Microsoft dio un paso muy importante para mejorar sus productos Cortana y Bing a través de un logro realizado por un equipo de Microsoft Research Asia.  Este equipo logró desarrollar modelos de inteligencia artificial que pueden leer documentos y contestar preguntas sobre los mismos, mejor que los humanos.

Para comprobar esto utilizaron el conjunto de Datos de Preguntas y Respuestas de Stanford, conocido como SQuAD por sus siglas en inglés. Este conjunto de datos está compuesto por una serie de preguntas acerca de un conjunto de documentos de Wikipedia.

La prueba la llevaron a cabo el 3 de Enero pasado y de acuerdo a SQuAD, el modelo de Microsoft alcanzó una puntuación de 82.650, lo que es mayor que el obtenido por humanos que es de 82.304.  Pero Microsoft no fue el único, dos días después otro sistema de Inteligencia Artificial desarrollado por investigadores del sitio de e-comercio de China, llamado Alibaba, obtuvo una puntuación de 82.440 que también supera a la de los humanos.

En los últimos tiempos Microsoft ha invertido mucho en el campo de la inteligencia artificial y más específicamente en lo que respecta a la comprensión de lectura de máquina, lo cual forma parte de su esfuerzo por crear tecnología avanzada para que los usuarios puedan interactuar de una forma simple e intuitiva.

En el blog de Inteligencia Artificial de Microsoft comentan que por ejemplo en lugar de escribir una consulta de búsqueda y obtener una lista de enlaces, el motor de búsqueda de Bing de Microsoft está tratando de proporcionar respuestas más simples y en algunos casos con múltiples fuentes de información sobre un tema más complejo o controvertido.

Los investigadores también señalan que con la comprensión de lectura de máquina los ordenadores podrán analizar rápidamente la información de libros y documentos, pudiendo ofrecer la información necesaria y de una forma que los usuarios podrán entender fácilmente.

En la actualidad Microsoft está aplicando en Bing, versiones tempranas de los modelos enviados a SQuAD y está trabajando para aplicarlos a problemas más complejos.