最近一個有意思的現(xiàn)象，是機(jī)器閱讀理解突然開始熱絡(luò)了起來。下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

2月21日，百度自然語言處理團(tuán)隊(duì)研發(fā)的V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微軟的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)機(jī)器閱讀理解測試排行榜首。

讀題還是讀你？剝開機(jī)器閱讀理解的神秘外衣

加上此前斯坦福大學(xué)的SQuAD競賽中，阿里、哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室等團(tuán)隊(duì)先后超越了人類平均水平。這意味著，機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域的兩大頂級賽事：MS MARCO和SQuAD的記錄先后由中國團(tuán)隊(duì)打破。

但在熱鬧的“軍備競賽”之余，機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域的深處并非一團(tuán)和氣。各種爭議和辯論正在這場“機(jī)器答題大秀”背后上演。

比如說，為什么微軟要緊隨SQuAD之后另起爐灶，發(fā)布自己的數(shù)據(jù)集和競賽?學(xué)術(shù)界關(guān)于機(jī)器閱讀理解的爭議為何一直不斷?

這些疑問或許可以最終歸因到一個問題：讓AI做閱讀理解，到底有什么用?

我們來聊聊“閱讀理解圈”的江湖恩怨，以及接下來可預(yù)見的技術(shù)應(yīng)用未來。

兩大數(shù)據(jù)集對峙：機(jī)器閱讀理解的問題與爭議

所謂的機(jī)器閱讀理解，基本概念跟咱們上學(xué)時做的閱讀理解題很相似，同樣都是給出一段材料和問題，讓“考生”給出正確答案。所不同的，僅僅是機(jī)器閱讀理解的主角變成了AI模型而已。

而機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域的比賽方式，就像斯坦福大學(xué)著名的AI競賽ImageNet一樣，都是由一個官方給定的數(shù)據(jù)集+一場跑分競賽組成。各大科技巨頭和世界名校的AI研究團(tuán)隊(duì)是主要參賽選手。

百度此次參與的機(jī)器閱讀理解比賽，是微軟在2016年末發(fā)布的MS MARCO。

這個賽事有趣的地方在于，其運(yùn)用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是微軟在產(chǎn)品實(shí)踐中，從真實(shí)用戶那里收集來的問題和答案。

這個數(shù)據(jù)集的問題全部來自于BING的搜索日志，然后又整理了這些問題獲得的人工答案作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這樣做的優(yōu)點(diǎn)在于，可以讓AI模型通過最接近真實(shí)應(yīng)用的語境來進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和反向?qū)嵺`，完成“學(xué)以致用”的小目標(biāo)。

圈內(nèi)普遍認(rèn)為，微軟這么不容易地搜集一個源自真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集，就是希望硬懟斯坦福大學(xué)的SQuAD。

2016年早些時候，斯坦福大學(xué)相關(guān)團(tuán)隊(duì)制作了一個用來測試AI模型閱讀理解能力的數(shù)據(jù)集。與MS MARCO不同，SQuAD主要訓(xùn)練數(shù)據(jù)是來自維基百科的536篇文章，以及由人類閱讀這些文章后，提出的10萬多個問題及相關(guān)答案。

這種非常像校園考試的數(shù)據(jù)設(shè)定，從誕生之日起就爭議不斷。比如NLP領(lǐng)域的大牛Yoav Goldberg就認(rèn)為這個數(shù)據(jù)集有些太過片面。SQuAD受到指責(zé)的地方，主要可以分為三個層面：

1、問題過分簡單。問題的答案主要源自于文檔中的一個片段，真實(shí)應(yīng)用場景中很少遇到這樣的問題。

2、數(shù)據(jù)多樣性不足。SQuAD只有500多篇文章，內(nèi)容不夠豐富，訓(xùn)練出的模型被質(zhì)疑難以處理其他數(shù)據(jù)或者更復(fù)雜的問題。

3、通用性不強(qiáng)。為了跑分的方便，SQuAD的問題結(jié)構(gòu)比較簡單，涉及到的機(jī)器“推理”一面偏弱，導(dǎo)致其實(shí)用性數(shù)次受到懷疑。

舉個簡單的例子來描述一下兩個數(shù)據(jù)集之間的不同：SQuAD大多數(shù)問題的答案來自文檔本身，從文檔中“復(fù)制粘貼”就能完成回答，這樣模式固然更加方便，但客觀上對問題類型和答案范圍都做了限制，建立在SQuAD上的問題通常更加直白簡單。而MS MARCO的問題則更傾向真實(shí)的語言環(huán)境，需要智能體推理語境進(jìn)行分析。

