Samsung Electronics gana en dos de los principales concursos de comprensión de lectura global de máquinas de IA

Samsung Research, el centro de I + D avanzado del negocio SET (productos finales) de Samsung Electronics, ocupó el primer lugar en dos de los principales concursos de comprensión de lectura de máquinas de inteligencia artificial (IA).

Recientemente, Samsung Research ocupó el primer lugar en la competencia MAchine Reading COmprehension (MS MARCO) celebrada por Microsoft, además de mostrar el mejor rendimiento en TriviaQA * organizado por la Universidad de Washington, demostrando la excelencia de su algoritmo de inteligencia artificial.
 
Con una intensa competencia en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial a nivel mundial, los concursos de comprensión de lectura de máquinas como MS MARCO están en auge en todo el mundo. MS MARCO y TriviaQA se encuentran entre los concursos de comprensión de lectura de máquinas activamente investigados y usados junto con SQuAD de Stanford University y NarrativeQA de DeepMind. Destacadas universidades de todo el mundo y empresas mundiales de IA, incluida Samsung, compiten en estos desafíos.
 
La comprensión de lectura de máquinas es cuando un algoritmo de IA tiene la tarea de analizar datos y encontrar una respuesta óptima para una consulta por sí mismo. Para MS MARCO y TriviaQA, los algoritmos de IA se prueban en sus capacidades de procesamiento de lenguaje natural en preguntas y respuestas humanas y también proporcionan texto escrito en varios tipos de documentos, tales como artículos de noticias y publicaciones de blog.
 
En MS MARCO, por ejemplo, se presentan diez documentos web para una determinada consulta para permitir que un algoritmo de IA cree una respuesta óptima. Las consultas se seleccionan al azar entre un millón de consultas de usuarios de Bing (motor de búsqueda de Microsoft). Las respuestas se evalúan estadísticamente al estimar qué tan cerca están de las respuestas humanas. Esta es una prueba diseñada para aplicar un algoritmo de IA para resolver problemas del mundo real.
 
Samsung Research participó en las competiciones con ConZNet, un algoritmo de IA desarrollado por el Centro de IA de la compañía. ConZNet cuenta con capacidades hábiles mediante la adopción de la técnica de refuerzo de aprendizaje **, que avanza la inteligencia de la máquina al proporcionar comentarios razonables para los resultados, similar a una estrategia de palo y zanahoria en un proceso de aprendizaje.
 
Con la aceleración reciente en la competencia global para desarrollar tecnologías de inteligencia artificial, los concursos se generalizan en áreas de visión artificial (tecnologías para analizar personajes e imágenes) y preguntas y respuestas visuales para resolver problemas utilizando imágenes reconocidas de personajes y comprensión de lectura de máquina. La sucursal de Beijing de Samsung Research ganó la Conferencia Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Documentos (ICDAR) organizada por la Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones (IAPR, por sus siglas en inglés) en marzo, colocándolos en un grupo de primer nivel para pruebas de visión global por computadora. El ICDAR es la competencia más influyente en las tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
 
“Estamos desarrollando un algoritmo de Inteligencia Artificial para proporcionar respuestas a las consultas de los usuarios de una manera más simple y conveniente, para propósitos de la vida real”, dijo Jihie Kim, Jefe del Laboratorio de Comprensión de Lenguas de Samsung Research. “Se está llevando a cabo una discusión activa en Samsung para adoptar el algoritmo AI de ConZNet para productos, servicios, respuesta de clientes y desarrollo tecnológico”.
 
* Concursos como MS MARCO y TriviaQA permiten a los concursantes participar en cualquier momento, y los rankings se modifican de acuerdo con los resultados de las pruebas en tiempo real.
 
** El Reinforcement Learning es el algoritmo de IA de Machine Learning más avanzado, y las tecnologías de vanguardia de AI que incluyen AlphaGo están actualizando la inteligencia de la máquina mediante la aplicación de esta técnica.