Digitális eseményként megtartott Build 2020 fejlesztői konferenciáján a Microsoft a gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) vonatkozásában bejelentett újdonságok között az AI-képességek hozzáadását segítő Azure Cognitive Services felhőalapú kognitív szolgáltatásait is bővítette.
A Personalizer felhőalapú API-szolgáltatás - amely az élmény személyre szabásához a felhasználói aktivitás alapján választja ki a megfelelő tartalmi elemeket - új Apprentice üzemmódot kapott, amelyben inasként tanul a meglévő alkalmazások mellett. A Personalizer API ebben az üzemmódban a felhasználók előtt rejtve marad, igényeiket, szokásaikat a többi alkalmazás használata alapján ismeri ki, és a fejlesztők csak akkor élesítik, amikor az élmény testre szabásában már a kívánt teljesítményt nyújtja.
Kognitív szolgáltatások mindenhová
Bővítette a Microsoft a Speech szolgáltatás képességeit is. A Speech to Text további 27 lokalizációja érhető el mostantól, miközben a beszéd szöveggé alakítása is sokkal pontosabbá vált a szóhibák arányának 30 százalékos csökkenésével. A Neural Text to Speech szolgáltatás 11 új lokalizációja mellett 15 új hangot is támogat, miközben 13 nyelven a kiejtési hibák aránya 50 százalékkal csökkent. A szolgáltatás - amellyel például a digitális asszisztensek beszéde szintetizálható - friss funkcióinak egy része a kiejtés kiértékelését segíti, megkönnyítve a fejlett beszédképesség hozzáadását az alkalmazásokhoz.
A Language Understanding szolgáltatás olyan képességekkel gyarapodott, amelyekkel a hétköznapi beszédben gyakori, bonyolult nyelvi szerkezetekben előadott, terjedelmes kéréseket - például egy feltétekkel és szószokkal variáló, ételérzékenység miatt kikötésekkel szigorított pizzarendelést - is megért és összetartozó elemeire bont. A QnA Maker szolgáltatás, amellyel különböző dokumentumok tartalma alakítható át kérdés-felelet párokká a csevegőrobotok számára, szintén új funkcióval bővült. A Role-based Access Control (RBAC) segítségével jobban felügyelhető az előállított szöveg szerkesztésének folyamata, ami elengedhetetlen a gyors botfejlesztéshez.
Konténerezéssel a vállalatok a felhőtől kezdve a peremhálózatig bárhol bevezethetik a Microsoft kognitív szolgáltatásait. Mostantól a Language Understanding és a Text Analytics véleményelemző szolgáltatás 3.0-s verziója is elérhető konténerben.
Önvezérlő rendszerek építése AI ismeretek nélkül
Project Bonsai néven ismert géptanító (machine teaching) szolgáltatásának nyilvános próbaváltozatát is bejelentette Build konferenciáján a Microsoft. A szoftvercég olyan szolgáltatások bevezetését tervezi, amelyekkel a felhasználók széles köre építhetne, üzemeltethetne és felügyelhetne önvezérlő rendszereket. A Bonsai-projekt is ebbe a stratégiába illeszkedik, a szolgáltatással az ipari vezérlőrendszerek fejlesztésén dolgozó szakemberek AI-jártasság nélkül is fejlett mesterséges intelligenciával ruházhatják fel legdinamikusabb fizikai rendszereiket.
Míg a gépi tanulás az adatokból nyer ismereteket, a géptanítás az emberi tudást, az adott terület szakértőinek ismereteit is beépíti a folyamatba. A fejlesztők és a mérnökök például kiköthetik, milyen viselkedést és eredményeket várnak el a rendszertől, és meghatározhatják a tanítható koncepciók körét, valamint a kötelező érvényű biztonsági követelményeket is. A géptanítás ezzel a megközelítéssel világos képet ad az AI-ügynökök működéséről, akár a felhőben, akár a peremhálózaton, illetve valamely eszközön vezették be őket.
A Microsoft ezzel egy időben bejelentette Project Moab nyílt forráskódú robotját is, amelyen a fejlesztők és a mérnökök a gyakorlatban is kipróbálhatják a Project Bonsai szolgáltatással épített autonóm vezérlőrendszerüket. A felhasználók jelenleg a letölthető modellből 3D nyomtatón maguk nyomtathatják ki a robotot, amely később az év folyamán kereskedelmi forgalomban is megjelenik majd.
