Các nhà nghiên cứu của Microsoft đã tạo ra một công nghệ sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để đọc tài liệu và trả lời các câu hỏi về tài liệu đó cũng như con người.
“Đây là một cột mốc quan trọng trong nỗ lực thúc đẩy các công cụ tìm kiếm như Bing và các trợ lý thông minh như Cortana tương tác với mọi người và cung cấp thông tin theo những cách tự nhiên hơn, giống như mọi người giao tiếp với nhau”, Allison Linn, nhà văn cấp cao của Microsoft, viết. trong một bài đăng trên blog vào thứ ba.
Nhóm nghiên cứu tại Microsoft Research Asia đã đạt được cột mốc tương đương con người bằng cách sử dụng “Bộ dữ liệu trả lời câu hỏi Stanford”, được các nhà nghiên cứu gọi là “SQuAD”.
Đó là một bộ dữ liệu đọc hiểu bằng máy bao gồm các câu hỏi về một tập hợp các bài viết trên Wikipedia.
Theo bảng xếp hạng SQuAD, Microsoft đã gửi một mô hình đạt số điểm 82,650 trên phần đối sánh chính xác.
Hiệu suất của con người trên cùng một bộ câu hỏi và câu trả lời là 82,304.
Vào ngày 5 tháng 1, các nhà nghiên cứu của công ty thương mại điện tử Trung Quốc Alibaba đã gửi số điểm là 82,440, cũng ngang bằng với con người.
“Hai công ty hiện đang đứng ở vị trí đầu tiên trên ‘bảng xếp hạng’ SQuAD, nơi liệt kê các kết quả nỗ lực của các tổ chức nghiên cứu,” bài viết viết.
Với khả năng đọc hiểu của máy, các nhà nghiên cứu cho biết máy tính cũng có thể nhanh chóng phân tích thông tin tìm thấy trong sách và tài liệu và cung cấp cho mọi người thông tin họ cần nhất theo cách dễ hiểu.
Điều đó sẽ cho phép người lái xe dễ dàng tìm thấy câu trả lời họ cần trong sách hướng dẫn sử dụng ô tô dày đặc, tiết kiệm thời gian và công sức trong những tình huống căng thẳng hoặc khó khăn.
Linn cho biết: “Những công cụ này cũng có thể giúp các bác sĩ, luật sư và các chuyên gia khác nhanh chóng vượt qua những công việc cực nhọc như đọc qua các tài liệu lớn để tìm các phát hiện y tế cụ thể hoặc tiền lệ hiếm có”.
Theo Ming Zhou, Trợ lý Giám đốc Firector của Microsoft Research Asia, kết quả bộ dữ liệu “SQuAD” là một cột mốc quan trọng, nhưng nhìn chung, con người vẫn tốt hơn nhiều so với máy móc trong việc hiểu được sự phức tạp và sắc thái của ngôn ngữ.
“Xử lý ngôn ngữ tự nhiên vẫn là một lĩnh vực có rất nhiều thách thức mà tất cả chúng ta cần tiếp tục đầu tư và thúc đẩy,” Zhou nói. “Cột mốc này chỉ là một sự khởi đầu.”