微軟高管表示，人工智能的下一個前沿領域將包括利用人類專業人士的專業技能來訓練機器 學習模型。“機器教學”本質上是一個位于機器學習層之上的接口，它為沒有能力編寫代碼 的人提供一種培訓和部署系統的方法。

微軟企業人工智能副總裁Gurdeep Pall在接受電話采訪時表示，機器教學可以應用于許多領 域，包括文本分類、對話對話、計算機視覺和機器人技術。

他說，最近的人工智能初創企業收購和微軟多年的研究工作，將推動未來更廣泛使用機器教 學的舉措。2015年，微軟研究院（Microsoft Research）成立了機器教學小組，承諾提供此類 功能。

這些領域的舉措將依賴于Microsoft Research和AI Group近十年的工作，現有的工具，如公 司的AirSim模擬器，以及微軟去年收購的舊金山灣區AI創業公司Bonsai和Lobe。 Lobe專注于 無需代碼的深度學習，而Bonsai旨在幫助企業培訓用于制造，建筑管理和機器人的系統。

Pall表示，微軟的機器培訓也將尋求整合機器人操作系統（ROS），即去年秋天Windows10上 推出的一款頗受歡迎的機器人操作系統。

Pall說，潛在的應用案例包括護士教機器手臂如何移動病人樣本，或者專家幫助自動化石油 鉆井平臺的移動。

“我認為人工智能必須擺脫只能由人工智能專家從事的工作，否則人工智能的應用及其對世 界的影響將非常有限。我認為我們必須達到這樣一個境界，那就是世界上并不是只有1萬名人 工智能專家能夠在許多垂直領域的不同場景中真正應用人工智能。”他說。

Business AI總經理Mark Hammond今天在一篇博客文章中說，增加訪問權限的工具可以讓數百 萬人創建AI模型。

Pall說，如果人工智能變得更加深奧和難以理解，那么它將朝著錯誤的方向發展。他補充說 ，機器教學意味著將知識從人類專家的大腦轉移到金融、制造和客戶支持等領域的機器學習 算法上。

他說：“我認為必須有一些非常具體的步驟，才能讓真正不了解引擎內部發生了什么的領域 專家更容易接近它，但是……實際上可以指定任務，訓練機器，看它是否正常工作，并相應 地進行調整。”“我們認為這符合當今世界人工智能專家和領域專家之間存在的這個鴻溝中 真正重要的需求。”

盡管近年來人工智能的進步強調了需要理解Python的機器學習框架（如TensorFlow和 Microsoft Cognitive Toolkit），但微軟等公司一直在開發平臺和工具，幫助那些不知道如 何編寫代碼、培訓和部署人工智能模型的人。

在5月6日至8日于西雅圖舉行的Build年度開發者大會上，預計還會有更多關于升級微軟用于 訓練人工智能模型的工具的細節。

該公司致力于機器教學之前，發布了幾個谷歌云解決方案，包括Anthos混合云平臺和云自動 表的首次亮相，以及BigQuery ML for AI with tabular data。

最近幾個月，Kubernetes為數據科學家推出的解決方案，如英特爾的Nauta平臺，AWS深度學 習容器、谷歌的AI Hub和Kubeflow Pipelines。

Pall表示，微軟計劃通過專注于解決現實問題的機器教學，使自己與競爭對手區別開來。

他說。“無論是建立客戶服務機器人、自主系統，還是在計算機視覺任務中識別物體，所有這些都可以通過機器教學方法更好更快地完成，并由人工專家參與其中。”

https://venturebeat.com/2019/04/23/google-kills-chrome-data-saver-extension/

來源：venturebeat