观察微软相关的AI研究进展

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新葡亰平台游戏网址 ,当人工智能从学术研究逐步进入到产业应用,AI的未来将会有何相对应的变化,逐渐引起人们的好奇。微软高层认为,AI下一阶段,将包含融入人类专业人士的知识,培训机器学习模型,即所谓「机器教学」(machine
teaching)的应用。

微软商业AI副总裁Gurdeep
Pall接受采访时指出,机器教学本质上是一种位于机器学习层之上的界面,让不具相关技能的人们得以编写训练与部署系统的方法。

观察微软相关的AI研究进展,包含2017年推出无人载具开发工具AirSim模拟器,以及2018年购并的Bonsai和Lobe:前者主要是协助企业开发培训系统,用于生产、建构管理,以及机器人的系统;后者则专注于专注于无编码的深度学习。Pall表示,微软的机器培训机制,亦将整合机器人操作系统。微软在2018年秋天,将此一热门的开源机器人操作系统,配置于Windows
10中。

Pall指出,近期微软针对AI新创的购并活动,以及微软研究院的研究工作,皆在推动更广泛的机器教学应用范围。

目前可运用机器教学的潜在场域,包含由护理人员教导机器手臂如何移动病床上的患者,以及由专家来协助钻油平台的移动。

必威betway ,Pall认为,AI终究得脱离只有AI专家才能驾驭的模式,必须让AI在非AI专家的协助下,在不同垂直领域实际有效应用,否则AI应用与对人类社会的影响将非常有限。Pall强调,当AI演化成难以理解且深奥的技术时,势必将朝错误的方向发展。相对的,机器教学则是将专业知识,从人类专家的大脑,转移至金融、制造、客服支持等领域的机器学习算法应用之中。

实际上,近来其他AI业者推出一些基于Kubernetes平台技术的解决方案,如英特尔的Nauta平台、亚马逊AWS的深度学习容器(Deep
Learning Containers)、Google的AI Hub与Kubeflow
Pipelines等,与这些注重AI开发人员的工具不同的是,微软透过旨在解决现实问题的机器教学,区隔出与竞争对手不同的AI应用途径。

Pall分析指出,不管是建立客服机器人、自动化系统,还是运用机器视觉来识别物件,所有这些项目可透过融合专家知识进入运算循环的机器教学途径,寻求快速而有解的解决方式。

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