让 AI 模仿人类的学习方式，结果会怎样？
　　8 月 26 日，阿里达摩院语言技术实验室取得一系列突破，斩获自然语言处理（NLP）领域 6 大权威技术榜单冠军。据介绍，参与竞赛的 6 项自研 AI 技术均采用模仿人类的学习模式，全方位提升了机器的语言理解能力，部分能力甚至已超越人类。目前，这些技术均已大规模应用于阅读理解、机器翻译、人机交互等场景。
　　据悉，过去几年，AI 在图像识别、语音识别等方面已逐步超越人类水平，但在复杂文本语义的理解上，AI 与人类尚有差距，其主要原因就是传统 AI 学习文本知识效率较低。
　　为此，业界提出了一种模仿人类的学习思路，即先让 AI 在大规模的网页和书籍文字中进行训练，学习基本的词法、语法和语义知识，然后再在固定领域内的文本上进行训练，学习领域专有知识。
　　这一思想就是预训练语言模型的核心创新。自 Google 提出模仿人类注意力机制的 BERT 模型以来，预训练语言模型已成为 NLP 领域的热点研究方向。
　　达摩院早在 2018 年就开始布局通用的预训练语言模型，并逐渐将该思路拓展到了多语言、多模态、结构化和篇章文本理解和文本生成领域，如今已建立一套系统化的深度语言模型体系，其自研通用语言模型 StructBERT、多语言模型 VECO、多模态语言模型 StructVBERT、生成式语言模型 PALM 等 6 大自研模型分别刷新了世界纪录。

　　达摩院自研模型位居 GLUE 榜单第一名
　　其中，StructBERT 能让机器更好地掌握人类语法，使机器在面对语序错乱或不符合语法习惯的词句时，仍能准确理解并给出正确的表达和回应，大大提高机器对词语、句子以及语言整体的理解力。该模型以平均分 90.6 分在自然语言处理领域权威数据集 GLUE Benchmark 中位居第一，显著超越人类水平（87.1 分）。
　　达摩院语言技术实验室团队表示：“实验室的目标是让 AI 掌握人类知识的基础技术，预训练语言模型的诞生使得 AI 像人一样学习新知识成为可能，未来达摩院会全面对外开放这些技术，让特定领域的 AI 变得更加智能。”
　　过去两年，阿里获得了 30 多项 NLP 领域顶级赛事世界冠军，有 100 多篇相关顶会论文； 阿里自然语言技术已在金融、新零售、通讯、互联网、医疗、电力、客服等领域服务超十亿用户和数万企业客户。