人類にとって、読書により知識(shí)を手にし、大量のデータを分析し世界を理解することは、実にありふれたことだといえる。しかし、スマートシステムにとって、これを?qū)g現(xiàn)させることは非常に困難だ?；湛拼笥嶏w信息科技有限公司（科大訊飛）とハルビン工業(yè)大學(xué)の共同実験室（HFL）のシステム模型が、スタンフォード大學(xué)のSQuAD（Stanford Question Answering Dataset）チャレンジカップで1等賞の成績(jī)を収めた。中國(guó)本土の研究機(jī)関が同大會(huì)の首位に輝くのはこれが初となる。

科大訊飛AI（人工知能）研究院副院長(zhǎng)、HFL副主任の王士進(jìn)氏によると、HFLは2015年5月に機(jī)械によるリーディング技術(shù)の研究を開(kāi)発した。これは、同研究を國(guó)內(nèi)で比較的早く開(kāi)始したチームだ。同チームはさらにプロジェクト「6歳児リーディング」を開(kāi)始し、機(jī)械に6歳児の知能を持たせようとした。畫期的な技術(shù)革新により、機(jī)械でも文章を理解し、推理し、答えを求められるようにしようとした。

スタンフォード大學(xué)のSQuADテストは、「機(jī)械リーディング界のImageNet」と呼ばれている。世界の學(xué)術(shù)界?産業(yè)界の多くの研究チームが積極的に參加している。科大訊飛が今年1位になるまで、マイクロソフトアジア研究院の自然言語(yǔ)計(jì)算チームが首位をキープしていた。また、アレン研究所、IBM、Salesforce、Facebook、グーグル、CMU（カーネギーメロン大學(xué)）、スタンフォード大學(xué)を含む世界の自然言語(yǔ)処理分野の研究者が、自然言語(yǔ)理解の進(jìn)歩を共同推進(jìn)している。

科大訊飛によると、HFLは機(jī)械のリーディング大會(huì)で「高得點(diǎn)」を記録し、さらに主観的な問(wèn)題の採(cǎi)點(diǎn)をさせることができるという。國(guó)語(yǔ)試験の作文を例とすると、まず教員らは事前に一般的な採(cǎi)點(diǎn)基準(zhǔn)（字の丁寧さ、語(yǔ)彙の豊かさ、読みやすさ、文才など）を設(shè)定する。研究者は機(jī)械にこれを?qū)W習(xí)させ、作文を見(jiàn)せる。正確な採(cǎi)點(diǎn)を?qū)g現(xiàn)させるためには、手書きした文字の識(shí)別、テーマ模型、人工神経ネットワークなど、精密かつ複雑な技術(shù)サポートが必要だ。

科大訊飛の全學(xué)科リーディング技術(shù)は、全國(guó)大學(xué)四、六級(jí)テスト、一部地域の大學(xué)入試、高校入試など大規(guī)模な試験の試行?論証を行っている。検証結(jié)果によると、機(jī)械の採(cǎi)點(diǎn)は現(xiàn)場(chǎng)の教員の水準(zhǔn)に達(dá)しており、大規(guī)模試験の需要を満たした。これらの技術(shù)を正式な試験に応用することで、教員の補(bǔ)助の役割を果たすことが可能だ。採(cǎi)點(diǎn)者を減らし、疲れや情緒などの影響を少なくし、採(cǎi)點(diǎn)の効率と精度を高めることができる。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語(yǔ)版」2017年8月3日