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Es ist kein Geheimnis, dass Microsoft ist sehr fokussiert auf die Anwendung der Satz von Technologien, die lose definiert als “AI”, um seine Produkte und Dienstleistungen. Das Unternehmen kombiniert AI + Research unit, die jetzt bis zu 7.500 Mitarbeiter, ist der Beweis dafür.
Aber es ist trotzdem interessant zu sehen, die Arten von Projekten, die das Unternehmen Forscher, halten Sie sich bereit zu zeigen, bei Konferenzen und internen confabs, dies liefert oft Hinweise darauf, was Microsoft möglicherweise bereit, zu versuchen zu vermarkten weiter.
Einer dieser Bereiche, in denen das Unternehmen steigerte den Fokus in der Maschine zu Lesen, oder die automatische Verständnis des Textes. Bei Microsoft Faculty Research Summit in Redmond diese Woche, Beamte teilten einen Einblick, was Microsoft tut an dieser front.
Auf 17 Juli, zwei Microsoft-Forscher präsentierten auf der Maschine lernen. Einer dieser Forscher, Jianfeng Gao, Partner-Research-Manager, ist auch einer der Autoren auf einem Papier, auf eine neue neuronale Netzwerk-Architektur, in der Microsoft investiert hat, genannt ReasoNet.
ReasoNet, kurz für die Argumentation Netzwerk richtet sich an die Maschine zu begreifen. “ReasoNets mehreren Drehungen effektiv zu nutzen und dann die Vernunft über die Beziehungen zwischen Abfragen, Dokumente und Antworten” nach, um eine abstrakte über das Papier, dem die Forscher präsentieren auf der August-SIGKDD Konferenz für Knowledge Discovery und Data Mining.
Die ReasoNet Modell gemeint ist, zu imitieren, die Inferenz-Prozess der menschlichen Leser. Microsoft hat beantragt, die shared-memory-Komponente des Modells zu Knowledge Graph Completion Task, nach Angaben des Unternehmens die Forschungs-Website. Das team entwickelte ein zwei-Stufen-Technik für die übertragung von lernen in der Maschine begreifen, dass es Anrufe SynNet-das Thema einer anderen Forschungsarbeit vorgelegt werden, bei einer Konferenz im September dieses Jahres.
ReasoNet ist ein Projekt von Microsoft Research Deep Learning Group in Redmond. Die Deep-Learning-Verständnis für Maschinen-Projekt, das Microsoft bereits im September 2016, hat Ihr Augenmerk auf die Vermittlung Computer Lesen und beantworten Allgemeine Fragen zu einem Dokument.
Microsoft. Januar 2017 Erwerb des deep-learning-startup Maluuba spielt auch stark in das, was das Unternehmen tut, auf der Maschine-Lesen vor.
Maluuba hat gearbeitet, wodurch die Maschinen “begreifen, die Vernunft und die Kommunikation mit Menschen”, wie seine website notes. Das startup hat Pionierarbeit Möglichkeiten, um Zug-Maschinen auf der Suche nach Informationen und Lesen und Grund. Das Unternehmen ist auch, Wege zu finden, Zug-Maschinen, um Fragen zu stellen.
Maluuba – Maschine-Leseverstehen (MRC) – system aufnehmen können, eine 400-Seiten-auto-Handbuch und dann die Fragen der user, basierend auf in Echtzeit.
“Die langfristige vision für dieses Produkt ist die Anwendung der MRC-Technologie, um alle Arten von Benutzer-Handbüchern, wie beispielsweise Autos, Haushaltsgeräte und vieles mehr”, so ein Channel 9-video von der demo, das ist Teil der Research Faculty Summit Sicherheiten.
Im vergangenen Jahr veröffentlichte Microsoft eine freie Datenbank mit 10.000 Fragen und Antworten zu Microsoft-MARCO (für Maschine Leseverständnis), als Teil der Maschine-Lesen Bemühungen. Diese Art von massiven Datensätzen sind essentiell für die Ausbildung Maschinen.
Auf der Suche vor, Microsoft zu sein scheint, zählen auf der Maschine Lesen, als ein Weg, um perfekt das Konzept mit einem Experten-Assistent integriert in seine Produkte.
Microsoft hat bereits Cortana integriert in Produkte wie Windows, aber es gab hartnäckige Gerüchte, dass das Unternehmen plant, weiter zu gehen mit so etwas wie ein persönlicher business-Assistent-vielleicht in form einer Bing-Assistenten oder concierge-bot.
In einem interview mit GeekWire früher in diesem Jahr, Microsoft-Gründer Bill Gates erwähnt, wie wichtig das vorlesen für die Zukunft des Unternehmens Produkte und Dienstleistungen.
“Wenn Sie gehen, um sich auf Mitteilungen, die Sie nicht haben sollte, einfach auf eine zeitgesteuerte um Mode, Sie sollten darauf Vertrauen, dass es das Verständnis von Ihnen und den Kontext und die Prioritäten sind es. Aber nur durch Lesen von text werden wir das machen, es gibt so eine Grenze, das hier sehr spannend, dass Rajesh Jha am Kopf (Office-Anwendungen), Harry Schum (der Chef von Microsoft AI + Research group), eine Menge von den wichtigsten Personen, die unter Satya sind zu greifen, und ein paar Besondere Möglichkeiten, die rund sind, wo die Ressourcen sind, verschoben,” Gates sagte.
Die größte Hürde für die Maschine zu Lesen, so die Forscher präsentieren in dieser Woche an der Fakultät Research Summit, führt das element des gesunden Menschenverstands in die Maschine-Lesen von Situationen. Menschen, multi-modal, haben Sie eine Vielzahl von Möglichkeiten, zu filtern und zu verstehen, die Dinge, die inhärent sind in den text geschrieben, die Forscher festgestellt.
Während die Arbeit geht weiter, das nächste Kapitel in der Maschine Lesen, die bei Microsoft geschrieben wird… und Lesen.
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