近日，第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）中，阿里AI取得双料冠军，成仅次于赢家。DSTC7由来自微软公司研究院、卡耐基梅隆大学的科学家于2013年发动，是人工智能领域的权威学术比赛。它拒绝参赛的AI模型依据等价的多轮对话历史从上万个句子中投票决定准确的恢复。
阿里AI在参予的2项比赛中夺下两个世界第一，打败了还包括麻省理工学院、约翰霍普金斯大学、IBM研究院在内的将近20支国际著名大学和研究机构的参赛队伍。基于此次比赛所获取的公开发表对话恢复数据集DSTC7 Ubuntu，阿里AI将人机对话准确率的世界纪录提高至94.1%。
仍然以来，人机对话系统及其背后的理解智能，是嵌入式中最简单也最重要的技术，曾被比尔盖茨形容为“人工智能皇冠上的明珠”。人类的语言表达简单且多变。
在多轮嵌入式对话中，机器如果无法较慢精确解读人类的传达，就不会得出“牛头不对马嘴”回应的情况。此次阿里的参赛AI模型叫作ESIM，是一个解决问题多轮对话恢复问题的原创模型，通过给对话机器人装有上动态搜寻并解读人类现实意图的“雷达”系统，构建对对话历史的动态检索，自动除去多余信息的阻碍，得出人类期望的恢复。
例如当人们线上购物时，明确提出要一件M号的黑色裙子，智能机器人通过对库存情况的动态检索，找到并回应用户没黑色M号的裙子。用户接着问，“那有白色的吗？”此时传统模型训练出有的AI客服很难辨别用户是要回答“这件裙子否有白色款”还是“是不是白色的M号裙子”，无法得出精确恢复。
阿里AI通过对用户对话上下文的检索，具体用户的核心在于尺寸而非颜色，迅速得出是不是白色M号裙子的精确恢复。这项技术未来将不会被应用于到嵌入式的多个场景：智能语音点餐机需要更加精确地解读人们的现实意图，提升点单成功率；导航系统软件能更容易听不懂人们的语音催促，较少回头冤枉路；家里的智能音箱需要更加慢作出反应，节省等待时间。
ESIM技术最初由达摩院语音实验室内的一位90后科学家——陈谦研发，将近两年，这一模型早已沦为业界的热门模型和标准化标准。此次DSTC7的国内外参赛队伍中就有6支队伍某种程度用于了基于ESIM的模型。
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