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Non è un segreto che Microsoft è molto concentrato sull’applicazione del set di tecnologie genericamente definito come “AI” propri prodotti e servizi. La società combinata AI + unità di Ricerca, che è ora fino a 7.500 dipendenti, ne è la riprova.
Ma è comunque interessante vedere il tipo di progetti, l’azienda, i ricercatori ritengono pronti a mostrare a conferenze di settore e interno confabs, come questo, spesso, fornisce indizi su ciò che Microsoft potrebbe essere pronto per provare a commercializzare avanti.
Una di queste aree, dove l’azienda sta aumentando la sua attenzione è in macchina di lettura, automatici e di comprensione del testo. A Microsoft di Ricerca di Facoltà Vertice di Redmond questa settimana, i funzionari condiviso un assaggio di quello che Microsoft sta facendo su questo fronte.
Il 17 luglio, due ricercatori Microsoft ha presentato sul machine learning. Uno di questi ricercatori, Jianfeng Gao, Partner responsabile della Ricerca, è anche uno degli autori su un foglio di carta su una nuova architettura di rete neurale in cui Microsoft ha investito, chiamato ReasoNet.
ReasoNet, breve per il Ragionamento di Rete, è mirata a macchina comprensione. “ReasoNets fare uso di più giri per sfruttare efficacemente e allora la ragione sul rapporto tra le ricerche, documenti e risposte”, secondo un estratto della carta, che i ricercatori saranno presenti all’agosto SIGKDD Conferenza Knowledge Discovery e Data Mining.
Il ReasoNet modello è lo scopo di simulare il processo di inferenza di lettori umani. Microsoft ha applicato la memoria condivisa componente del modello Knowledge Graph di Completamento del Compito, secondo la società di Ricerca del sito Web. Il team, inoltre, ha sviluppato una tecnica a due fasi per il trasferimento di apprendimento in macchina comprensione che si chiama SynNet — il soggetto di un altro documento di ricerca sarà presentata in una conferenza nel mese di settembre di quest’anno.
ReasoNet è un progetto di Microsoft Research Profondo di Apprendimento del Gruppo di Redmond. Il Deep Learning per la Macchina, la Comprensione del progetto, che verrà istituito nel settembre del 2016, ha messo gli occhi su di insegnamento computer di leggere e rispondere a domande di carattere generale relative a un documento.
Microsoft gennaio 2017 acquisizione di deep learning avvio Maluuba gioca anche fortemente in ciò che l’azienda fa sulla macchina-lettura frontale.
Maluuba ha lavorato sull’attivazione di macchine per “comprendere, ragionare e comunicare con gli esseri umani”, come il suo sito web note. L’avvio è stato pioniere di modi per addestrare le macchine a cercare informazioni e a leggere e a ragione. L’azienda, inoltre, è trovare modi per addestrare le macchine per fare le domande.
Maluuba macchina-lettura e comprensione (MRC), il sistema può ingerire una 400 pagine automatico manuale e poi rispondere a domande dell’utente basato su di esso in tempo reale.
“La visione a lungo termine per questo prodotto è di applicare MRC tecnologia per tutti i tipi di manuali d’uso, come le automobili, gli elettrodomestici e di più”, secondo un Canale 9 video della demo che fa parte della Facoltà di Ricerca Vertice di garanzia.
L’anno scorso, Microsoft ha rilasciato un database gratuito di 10.000 domande e risposte, Microsoft MARCO (per la Macchina, capacità di Lettura e Comprensione), come parte della sua macchina-lettura sforzi. Questi tipi di enormi set di dati sono essenziali per la formazione di macchine.
Guardando al futuro, Microsoft sembra essere contando sulla macchina di lettura, come un modo perfetto il concetto di avere un esperto assistente costruito nei suoi prodotti.
Microsoft ha già Cortana costruito in prodotti come Windows, ma ci sono state voci insistenti che la società sta cercando di andare avanti con qualcosa di simile a un business personale assistente, forse in forma di Bing Assistente di portineria e bot.
In un’intervista con GeekWire all’inizio di quest’anno, il fondatore della Microsoft, Bill Gates ha ricordato l’importanza della lettura del testo per il futuro dell’azienda prodotti e servizi.
“Quando si va a guardare le comunicazioni non basta guardare a un tempo dell’ordine di moda, si dovrebbe avere fiducia che è la comprensione di voi e il contesto e le priorità ci sono. Ma solo leggendo il testo dovete fare, quindi c’è una frontiera che è molto eccitante che Rajesh Gai del consiglio, il capo delle applicazioni di Office), Harry Shum (il capo di Microsoft AI + gruppo di Ricerca), un sacco di persone chiave sotto Satya sono aggancia il che, e alcuni particolari opportunità che sono le risorse che vengono spostati”, ha dichiarato Gates.
Il più grande ostacolo per la macchina di lettura, secondo i ricercatori di presentare questa settimana presso la Facoltà di Ricerche di Vertice, è introdurre l’elemento del senso comune in macchina-lettura delle situazioni. Gli esseri umani, essendo multi-modale, hanno una varietà di modi per filtrare e capire le cose che sono insiti nel testo scritto, i ricercatori hanno notato.
Mentre che il lavoro continua, il prossimo capitolo in macchina la lettura di Microsoft è stato scritto… e leggere.
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