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微软:AI的下一个领域是专家教学机器

微软高管表示,人工智能的下一个前沿将涉及利用人类专业人士的专业知识来培训机器学习模型。“机器教学”本质上是一个位于机器学习层之上的界面,使人们无法编写训练和部署系统的方法。

机器教学可应用于多个领域,包括文本分类,会话对话,计算机视觉和机器人技术,微软商业副总裁AI Gurdeep Pall在电话采访中告诉VentureBeat。

他说,最近人工智能创业公司的收购和多年的微软研究工作将推动未来更广泛地推广机器教学的举措。微软研究院在2015年创建了机器教学组,承诺提供此类功能。

这些领域的举措将依赖于Microsoft Research和AI Group近十年的工作,现有的工具,如公司的AirSim模拟器,以及微软去年收购的旧金山湾区AI创业公司Bonsai和Lobe。Lobe专注于无需代码的深度学习,而Bonsai旨在帮助企业培训用于制造,建筑管理和机器人的系统。

颇尔表示,微软机器培训还将寻求整合机器人操作系统(ROS),这是去年秋天推向Windows 10的流行机器人操作系统。

Pall说,潜在的使用案例包括教导机器人手臂的护士如何移动患者样本或专家帮助自动化石油钻井平台的移动。

“我认为人工智能必须脱离只有人工智能专家才能开展的工作,否则人工智能的应用及其对世界的影响将非常有限。我认为我们必须到达这样一个地方:世界上没有10,000名AI专家是唯一可以在不同情况下在许多垂直领域实际应用AI的人,“他说。

Business AI总经理Mark Hammond今天在一篇博客文章中说,增加访问权限的工具可以让数百万人创建AI模型。

Pall说,如果AI变得更加深奥和难以理解,它将朝着错误的方向前进,并补充说机器教学旨在将知识从人类专家的大脑转移到金融,制造和金融等领域的机器学习算法。客户支持。

“我认为必须有一些非常具体的步骤才能使领域专家更容易理解,他们真的不了解引擎内部发生了什么,但......实际上可以指定任务,训练机器,看看是否有是否运作良好,因此调整它,“他说。“我们相信,在今天AI专家和世界领域专家之间存在的这个鸿沟中,这非常重要。”

虽然近年来人工智能的进步强调了需要理解Python的机器学习框架 - 比如TensorFlow和Microsoft认知工具包 - 像微软这样的公司一直在制作平台和工具来帮助那些不知道如何编码,训练和部署的人AI模型。

预计将于5月6日至8日在西雅图举行的Build年度开发者大会上,有关用于培训AI模型的Microsoft工具升级的其他详细信息。

该公司对机器教学的承诺遵循多个Google云解决方案的发布,包括Anthos混合云平台,Cloud AutoML Tables和用于AI的BigQuery ML以及表格数据的首次亮相。

Kubernetes为数据科学家提供的解决方案 - 如英特尔的Nauta平台,AWS深度学习容器,以及谷歌的AI Hub和Kubeflow管道 - 也在最近几个月推出。

Pall说,微软计划通过专注于旨在解决现实问题的机器教学来区别于竞争对手。

“我认为这是一个横向的事情,”他说。“无论是建立客户服务机器人或自动系统还是识别计算机视觉任务中的对象,所有这些事情都可以通过机器教学方法与循环中的人类专家一起更好或更快地完成。”

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