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提起閱讀理解這四個字，你會想到什么？

被四六級、雅思、托福支配的恐懼？英語試卷上連原作者都搞不懂的選擇題？

不管哪種答案，肯定都逃不出一個規律：進行閱讀理解這項“有益身心運動”的主體，必然是跟你我一樣的人類。

畢竟嘛，這東西需要閱讀一大段文字，然后理解了意義之后再做題目，堪稱一場英語考試中最復雜最費腦筋，也最考驗綜合能力的一個環節。所以你的英語老師一定說過這樣一句話：得閱讀理解者得天下。

但是，我如果告訴你今天得這個天下的，已經不再是人類而是AI了，你會怎么想？也許此前我們想象過AI可以完成單詞聽寫、句子翻譯甚至寫作，但可能很多人可能都沒有想到，AI做閱讀理解現在也能甩人類幾條街。

可事實就是這樣，1月11日，斯坦福大學著名的機器閱讀理解賽事SQuAD刷新了全球排名，阿里巴巴憑借82.440的精準率打破了世界紀錄，超越了人類82.304的平均得分。

當然了，AI是不會去跟你比托福刷分的，這件事的背后，腦洞有點大哦......

什么是機器閱讀理解？

機器閱讀理解，雖然看起來只是讓AI上陣來一場考試。但是卻是自然語言處理技術中，繼語音判斷、語義理解之后最大的挑戰：讓智能體理解全文語境。

而斯坦福大學發起的SQuAD挑戰賽，則是業內公認的機器閱讀理解最高水平賽事。

SQuAD挑戰賽的基本規則，是通過眾包的方式構建一個包含10萬個問題左右的大規模數據集，并給出來源于維基百科長度大約在幾百個單詞左右的文章。參賽者提交的AI模型在閱讀完數據集中的一篇短文之后，回答若干個基于文章內容的問題，答案與標準答案進行比對，最終得出成績。

由于閱讀理解這項“智能”調整，需要運用到大量邏輯、細節和結構分析能力，并且直接作用于現實中的文本資料，所以實際價值很大。

比如說，我們首先要面對的問題就是，假如AI已經比人類平均水平更擅長于對文本中的精準信息進行理解和回答，會帶給我們什么呢？

當AI的“閱讀理解”得分超越人類，意味著什么

舉個例子或許可以很簡單地理解這個問題：英語考試上，當AI可以翻譯單詞的時候，我們一點都不驚奇；但AI可以聽寫整句話的時候，我們會感嘆技術進步了；當AI自己做閱讀理解的時候，我們大概會想，還要我考這個試干什么?

這里面的差別，在于處理閱讀理解相關問題時，AI不只是要運算和記錄，而是要主動去分析和理解。所以閱讀理解問題一直被人當成是NLP的標志性臨界點。但這個點被AI破解，直接意味著原本很多必須由人類才能完成的工作，已經能夠被AI接管。

因為閱讀理解問題，不只是要處理語音和簡單的語義，而是要理解和關注詞匯、語句、篇章結構、思維邏輯、輔助語句和關鍵句等等元素構成的復雜組織網絡。

機器閱讀理解“達標”，最直接的產業影響是大多數今天還必須由人工完成的規則、對話、服務信息類的相關工作，都可以被AI所取代。比如說客服、信息管理和推薦類的工作，都可以考慮用不眠不休、高運算速度的機器來取代。

機器閱讀理解如何工作

或許我們都注意到了這樣一個問題：今天的互聯網世界，文本內容在變得越來越多，各種各樣的信息爆炸而來。太多你知道的、你不知道的、你以為自己知道的卻實際不知道的事情呼嘯而過。甚至你雙11想要剁個手，都有各種各樣的游戲規則等著你。自己讀吧，太累太痛苦還沒時間，問客服吧，很可能出錯還很慢，簡直是薛定諤式問題。

這里或許就可以用AI閱讀理解來解決了。比如客戶對某個電商促銷規則有疑問，就可以直接向AI提問，而AI就可以把這個問題當做閱讀理解來進行解決方案回饋。

AI的閱讀理解能力，將在如何向客戶提供非模板式的智能客服服務中發揮作用。而當AI在這些能力上超越人工，那么AI客服的利用價值將可能快速提升。換句話說，AI客服終于可以不那么機械化了。

由此不難看出，這種關鍵能力的突破，對大量強調與普通消費者交互的產業線益處最多。

推而廣之，AI閱讀能力也是文娛領域進行內容尋找和推薦的有效方式，比如閱讀用戶提出的復雜需求，進行精準推薦；與IoT產品相結合，給出對用戶大段語言的回饋，乃至對話互動，都必須以機器理解能力為依托。

理解力，讓我們在未來面前不僅是個孩子

除了知道AI可以充當更好的客服之外，究竟我們為什么應該關注AI閱讀理解這件事？或許關鍵，是我們應該知道“理解力”在目前AI世界中的重要程度和期待指數。

AI作為一種從計算機科學下的分支，一個智能體先天具備的是運算能力，而希望進行仿人類智慧的智能模擬，第二步就是模仿人類的感知。今天我們看到的機器視覺、語音識別、語義理解，都是在做這件事。而第三步，就是讓AI產生理解力。

顯然，識別有著龐大應用場景，并會在接下來很長一段時間內占據主流。但是AI的理解能力是大多數識別能力的進化，假如單純識別出卻無法產生輸出，那么AI無非只是更靈活的傳感器而已。

從這個邏輯上看，閱讀理解對于AI來說絕不僅僅是個測試，或者商業應用的技術加持，更重要的是開啟AI紀元里理解力的加速器。

更廣闊的意義在于，當我們不再考慮AI是否能理解人類文本和語言，那么DeepNLP將可能達成，人機交互的范圍將級擴大。AI可以開始捕捉人類的邏輯和函指。

可能那還很遠，也可能很近，但機器理解力讓我們在未來面前不再是個孩子，這應該是毫無疑問的。（原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/229679.html）