微軟中國人工智慧大會:18項核心技術分享!
很早之前,我們就見到了微軟在人工智慧方面所做的努力,我們很難拿單獨的產品來闡述微軟在人工智慧方面的成績,因為AI已廣泛存在於微軟眾多產品之中。27年前,微軟研究院創立之時,最初的三大研究組全部圍繞人工智慧展開——自然語言、語音和計算機視覺。如今,在2018微軟人工智慧大會(AI Innovate)的會場,微軟全球執行副總裁、微軟人工智慧及微軟研究事業部負責人沈向洋博士宣佈,微軟將充分發揮其在人工智慧領域的全部優勢技術和資源,與中國產、學、研各界展開全方位合作。這次大會基本曝光了微軟在人工智慧領域的多年研究成果,這些成果對企業和個人開發者而言意味著什麼?微軟對人工智慧的未來想說些什麼呢?
Azure:人工智慧最佳雲平臺
微軟智慧雲Azure已覆蓋全球50多個區域,並獲得了不同地區超過70項安全合規認證,遠高於其它任何公有云服務,微軟將其稱為“世界的計算機”。Azure是開發、部署、執行人工智慧的最佳雲平臺,同時也是將智慧雲與智慧邊緣融會貫通的關鍵環節。
2020年,全球智慧邊緣裝置的總數超過200億臺,它們無需一直連線到雲端,就能看會想、能聽會講。為了幫助智慧邊緣計算領域的開發者,微軟推出Azure IoT Edge物聯網服務,它能夠在Linux和Windows上執行,並且是開源的,允許開發者擴充套件、新增功能並部署到任何環境。Azure 上的認知服務也可擴充套件到Azure IoT Edge,目前微軟已推出定製視覺服務,可讓無人機或其它工業裝備無需連線到雲,就能快速做出響應和處理。這是首個支援在邊緣環境中部署的Azure認知服務。
為了給邊緣裝置提供更加周全的安全保護,微軟釋出了Azure Sphere預覽,這是第一個能夠為聯網微控制器(MCU)提供工業級安全保障的完整平臺級解決方案。Azure Sphere方案將提供經過特殊設計的安全晶片、安全作業系統以守護每臺裝置的雲端安全。目前每年全球有90億片微控制器被安裝到從家用電器到工廠裝置的各種機器中,但只有1%具有聯網功能,Azure Sphere無疑將開啟潛力巨大的市場機遇。
Azure + AI,打造為每個人服務的人工智慧
在兩年前的Build 2016微軟全球開發者大會上,微軟首次公佈了執行於Azure的認知服務,以API形式為開發者提供觸手可及的人工智慧。微軟在全球推出了覆蓋語音、視覺、語言、機器翻譯等功能的24項服務。藉助微軟認知服務中的微軟翻譯引擎,小米生態鏈企業香蕉出行推出魔芋AI翻譯機,能夠提供覆蓋全球170多個國家和地區的14種語言的實時語音翻譯。
全球最大的電信運營商中國移動正在與微軟展開合作,將微軟語音技術應用於中國移動的語音及資料運營環境,實現技術創新到產業應用的落地實踐。除了語音識別,中國移動還將在機器翻譯等技術上與微軟展開深入合作,共同打磨產品適配與應用場景。
Azure Batch AI服務是微軟智慧雲上的一項託管服務,允許資料科學家和人工智慧開發者以簡單的方式利用包括GPU在內的Azure雲端計算資源對人工智慧模型進行訓練。資料科學家只需明確任務需求,設定輸入、儲存、輸出等設定,其它所有與基礎設施管理、規模縮放、批量工作任務相關的繁雜的後臺工作都能由Azure Batch AI自動完成。微軟合作伙伴才雲科技利用Azure Batch AI服務為唯品會開發了容器化的人工智慧解決方案,將其海外業務團隊的效率提升85%,對100萬張圖片進行分析標籤化處理時間縮短到之前的1%,只需要5分鐘,演算法模型在深度學習訓練上所用的時間也從2個月縮短到1周,讓AI系統的迭代速度獲得了極大提升。
對話式人工智慧前景
Azure Bot Services對話機器人服務讓開發者和企業能夠輕鬆開發自己的對話機器人,釋出兩年已有30萬開發者採用該服務。對話機器人服務能夠根據業務需求進行定製,還支援釋出到微軟小娜(Cortana),並能利用簡單易用的開發工具為小娜賦予更多業務技能。
微軟小冰是面向情商(EQ)維度發展的人工智慧系統,已在五個國家落地。微軟小冰採用專門訓練的深度學習模型,能夠從故事文字階段即進行定製化生成,並自動分配聲音角色和背景音樂,20秒內即可完成一集約10分鐘左右的有聲童話故事,語音講述的質量能達到主流專業人類播音員的水準。值得注意的是,該項服務完全免費。
