Alibaba crea un modelo de aprendizaje artificial que gana a la mente humana
23 de Enero de 2018 - Destacados
El Instituto de Ciencia de Datos de Tecnologías (IDST), brazo de investigación del Grupo Alibaba, anunció hoy que ha desarrollado un sistema artificial de aprendizaje profundo que obtuvo una puntuación más alta que un ser humano en una prueba de comprensión de lectura de la Universidad de Stanford.
El gigante chino del comercio electrónico aseguró hoy a través de un comunicado que esta es la primera vez que una máquina supera a los humanos en la prueba conocida como SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), que consta de unos 100.000 pares de preguntas y respuestas basadas en más de 500 artículos de la enciclopedia virtual Wikipedia.
Esta se considera la mejor prueba de comprensión de lectura de máquinas del mundo y atrae a universidades, compañías e institutos que van desde Google, Facebook, IBM y Microsoft hasta la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Stanford y el Instituto de Investigación Allen, según la empresa china.
El pasado 11 de enero, el “modelo de redes neuronales profundas” desarrollado por Alibaba generó una puntuación de 82,44 en Exact Match, proporcionando respuestas exactas a las preguntas y superando la puntuación de los humanos de 82,304.
El modelo aprovecha la red de atención jerárquica que lee párrafos, oraciones y palabras para ubicar las fases precisas con posibles respuestas y, asegura Alibaba, tiene un valor comercial significativo.
“Estamos especialmente entusiasmados porque creemos que la tecnología subyacente se puede aplicar de forma gradual a numerosas aplicaciones como el servicio al cliente, los tutoriales de los museos y las respuestas en línea a consultas médicas de pacientes, disminuyendo la necesidad del aporte humano de una manera sin precedentes”, apuntó el científico jefe de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en Alibaba, Luo Si.
Por ejemplo, esta tecnología se aplicó en el pasado Día del Soltero o Doble 11, el festival global de las compras por internet, donde las máquinas respondieron a una gran cantidad de consultas entrantes.
Fuente: Efe
