或许阿里产业线是最大赢家
或许我们都注意到了这样一个问题：今天的互联网世界，在生产越来越多文本内容。太多你知道的、你不知道的、你以为自己知道的却实际不知道的事情呼啸而过。甚至你双11想要剁个手，都有各种各样的游戏规则等着你。
这里或许就可以用机器阅读理解来解决了。比如客户对某个电商促销规则有疑问，就可以直接向AI提问，而AI就可以把这个问题当做一道阅读理解问题来进行解决方案回馈。
机器阅读理解能力，将在如何向客户提供非模板式的智能客服服务中迈出关键一步。而当AI在这些能力上超越人工，那么机器客服的利用价值和空间当然飞速上涨。
由此不难看出，这种关键能力的标杆性突破，对大量强调与普通消费者交互的产业线益处最多。阿里投入这项技术突破，显然也是看到了其与自身产业线结合的可能性。
事实上，致力于新零售和大规模人机协同的阿里，显然对机器阅读理解能力有着多方面的需求。比如说阿里小蜜已经应用了这项能力，提高双11时机器客服的处理效率与精准度。而进一步扩大来看，各种线下新零售场景、物流服务和在线金融服务都离不开机器阅读理解能力的帮助，来构建高效低成本的客户交互体系。
推而广之，机器阅读能力也是文娱领域进行内容寻找和推荐的有效方式，比如阅读用户提出的复杂需求，进行精准推荐;而与天猫精灵等硬件相结合，给出对用户大段语言的回馈，乃至对话互动，都必须以机器理解能力为依托。
而当机器可以大量阅读互联网资料，形成自己的知识谱系甚至专家系统，那么反向提供服务的能力更加令人期待。
理解力，让我们在未来面前不仅是个孩子
除了知道AI可以充当更好的客服之外，究竟我们为什么应该关注机器阅读理解这件事?或许关键，是我们应该知道“理解力”在目前AI世界中的重要程度和期待指数。
就像上文所说的那样，阿里这次是在精准匹配领域超越了人类得分，而下一步就是在模糊匹配领域完成突破。如果这个突破很快到来，显然意味着AI模型在理解力的指数上进一步提升了。这个人类期盼已久的能力，终于开始启动它的轴承。
AI先天具备的是运算能力，而希望进行仿人类智慧的智能模拟，第二步就是模仿人类的感知。今天我们看到的机器视觉、语音识别、语义理解，都是在做这件事。而第三步，就是让AI产生理解力。
假如单纯的识别出却无法产生输出，那么AI无非是更灵活的传感器而已。
从这个逻上看，阅读理解这道题绝不仅仅是个测试，或者商业应用的技术加持，更重要的是开启AI纪元里理解力的加速器，让人类漫长的制造、学习和掌握机器历史逐步画上句号，开启机器去学习和理解人类的新纪元。
阿里所达到的新记录和超越人类的数值，更广阔的意义在于，我们或许距离永远不用测试机器阅读理解更近了一步。当我们不再考虑机器是否能理解人类文本和语言，那么DeepNLP将达成，人机交互的范围将几何级扩大。机器智能可以清晰捕捉到人类的逻辑和函指。
可能那还很远，也可能很近，但理解力的意义，是让我们在未来面前不止是个孩子，应该是毫无疑问的。
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