原標題：直播答題遭人工智能“搶錢” 平臺變換題型應戰

　　中新網北京1月31日電 2018年初開始流行的直播答題游戲遭遇人工智能(AI)的挑戰。AI輔助答題軟件真能幫你通關嗎？背后用了怎樣的技術？直播答題平臺如何應對？

　　中新網記者采訪了AI輔助答題軟件的研發人員、AI行業專家和直播答題平臺方，針對上述問題進行了探討。

　　直播答題遭遇AI“攪局”

　　在線答對全部題目即可瓜分獎金——從規則來看，直播答題的本意是拼智力贏錢。但是，在你絞盡腦汁答題的時候，有人動動手指就找到了答案。

　　他們借助的是人工智能軟件，可以識別屏幕上的問題并迅速給出答案。目前比較流行的有百度的“簡單搜索”、搜狗的“汪仔答題助手”等。

　　“簡單搜索”(左)和“汪仔答題助手”頁面。

　　那么，一個普通人，真能在這類人工智能軟件的幫助下順利通關嗎？

　　記者此前測試發現，AI軟件的正確率每場差別很大。以“簡單搜索”為例，1月12日晚11點“百萬英雄”場，12道題目全部答對。但1月14日下午5點“沖頂大會”，AI在多道題目上宣布放棄，甚至一度出現卡頓。

　　背后用了怎樣的技術？

　　從測試來看，AI答題軟件有時會非常聰明。它們是如何找到正確答案的？

　　“汪仔答題助手”團隊負責人告訴中新網記者，首先，答題助手通過圖像識別等技術抽取問題和候選答案，并將對應的文本數據發送給搜狗“立知”問答系統。

　　“其次，搜狗‘立知’系統利用自然語言處理技術分析問題，然后從上千億互聯網資源中檢索出與問題相關的文檔集合，并通過深度語義理解技術，從文檔中抽取候選答案。”該負責人說，每個候選答案有一個置信度，最后結合題目中給出的候選答案，綜合判斷出正確答案。

　　在這一過程中，自然語言處理技術發揮了關鍵作用。

　　“簡單來說，自然語言處理技術就是讓機器理解人說的話。”大拿科技創始人、機器學習專家陳明權說，自然語言處理技術雖然還沒有那么高級，但可以用來做不錯的搜索。

　　竹間智能創始人簡仁賢曾經領導了微軟AI聊天機器人“小冰”的開發，他告訴記者，具體來看，將AI技術應用于在線答題主要還是建立在自然語言理解、搜索引擎以及知識圖譜技術之上的。

　　“比如關于‘姚明身高是多少’的問題，有一個實體是‘姚明’，他有一個屬性是‘身高’，對應的值是‘多少米’，這首先是建立在對問題的自然語言理解基礎上，然后結合預先建立起的知識圖譜，在此基礎上搜索之后找到答案。”簡仁賢說。

　　一用戶借助人工智能工具輔助直播答題。中新網吳濤 攝

　　AI軟件答題的弱點在哪里？

　　記者體驗發現，對于文學、歷史等領域知識類的題目，AI軟件更容易答對，而對于需要推理的數學題則較難給出答案。

　　比如，有題目問“上一個四級階梯，若每次只能跨過一級或兩級階梯，有幾種方法上去？”AI軟件干脆選擇“放棄”。

　　對此，“汪仔答題助手”團隊負責人說，對于不涉及復雜推理的知識類題目，AI軟件比較擅長。

　　“機器能進行簡單推理，例如，‘小紅爺爺的名字叫小白，小紅爸爸的名字叫小黑，那么小黑的爸爸是誰？’對于這樣的邏輯，機器是可以推理出來的。”陳明權說，但是涉及復雜推理的題目，現在的機器根本做不到。

　　簡仁賢說，有些題目會涉及到很多層的推理，就不能簡單依靠搜索技術與知識圖譜的構建。推理也是人區別于人工智能最大的優勢之一，也是現在人工智能難以實現的。但在復雜知識的記憶和檢索上，人工智能具有巨大優勢。

　　另外，記者注意到，在答題時，與一些語音識別的智能音箱相比，“簡單搜索”、“汪仔答題助手”等通過圖像識別問題的AI軟件準確率更高。

　　“圖像中的文字識別已經非常成熟了，如果文字像印刷稿一樣非常規范，那么準確率可以達到99.9%。”簡仁賢解釋說，但是語音識別容易受環境影響，在嘈雜背景下識別準確度將大幅降低。

　　圖為“簡單搜索”答題頁面。機器人有時回答正確(左)，有時也會選擇放棄。

　　直播答題平臺該如何應對？

　　AI答題軟件出現之后，有些直播答題平臺對題目的設置進行了調整。

　　例如，今日頭條“百萬英雄”推出了個性化題目，不同用戶的手機屏幕顯示的選項有所不同，正確答案也不只一個。

　　今日頭條方面告訴中新網記者，推出個性化題目一方面確實考慮到要避開AI答題軟件的干擾，另一方面也是為了增添答題的趣味性。

　　直播答題平臺還有什么方法可以避開AI軟件？簡仁賢認為，只能在出題上下功夫，多出推理類和理解類的題目，同時采用復雜語句進行提問，增加語義理解的難度。

　　談到直播答題遭遇AI“攪局”，陳明權說，“直播答題的商業模式其實很厲害，短時間內就吸引到很多流量，并且植入了廣告。但哪能想到，人工智能會參與進來，并在一定程度上影響了直播答題的用戶體驗呢？”

　　“你有盾，人家就有矛，未來搞商業創新的話，要想想人工智能是不是能破你這個盾。”陳明權說。