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史上最快!借助AI技术 2.5亿设备已升级至最新Win10

发表时间:2018-06-15


       飞鸽传书官网(www.feige360.com)6月15日讯,与其它科技巨头一样,微软希望所有人都知道,该公司正全力投资人工智能领域。这方面的最新例子是微软今天公布的一条消息——“利用大规模人工智能,大幅提高了Windows 10的2018年4月10日更新版质量和可靠性”。


       Windows 10正在作为一种服务被微软不间断开发,这意味着它将定期添加更多新的功能。到目前为止,微软已经发布了五大更新版本:“十一月更新”(November Update)、“周年更新”(Anniversary Update)、“创意者更新”(Creators Update)、“秋季创意者更新”(Fall Creators Update)和“2018年4月更新”(April 2018 Update)。


       微软今天还透露,有超过2.5亿台Windows 10机器正在运行2018年4月的更新版本(截至2017年11月,有超过6亿台设备运行Windows 10)——这是史上最快达到2.5亿更新用户量的Windows 10版本。比较来看,上一个“秋季创建者更新”版本的用户更新速度则创下了最快实现1亿台更新系统的记录。


       微软表示,2018年4月的升级是其第一次使用人工智能(尽管它在“秋季创意者更新”中已经启动试点)。具体来说,微软会首先智能地选择设备,然后根据反馈数据进行评估——若是这些选出的设备具有很好的更新体验,微软首先将更新版本推送给它们,然后再不断地收集更新体验数据,并对其模型进行调整。因此,最终目标不是快速推出新版本系统,而是推出安全可靠的系统:


       我们研究了那些数据显示具有良好更新经验的设备的特性,并训练我们的模型识别和定位这些设备。在我们在“秋季创建者更新”发布期间进行的有限试验中,我们始终看到使用人工智能模型识别的设备有更高的积极更新体验率,更少的系统回降、系统卸载、可靠性问题和负面用户反馈。在2018年4月的升级发布会上,我们开发了一个强大的人工智能机器学习模型来大幅扩展人工智能的规模,以教会系统如何基于我们获得的海量反馈来识别最佳目标设备”。


       对于过去的版本更新,微软大都依靠反馈和表明可能存在问题的遥测数据来进行后续调整,以防止受影响的设备被提供更新,直到可能出现的问题得到解决。这一次,该公司还将其人工智能模型列为“可能出现的问题”的第三个指标。


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第一批人工智能已经下岗了


        飞鸽传书官网(www.feige360.com)7月20日讯,叫嚣着要取代全世界的人工智能,终于在最近陷入了失业的烦恼。


        瑞典的一家在线银行Nordnet准备对自家的AI员工Amelia炒鱿鱼。Amelia去年夏天刚刚入职Nordnet,其日常工作就是帮客户开个银行户头、处理一些银行数据等任务,正常来说速度肯定是应该比工作人员要快,银行的工作效率和效益也该有个明显的提升。事与愿违,这一年来,Amelia好像并没有表现出一个三好学生该有的能力。


        其实Amelia并不是第一个被解雇的人工智能。今年一月份,英国的一家超市就解雇了一个上岗仅仅一周的导购机器人Fabio。超市的初衷是它一能吸引顾客,二能帮助卖货。然而几天之后,他们发现这两件事儿Fabio一件都没做好,甚至有些顾客看见它都绕着道走。


        这是怎么回事?正常来说,AI在提高工作效率这方面是共识,但上岗不久就被炒鱿鱼,多少令人有点意外。但细细想来,以如今AI发展的程度而言,其被解雇其实也算不上是意料之外的事情。


        在所有最可能被AI取代的工作当中,银行工作首当其冲。原因在于,相较于其他行业来说,银行拥有庞大而又相对完整的数据积累,而进行数据分析又正是AI的拿手好戏。一个要算,一个能算,简直无缝贴合。


        但这并不意味着AI在银行就可以畅行无阻,至少这并不是如今的AI能完美而为之的。尽管在实验室中,开发者们已经针对AI可能遇到的各种问题进行了全面模拟,AI也在这过程中表现得游刃有余,但一旦投入实战,其实用功能仍然有可能会受到挑战。以Amelia被炒为例,其可能是由于以下两个原因所致。


        第一,算法的问题。算法存在问题,其对数据的处理就会存在误差。虽然银行拥有完善的数据,但如果没有合适的算法进行处理,或用了不合适的算法进行处理,其得出的结果仍然是不可接受的。比如在分析报告这方面,目前仍然是人类分析师为主,原因就在于AI对动态性很强的金融业务上可能存在分析的误差。而银行做的毕竟是钱的生意,总是出错,客户是肯定不干。


        第二,沟通的问题。既然是用的AI系统,那么其要解决客户问题就一定会涉及到语言沟通。银行是一个非常繁忙的金融机构,我们能看到的场景就是银行每天都是在排队。如果AI的连续性对话和专业性学习不彻底,其在于客户沟通的过程中很可能会答非所问,造成迟钝、误解等问题,这一定会影响工作效率、消磨客户耐心。


        而Nordnet又是一家线上银行,其对AI的语义识别对话能力的要求自然更高。这点儿类似AI客服,说不好话就卖不了货,卖不了货就只能等着被炒了。


        对导购机器人Fabio来说,沟通不畅或沟通体验不好一定是超市将其“辞退”的重要因素。也就是说,不是打着AI的名头就一定会生意兴隆。最核心的地方在于,技术是否真的成熟到足以应对任何情况。毕竟客户把AI买过去不是为了让它学习,而是挣钱。


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