尽管人工智能的热点此起彼伏，但毫无疑问的是，自然语言处理始终是实现智能、自然人机交互愿景里一块重要的技术基石。而机器阅读理解则可以被视为是自然语言处理领域皇冠上的明珠。
简单的说，机器阅读理解，是自然语言处理技术中，继语音判断、语义理解之后最大的挑战：让智能体理解全文语境。所以机器阅读在语音助手、智能客服等领域有非常丰富的落地场景，也已有了大量的应用。
但是作为人工智能发展中的一项关键性技术，机器阅读无论是技术积累，还是人才的储备都远不够，与该技术的前景形成了巨大的反差。正是为了弥补这样的落差，近日开启的浦发·百度智慧金融极客挑战赛，不仅在证明机器阅读的重要性，也在积极为培养机器阅读在金融专业人才发挥价值。
什么是机器阅读，它到底有多重要？人工智能作为一种从计算机科学下的分支，一是智能体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，这就是机器阅读。
因为，机器阅读理解需要掌握指定文章段落中的信息，将自然语言映射到机器码，用AI理解非结构化文档，帮助人类快速阅读专业文档，让知识获取不收人脑的限制。
所以，在于处理阅读理解相关问题时，AI不只是要运算和记录，而是要主动去分析和理解。阅读理解问题，不只是要处理语音和简单的语义，而是要理解和关注词汇、语句、篇章结构、思维逻辑、辅助语句和关键句等等元素构成的复杂组织网络。
不难理解，机器阅读是人工智能真正落地行业的一个关键。在人机交互自动问答领域更是有里程碑的作用，能使得语义理解、人机交互技术大规模落地应用。
尤其是一些特定的行业应用场景中，机器阅读的价值特别明显，例如在金融客服咨询的应用场景中，客户针对某个具体问题，可以直接向AI客服提问，而AI客服就可以把这个问题当，作为一道阅读理解问题来进行解决方案回馈。它和传统的客服机器人的差别在于：AI客服可以向客户提供非模板式的反馈，甚至于当AI在这些能力上超越人工，它可以完全替代人工客服。
与此类似的，大部分还必须由人工完成的规则、对话、服务信息类的相关理解工作，都是可以通过机器阅读来进行改变的行业。
客观的说，机器阅读的商业价值不仅仅在于目前有限的应用场景，而是将人机交互的范围进一步扩大，让机器智能可以开始捕捉人与人交互的逻辑。
这场竞赛为机器阅读在智慧金融落地意义深远我们知道，围绕人工智能技术的竞赛非常多，针对机器阅读也有很多知名的赛事，但世界机器阅读理解领域经典赛事主要集中在英文领域，比如由斯坦福大学发起的SQuAD挑战赛以及微软的MS MARCO机器阅读理解测试。
百度则开启了中文机器阅读竞赛的先河。今年的早些时候，百度公司就联手中国中文信息学会(CIPS)、中国计算机学会(CCF)和举办了“2018机器阅读理解技术竞赛”，推动语言理解和人工智能领域技术和应用的发展。比赛的意义主要是培养机器阅读的人才，为研究者提供强大的学习驱动力与创造力。降低技术门槛，吸引并培养更多的技术人才，推动我国人工智能的学术和产业的发展。
而浦发·百度智慧金融极客挑战赛则是，百度在机器阅读与金融行业的应用相结合，开展的更具有落地意义的中文机器阅读技术竞赛。该挑战赛立足“金融企业数字化转型”的时代大背景，对机器阅读在智慧金融的落地更有实际意义。
据了解，所有参赛团队均需完成创意路演、黑客马拉松赛题。其中创意路演不限定范围，不指定题目，题目由参赛者自拟，但要求体现技术实现手段和实际应用创意，内容要体现人工智能在金融业的应用，探索运用所学技术解决或改进目前金融发展过程中所面临的痛点和挑战。而黑客马拉松的赛题将聚焦于金融领域机器阅读理解，要求所有选手现场给出解决方案并编写程序实现。
这项挑战赛对机器阅读在金融行业的落地有两点意义。
其一，是面向金融行业的具体应用场景的大规模中文阅读理解数据集，可以引导参赛者关注人工智能在金融业的应用。这项赛的成功，未来可以复制到其他行业，进一步推动机器阅读在更多场景上的落地。百度作为主要的主办方，起到了推动技术发展的作用。
其二，机器阅读的专业人才稀少，而面向具体行业的机器阅读人才更为稀少。这项赛事，鼓励通过团队协作，综合运用所学知识，围绕金融应用场景，实现理论向应用的转化，实现了赋能AI行业的优质人才，推进中国AI产业的发展，让越来越多的中国面孔亮相于人工智能领域的世界舞台。
百度通过这场比赛传递了哪些信息？作为全球顶尖的人工智能公司，百度在人工智能版图上的地位毋庸置疑。在机器阅读等核心技术的发展上，百度都是积极的推动者。这项赛事背后，百度表现出哪些应有的价值？
第一，打破了顶级机器阅读竞赛只在英文领域的局限。目前机器阅读理解的难点有两个，分别是数据和算法，过去此类技术的训练和竞赛都集中在英文领域，但这种尴尬正在逐渐打破。随着百度主导的各项中文机器阅读竞赛的出现，围绕中国环境的机器阅读有望进入发展的快车道。
第二，用开放赋能AI行业，帮助研究人员突破算法难题。百度DuReader 2.0数据集是最好的中文阅读理解数据集之一，现已对大众全面开放，帮助研究人员研究新的算法、检验自身机器阅读理解技术能力。
第三，百度自身也机器阅读技术上的引领者。比如今年2月21 日，百度自然语言处理团队研发的V-Net 模型以46. 15的Rouge-L得分登上微软的 MS MARCO 机器阅读理解测试排行榜首。证明了百度的机器阅读技术水平处于全球领先地位。
最后，百度这项针对智慧金融启动的机器阅读比赛，要比纯粹的技术竞赛，更为落地，有更多行业属性，更易于复制的发展。百度正通过自身的努力和专业人才培养，加速AI技术与商业结合的进程。
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