蘿卜白菜各有所愛，有人認(rèn)為SQuAD是最方便測試的機(jī)器閱讀理解比賽，也有人堅(jiān)持MS MARCO是最接近人類問答習(xí)慣的競賽。但爭論的背后或許有一個共識正在浮現(xiàn)：機(jī)器閱讀理解的應(yīng)用性，已經(jīng)開始受到產(chǎn)業(yè)的廣泛關(guān)注。

進(jìn)擊的數(shù)據(jù)集：AI閱讀也要重視“素質(zhì)教育”

當(dāng)然，MS MARCO的數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)同樣也有很多爭議。但相類似的“從生活中來”的機(jī)器閱讀理解訓(xùn)練數(shù)據(jù)集正在越來越多。一句話總結(jié)這種趨勢，大概就是大家發(fā)現(xiàn)，該讓AI從“應(yīng)試教育”變成“素質(zhì)教育”了。

結(jié)構(gòu)緊湊、體系清晰的SQuAD，雖然可以非常便捷地展現(xiàn)出AI模型的測試結(jié)果，但拓展性和實(shí)用性始終受到指責(zé)。許多學(xué)者認(rèn)為，這個數(shù)據(jù)集有些被過分“考試化”了，導(dǎo)致其最終變成為了競賽而競賽。

而直接從互聯(lián)網(wǎng)文本與產(chǎn)品實(shí)踐問題中訓(xùn)練出的模型，被認(rèn)為距離應(yīng)用性更近。

其實(shí)仔細(xì)想想，機(jī)器閱讀理解這項(xiàng)技術(shù)，從來都不是紙上談兵的“象牙塔派”，在我們已經(jīng)熟悉的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，就有大量只能依靠機(jī)器閱讀理解來解決的難題。

舉個例子，當(dāng)用戶在搜索引擎尋找答案的時候，傳統(tǒng)方案只能依靠用戶互助來回答，正確性和效率都嚴(yán)重不足。但智能體進(jìn)行回答，就不能只依靠關(guān)鍵詞填空來處理。比如絕不會有用戶提問“()是我國最長的河流?”;更多情況用戶會詢問復(fù)雜的問題，需要完整的解決方案和建議。那么，從真實(shí)提問數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)理解材料、回答問題的方案，近乎于AI技術(shù)滿足搜索引擎體驗(yàn)升級的唯一出路。

再比如最近爭議不斷的內(nèi)容推薦領(lǐng)域。今日頭條最近反復(fù)出狀況，很大程度來源于輿論指責(zé)其過度依賴關(guān)鍵詞進(jìn)行算法推薦，忽略了用戶的對文章深度與知識性的需求。造成這種情況的原因之一，就在于算法的機(jī)器閱讀理解能力不夠，無法閱讀真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)材料，給出個性化的推薦結(jié)果。

除此之外，語音助手、智能客服等領(lǐng)域，都大量依靠于機(jī)器閱讀理解閱讀真實(shí)問題、真實(shí)互聯(lián)網(wǎng)材料，給出完整答案的AI能力。從真實(shí)數(shù)據(jù)中訓(xùn)練AI，可能是破解這些難題的唯一途徑。

中文、通識、應(yīng)用：可預(yù)見的MRC未來

在我們猜想機(jī)器閱讀理解的未來時，會看到幾個比較明顯的趨勢。

首當(dāng)其沖，目前機(jī)器閱讀理解的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和競賽，大部分集中在英文領(lǐng)域。這個尷尬正在一步步被打破。

比如百度在去年發(fā)布了與微軟MS MARCO結(jié)構(gòu)類似全中文數(shù)據(jù)集DuReader。其首批發(fā)布的數(shù)據(jù)集包含20萬真實(shí)問題，100萬互聯(lián)網(wǎng)真實(shí)文檔，以及42萬人工撰寫生成的答案。由此可見，在中國團(tuán)隊(duì)一次次挑戰(zhàn)英文機(jī)器閱讀理解記錄的同時，直接作用于中文世界的機(jī)器閱讀理解應(yīng)該已經(jīng)不遠(yuǎn)了。

另一方面，機(jī)器閱讀理解的技術(shù)能力如何通用化、泛在化，與各種其他NLP技術(shù)體系相擬合，似乎成為了廣為關(guān)注的話題。讓機(jī)器能“理解”的同時，還能歸納、能思考、能創(chuàng)作，勾勒出完整的Deep?NLP時代，也已經(jīng)提上了日程。

再者，將機(jī)器閱讀理解能力投入搜索、問答等應(yīng)用領(lǐng)域，產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)價值的應(yīng)用案例正在增多。相信不久的未來，機(jī)器閱讀理解工具化、集成化，可以滲透到各行各業(yè)當(dāng)中，成為一種信息世界的主流解決方案。

比較大概率的狀況，大概是不久的將來，我們會在信息流中感受到了種難以具體形容卻又真實(shí)存在的體驗(yàn)提升。那就是因?yàn)闄C(jī)器正在“讀你”，而不是“讀題”。