语言理解+逻辑，难倒AI

虽然AI下围棋能赢世界冠军，打德扑还会诈唬，IBM的Watson也早在智力问答《危险边缘（Jeopardy！）》中大杀四方，但想要通过美国八年级科学考试，对AI来说仍然是一大挑战。

即使排除了图片题和图表题，科学考试中的问答依然不是简单的自然语言理解问题，还涉及到逻辑推理乃至常识——答案并不是明显存在于某处文本中的。

举个例子，在考试中，有的问题比较简单，只涉及到信息检索：

一组协同工作以执行特定功能的组织称为：

（1）器官（2）有机体（3）系统（4）细胞

但有的问题它长这个样子：

什么样的改变会导致区域内的松鼠数量减少？

（1）食肉动物数量减少

（2）松鼠之间的竞争减弱

（3）食物增加

（4）森林火灾发生次数增多

这可就不是AI光靠学习规则就能回答的问题了，其中牵扯到的逻辑推理，对人类而言或许是小菜一碟，但对AI来说，并没有那么简单。

甚至还有多选问题。

就在AlphaGo震惊世界的2016年，最强的AI系统也只能在纽约州八年级科学考试中达到59.3%的准确率，遗憾未能及格。

基于Bert的Aristo

Aristo是怎样实现突破的呢？

其实，它是站在了巨人的肩膀之上。

Aristo基于艾伦研究所的深度语境化词表征ELMo（NAACL 2018最佳论文）和大名鼎鼎的BERT开发（现已替换为RoBERTa），集八种类型智能体于一身，有的智能体负责在数据库中查找答案，有的负责检查相关概念列表（元组），还有的专门执行逻辑推理。

每个智能体都会为答案打分，而Aristo会对不同的分数进行加权，最终做出选择决策。

在实验测试中，研究人员让Aristo参加了2017年到2019年各个年级的纽约州会考，结果显示，Aristo在4年级和8年级的考试中正确率都到达了90%左右，符合纽约州教育部认定的“优秀标准”（85%）。而12年级考试的正确率则是83.54%，离优秀只差了一点点。

在此之前，这些考试数据并不在Aristo的训练集中。

并且，现在Aristo的答题范围不仅仅局限在文字问题中了，涉及到计算机视觉的图表题，它也正在拿下。

在接受媒体采访时，Aristo项目的高级经理Peter Clark表示：

Aristo的目标不仅仅是通过科学考试，而是创造一个对科学有更深入理解的系统。

虽然如从事类似研究的微软研究员Jingjing Liu所说，实际上，Aristo仍然不具备“真正”的智能，我们无法将Aristo的能力与人类学生的推理能力相比较。但无疑，它创造了一个很好的应用方向。

比如更强大的搜索，比如个性化教育。

对了，Aristo现在有了在线Demo，可以在线调戏哟。

Demo：

http://aristo-demo.allenai.org/

数据集：

http://data.allenai.org/ai2-science-questions/