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中新網1月29日電 最近，第七屆對話系統技術挑戰賽(DSTC7)中，阿里AI獲得雙料冠軍，成最大贏家。
DSTC7由來自微軟研究院、卡耐基梅隆大學的科學家於2013年發起，是人工智能領域的權威學術比賽。它要求參賽的AI模型依據給定的多輪對話歷史從上萬個句子中選出正確的回復。阿里AI在參與的2項比賽中拿下兩個世界第一，擊敗了包括麻省理工學院、約翰霍普金斯大學、IBM研究院在內的近20支國際知名大學和研究機構的參賽隊伍。
基於此次比賽所提供的公開對話回復數據集DSTC7 Ubuntu，阿里AI將人機對話準確率的世界紀錄提升至94.1%。
一直以來，人機對話系統及其背後的認知智能，是人機交互中最複雜也最重要的技術，曾被比爾蓋茨形容為「人工智能皇冠上的明珠」。人類的語言表達複雜且多變。在多輪人機交互對話中，機器如果不能快速準確理解人類的表達，就會給出「牛頭不對馬嘴」答復的情況。
此次阿里的參賽AI模型叫做ESIM，是一個解決多輪對話回復問題的原創模型，通過給對話機器人裝上實時搜尋並理解人類真實意圖的「雷達」系統，做到對對話歷史的實時檢索，自動去除多餘信息的干擾，給出人類期待的回復。
例如當人們線上購物時，提出要一件M號的黑色裙子，智能機器人通過對庫存情況的實時檢索，發現並答復用戶沒有黑色M號的裙子。用戶接著問，「那有白色的嗎？」此時傳統模型訓練出的AI客服很難判斷用戶是要問「這件裙子是否有白色款」還是「有沒有白色的M號裙子」，無法給出準確回復。
阿里AI通過對用戶對話上下文的檢索，明確用戶的核心在於尺寸而非顏色，很快給出有沒有白色M號裙子的準確回復。
這項技術未來將會被應用到人機交互的多個場景：智能語音點餐機能夠更準確地理解人們的真實意圖，提高點單成功率；導航軟件能更容易聽懂人們的語音請求，少走冤枉路；家里的智能音箱能夠更快做出反應，節省等待時間。
ESIM技術最初由達摩院語音實驗室內的一位90後科學家——陳謙研發，不到兩年，這一模型已經成為業界的熱門模型和通用標準。此次DSTC7的國內外參賽隊伍中就有6支隊伍同樣使用了基於ESIM的模型。