此外,微軟還將向合作伙伴和開發者開放“全雙工語音技術(Full Duplex)”,開發者可以使用這項技術打造自己的對話應用。
開源框架讓更多開發者開啟機器學習
越來越開放的微軟推出了開放人工智慧平臺(Open AI)戰略及開發工具,在支援諸如TensorFlow、CNTK等業界主流的深度學習平臺的同時,微軟還發起了開放神經網路交換(ONNX)專案,旨在推動人工智慧研究的互操作性,讓任何深度學習框架在任何晶片與任何裝置上都能執行。
在Build 2018微軟全球開發者大會上,微軟宣佈推出跨平臺、開源機器學習框架ML.NET開放預覽。ML.NET讓任何 .NET開發者都能開發出自己的定製化機器學習模型,並將其融入到自己的應用中——開發者完全無需具備開發和除錯機器學習模型的經驗。
微軟Project Brainwave能利用Azure上最先進的FPGA基礎架構完成實時人工智慧處理。使用者只需通過實時的單一批資料,就能得到以往多得多的批資料處理才能得到的效能,真正實現人工智慧實時計算。而且,FPGA運算不僅只在雲端提供——通過合作伙伴,也可以通過Azure Stack混合雲在本地提供FPGA。這種實時計算能力不僅存在於雲端,同時也適用於邊緣計算,這將讓更多創新成為可能。
微軟亞洲研究院走過的這些年
微軟亞洲研究院在計算機視覺、自然語言理解等方面取得了不少突破:在計算機視覺方面,2015年微軟亞洲研究院釋出的152層殘差網路(ResNet)的影像識別準確率已經達到96%,勝過人類;2017年8月,微軟在Switchboard語音識別基準測試中的錯誤率已經降低至5.1%,達到了媲美人類專業速記員的水平;2018年1月,微軟亞洲研究院自然語言計算組率先在史丹佛大學發起的SQuAD文字理解挑戰賽上獲得超越人類的分數;2018年3月,微軟亞洲研究院與微軟雷德蒙研究院宣佈,其研發的機器翻譯系統在通用新聞報導測試集newstest2017的中-英測試集上,第一個達到了可以與人工翻譯媲美的水平。
微軟亞洲研究院開發的OCR (Optical Character Recognition光學字元識別)技術,將為各種人工智慧應用增加圖形文字識別功能,目前支援從Office到Skype、Bing、HoloLens的微軟應用,能識別列印字型、美術字、手寫字型,可以滿足從智慧雲到邊緣計算的各種場景。目前手寫識別OCR引擎V3.0版本的精度達到了70.5%,已經部署於微軟認知服務,可供開發者用於自己開發的智慧應用。
人工智慧的未來,微軟如何定義?
主會場的高潮迭起大抵是由於一個個重磅訊息的釋出,如今,微軟在中國已擁有40多萬開發者,其中超過10萬人在使用微軟人工智慧進行開發,這對於微軟而言還只是開始,微軟亞洲研究院現場宣佈將聯手北京大學、中國科學技術大學、西安交通大學、浙江大學共同發起共建“新一代人工智慧開放科研教育平臺”;微軟推出“3個100”計劃,將篩選Azure機器學習、Visual Studio Tools for AI等100項微軟人工智慧服務與開發工具,攜手來自100傢俱有影響力的企業的開發者和資料科學家,共同創造出100個針對關鍵行業的人工智慧解決方案和落地場景;微軟推出線上人工智慧學院(https://school.azure.cn/),目標是一年培養出10 萬餘名人工智慧人才,免費提供包括AI基礎、核心技術和高階應用在內的總共250課時的12門人工智慧學分課程,覆蓋10項應用技能。完成課程學習的使用者,還可申請微軟專業學位課程(MPP,Microsoft Professional Program)作為職業技能認證。
人工智慧的時代已經到來,而中國正是人工智慧創新和發現機遇的絕佳市場。微軟正不遺餘力地投入技術和資源推進中國人工智慧生態系統的建設和成長,沈向洋博士在即將出版的新書《未來計算》中強調:人工智慧的發展讓我們有機會,以前所未有的方式塑造我們的未來,我們必須以負責任的態度,確保打造一個所有人都能參與和分享的美好未來,讓人工智慧為全人類造福。
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