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微軟Build2017首日結束 開發者不可不知的AI內容匯總


本文作者:恆亮


導語:沈向洋現場總結微軟 AI 技術的四大發展。



微軟Build2017首日結束 開發者不可不知的AI內容匯總



北京時間 5 月 10 日晚 23 點整,微軟公司一年一度的開發者大會,即「Microsoft Build 2017」在總部西雅圖正式開幕。按照官方安排,本次大會將持續 3 天,主題圍繞微軟公司各項最新技術成果的展示和研討,包括與微軟相關的產業界人士的溝通和互動,以及對未來相關技術發展的展望和規劃。

首日 Keynote 演講的前半段內容主要集中在雲計算部分,包括:Azure 跨平台版本更新,Azure 新增的各項服務,以及 Azure 與 Office 365 深層結合等,詳情參見雷鋒網深度報道《一文看懂微軟Build 2017大會:讓AI走向邊緣》。本文將主要介紹 Keynote 演講後半段 AI 相關的內容。


AI 的三大要素



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AI 內容的主講人是微軟全球執行副總裁、人工智慧與搜索業務首席科學家 Harry Shum(沈向洋),他首先指出了 AI 的三大要素:


1. 強大的計算能力


2. 先進的演算法


3. 海量的數據



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沈向洋表示,微軟作為全球最大的科技公司之一,在這三個方面為開發者提供了全面的支持。例如在計算能力方面,微軟有遍及全球的 Azure 雲服務;在演算法方面,微軟人工智慧研究院一直在進行相關的研究;在數據方面,微軟通過旗下各項服務可以幫助開發者訪問更多的數據,在可信的平台上擁有和控制數據。


在近幾年的發展中,微軟人工智慧團隊的研究成果也備受矚目:包括對話語音識別技術在產業標準 Switchboard 語音識別基準測試中實現了出錯率低至 5.8% 的突破(低於人類的出錯率 5.9%),ResNet 深層卷積網路模型達到 152 層訓練深度等。



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沈向洋稱,現在的問題是開發者可以通過這些技術做什麼,開發者才是這些事情的核心。就像計算機從命令行界面發展到窗口界面一樣,在過去人們需要學習電腦的語言主動跟電腦溝通,未來應該是電腦學習人類的語言主動和人類溝通,而我們正處於這樣一個轉變的時期。面對這樣的轉變期,沈向洋總結了微軟在 AI 領域的以下第四點發展。


Azure + AI



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作為大數據和 AI 時代的主要基礎設施,Azure 雲也自然成了本次 Build 大會的主角。沈向洋稱,包括 2016 年底發布的 Luis 語意識別引擎,Adaptive Card 跨平台組件,全新的定製化 Azure 認知計算服務,新升級的定製化聊天機器人框架,以及 Azure 雲加持的強大的模型訓練能力,這些服務目前全部通過 Azure 雲整合在了一起。



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加上 Keynote 前半段提到的 Cosmos DB 和 SQL Server 2017 等全新的數據服務,以及具備 AI 調試功能的 Visual Studio 工具和 Azure Machine Learning 工具等,目前微軟對開發者的 AI 支持可謂是全方位的。


微軟服務 + AI


第二點是通過引入 AI,微軟旗下的各項服務正在變得越來越智能,其中包括全套的 Office 軟體、Xbox 平台、小娜、以及 Bing 搜索等等。



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在 Keynote 中,沈向洋的同事現場展示了 PowerPoint 演示文稿在不同語言之間的實時轉換,目前已經可以支持 9 種口語和 60 種文字。如圖所示,同事用西班牙語,系統直接翻譯成了中文:「人工智慧可以消除演示者和與會者之間的語言障礙」。



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小娜(Cortana)

在本次 Build 發布會之前就有傳聞稱微軟將會針對 Cortana 語音助手發布一系列更新,包括獨立的硬體產品等。事實上的確如此,微軟在 Keynote 中再次重申,團隊的目標是讓小娜成為用戶跨平台的人工智慧助手,不論在 PC 、手機、智能家居、甚至車載系統,小娜可以出現在用戶需要的任何地方。


為此,沈向洋在現場宣布,繼 HarmanKardon 音箱之後,英特爾和惠普兩家公司正式和微軟小娜達成合作關係,未來將基於小娜生產更多的智能硬體產品,為全球一億多小娜用戶提供更便捷的生活服務。


數據


第四點是數據。就像上面提到的,用戶可以基於微軟 Office 365、LinkedIn 和 Bing 搜索等服務獲取海量的可用數據,再加上企業自身的數據,就能夠得到非常了不起的訓練模型和 App 產品。



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在現場,沈向洋的同事還演示了微軟 Contact 和 Outlook 產品之間,通過 LinkedIn 數據共享的樣例。在這個樣例中,開發者只需要簡單調用兩個 API 介面,就能實現微軟產品之間不同數據的智能共享和分析,非常方便。



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最後,沈向洋強調,AI 技術正在滲入人們工作和生活的方方面面,許多行業和崗位都可能被 AI 顛覆,但這並不代表 AI 會超越人類。他認為,AI 的終極目標應該是幫助人類,放大人類的智慧,而非超越人類。

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