥有强大的运算能力。我们追求的并非仅仅是智能体的运算能力，而是希望实现仿人类智慧的智能模拟。为了实现这一目标，第一步便是赋予AI感知能力，正如我们所见的机器视觉、语音识别以及语义理解等技术都在逐步实现这一目标。接下来，我们要引导AI走向更高的境界——理解力。

应用层面的发展无疑将引领AI前进的步伐。在不久的将来，AI的识别能力将得到广泛应用并占据主流。仅有识别能力并不足以满足我们对AI的期待，真正的进步在于让AI具备理解能力。想象一下，如果AI仅仅能识别事物却无法产生理解输出，那么它充其量也只是个更灵活的传感器而已。

从逻辑上看，阅读理解这一领域的重要性远超我们的想象。它不仅仅是一项测试或商业应用的技术加持，更是开启AI理解力的关键所在。当我们深入探究机器对文本和语言的解读能力时，我们或许已经迈出了重要的一步。DeepNLP技术的出现意味着人机交互的范围将得到极大扩展，机器智能开始捕捉人类的逻辑和语义世界。

虽然距离真正实现机器的全面理解可能还有一段距离，但机器理解力的不断提升让我们对未来充满期待。可以说，机器理解力的发展不仅让我们感到激动，更让我们意识到我们在未来面前的进步是无可替代的。这是一个充满挑战和机遇的时代，我们有理由相信机器理解力的未来将更加辉煌。