加拿大人工智能初創公司Maluuba日前就推出了一款機器學習系統，可以讓計算機像人類一樣閱讀文章，理解小說故事的情節。
不同于圖片和聲音識別技術，讓機器正確理解人類知識和語言更加困難。這也是人工智能遇到的重大挑戰之一。因為語言理解領域缺乏大規模標記數據集，機器學習時，很難對該領域的相關環境進行模擬。盡管互聯網上包含無數的網頁，上面擁有無數的文字內容，但還沒有人能找到以機器能夠理解的形式將內容輸給機器。簡單地說，機器還沒有掌握人類學習知識的方法。
因此，讓機器學會閱讀理解人類語言是一個里程碑式事件，也是真正人工智能應該達到的目標。谷歌、Facebook和IBM等公司也在關注機器學習閱讀理解能力。但從目前的測試結果看，這家加拿大的初創公司已經領先谷歌等巨頭，走在了前面。
EpiReader對自然語言的理解超過谷歌、Facebook
Maluuba推出的系統名為EpiReader，研究人員設計這個系統的目的在于用來解決特定類型的理解任務。研究人員會將一段文字的默寫字詞抹去，EpiReader需要根據上下文語境來補全信息。據研究人員介紹，EpiReader使用了2層神經網絡，這是一種模擬人類大腦神經元的計算機系統。第一層神經網絡能讓系統基于對于段落的理解挑選可能存在的答案，第二層神經網絡用來評估第一層給出的答案，并最終給出一個正確的回答。
Maluuba用了大量的文本對EpiReader進行了測試。與去年谷歌DeepMind用CNN和《每日郵報》的30萬篇新聞稿，Facebook用98本兒童經典讀物做文本測試相比，EpiReader測試的文本數量更多，能讓機器構建起詞匯語義理解的框架。
從測試結果看，EpiReader在填空題中分別得到了74%和67.4%的準確率。根據《the Verge》的報道，國內許多人工智能的專家認為，這個測試結果是目前所有機器學習語義理解中的最高分，打敗了谷歌的DeepMind，Facebook和IBM沃森在今年3月份公布的結果。
有趣的是，Maluuba還讓EpiReader閱讀了《權力的游戲》第5季中的部分章節，EpiReader閱讀完后，迅速理解了故事內容。當工作人員問它，是誰刺死了John Snow（《權力的游戲》男主之一）時，機器直接給出了準確的回答：守夜人。現在如果你問蘋果手機的Siri助手，它可能還完全不知道你在說什么，從而將你推到搜索網頁來尋找答案。
除了《權力的游戲》，EpiReader還讀過《哈利波特與魔法石》，也能正確回答研究人員提出的問題。
“這樣的算法可以用到使用者手冊、病人病例記錄或者消費者服務的文件中。”Maluuba產品副總監Mohamed Musbah在接受《MIT科技評論》采訪時說。
目前，該公司的產品已經運用到消費類電子產品和設備制造商上。比如，LG 旗艦G系列手機的voicemate應用就采用了Maluuba技術。2013年2月，Maluuba正式宣布向Windows Phone平臺遷移。Maluuba的Windows Phone 8版本擁有 Android 版本的大部分功能，例如可以搜索餐館、影院、新聞和企業（以及進行語音購物）、設置鬧鐘、提醒和會議安排、打電話、發短信和郵件、指示方向和天氣，甚至還集成了Outlook日歷。
雖然功能與Siri、微軟的Cortana相似，但Maluuba的工作人員顯然不愿意自己被一個領域里的助手角色束縛。他們的目標是能做出代替人類閱讀的程序，人類以后可以借助EpiReader，在任何地方找到想要的書籍，得出答案。
比起人工智能的圖像、語音識別，語義理解更有市場
“我們真的很想在EpiReader系統里融入人類更高的推理和閱讀理解能力，融入我們思考世界的方式。” Maluuba研發總監Adam Trischler在接受媒體采訪時說。
Maluuba成立于2011年8月份，目前，公司在加拿大的蒙特利爾和滑鐵盧兩個地方設有研發實驗室。這兩個地方也是加拿大人工智能發展的重鎮。公司大部分的研究人員來自蒙特利爾大學和加拿大滑鐵盧大學，兩個學校在計算機和深度學習兩個領域里的學術成就，聞名世界。
2015年8月，Maluuba 融資900萬加元（A輪）用于進一步推進深度學習研究。同年12 月，Maluuba在蒙特利爾開設了一個新的研發實驗室。其中有13名深度學習方向的研究人員。據Maluuba官網介紹，公司關注機器學習中的兩個細分研究領域：對話和機器理解。同時，也關心研發解決通用問題的人工智能，對解決真實世界問題更感興趣。他們相信自己能找出更好的人機交互方式。
“這種技術在未來可以接入用戶所有的交互過程中。”蒙特利爾大學機器學習算法研究所負責人，同時也是Maluuba的顧問Yoshua Bengio教授在接受《the Verge》采訪時說，“Maluuba的技術非常特別，理解別人說什么、寫什么，這個潛在的市場非常巨大，甚至比計算機視覺處理還大。我認為，這是我們如何與計算機交互的方式，未來它會無處不在。”
