Inteligencia Artificial de Alibaba lee mejor que un humano


Según un conocido test construido para la industria por Microsoft, la tecnología de aprendizaje por máquina (machine-learning) del Grupo Alibaba es mejor en la comprensión de lectura que los humanos.

El 20 de junio, el modelo Alibaba superó las puntuaciones humanas cuando fue probado por el conjunto de datos Microsoft Machine Reading Comprehension, una de las pruebas de inteligencia artificial más desafiantes del mundo para la comprensión de lectura.

Desarrollado por científicos de la Academia DAMO, el programa de investigación global de Alibaba, el modelo obtuvo una puntuación de 0,54 en la tarea de preguntas y respuestas de MS Marco, que evalúa la capacidad de una máquina para utilizar el lenguaje natural -la forma en que los seres humanos se comunican- para responder a preguntas reales planteadas por los humanos. Eso superó la puntuación humana de 0,539, un punto de referencia proporcionado por Microsoft.

Para obtener una puntuación ganadora, los modelos de aprendizaje automático deben ofrecer respuestas a las preguntas reales planteadas al motor de búsqueda de Microsoft, Bing, como “las ciudades más grandes de Illinois por población” y “cuántos carbohidratos hay en los espárragos” determinando cuáles mejor se adaptan a las respuestas humanas. Por su sitio web, el conjunto de datos de MS Marco tiene una colección de más de tres millones de documentos web, alrededor de 1.010.916 consultas de usuarios anónimos y 182.669 respuestas reales escritas por humanos.

Esta habilidad particular es cada vez más importante para las máquinas con la creciente popularidad de las tecnologías inteligentes como los chatbots y los home speakers. Las preguntas y respuestas realistas ayudan a capacitar a los sistemas para “manejar mejor los matices y las complejidades que la gente común hace en realidad, incluyendo las preguntas que no tienen una respuesta clara o múltiples respuestas posibles”, dijeron los desarrolladores de MS Marco en una entrada del blog. El desafío de la lectura y la comprensión ha atraído a universidades, institutos de investigación y los brazos de inteligencia artificial de empresas de todo el mundo, como Alibaba, Baidu, Samsung y Facebook.

Leer:   Alexia, una chatbot español para las elecciones

Si Luo, que dirige el Laboratorio de Tecnología del Lenguaje de la Academia DAMO, dijo que utilizar el marco del “modelo de aprendizaje en cascada profundo” desarrollado por el laboratorio fue un factor clave para superar el desafío.

“El modelo evoluciona progresivamente de grueso a fino, pasando de la clasificación a nivel de documento y párrafo de los textos candidatos a una extracción más precisa de las respuestas mediante lectura-comprensión automática”, dijo Si. “Esto acelera el tiempo requerido para buscar los documentos y frases relevantes, mientras se asegura la exactitud de las respuestas.”


Leer:   Alexia, una chatbot español para las elecciones

No era la primera vez que el software de Alibaba superaba a los humanos en comprensión de lectura. El año pasado, la compañía obtuvo una puntuación más alta que el punto de referencia humano en el conjunto de datos de Stanford Question Answering – también uno de los desafíos más populares de lectura y comprensión de máquinas en todo el mundo.

Alibaba dijo que ya había aplicado la tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural que utilizaba para enfrentar a MS Marco y SQuAD en sus operaciones cotidianas.

La tecnología impulsa a Alime, el chatbot de servicio al cliente de la compañía, que sirvió a cerca de 50 millones de usuarios activos diariamente en sus sitios de comercio electrónico Taobao y Tmall durante el 11.11 Global Shopping Festival, el día de ventas más importante del año en Alibaba. El robot de Alime manejó aproximadamente el 98% de las solicitudes hechas en las plataformas ese día. En su punto álgido, sirvió a más de 83.000 usuarios en un minuto, reportó Alibaba.

Leer:   Alexia, una chatbot español para las elecciones

“La PNL ha sido una tecnología central que sustenta el negocio de Alibaba, que sirve a cientos de millones de clientes en nuestras plataformas de comercio electrónico, incluyendo Taobao, Tmall y Lazada”, dijo Si.

“En el futuro, planeamos poner la PNL en nuestra plataforma de computación en nube Alibaba Cloud, para que más clientes -especialmente empresas de comercio minorista, turismo y servicios públicos que implican tareas de control de calidad- puedan beneficiarse de la tecnología”, dijo Si.

Añadió que el laboratorio también está desarrollando un nuevo modelo, que combina la PNL con la IA de voz y la traducción automática, para ayudar a los usuarios a comunicarse más libremente en diferentes idiomas en tiempo real.


Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

tres × dos =