Microsoft: AI är ännu inte tillräckligt anpassningsbar för att hjälpa företag

AI-revolutionen kan ta längre tid än vissa förväntar sig att sprida sig från Silicon Valley till andra industrier.

De senaste genombrotten inom maskininlärning har låtit teknikjättar som Microsoft, Google och Facebook bygga imponerande nya företag och produkter som drivs av programvara som analyserar text och bilder. Vissa har lanserat molntjänster som de säger kan demokratisera AI genom att hjälpa andra företag att göra detsamma.

Men Peter Lee, vice vd på Microsofts forskningsavdelning, sa denna vecka att de mest värdefulla, avancerade maskininlärningssystem som är så användbara för tekniska jättar fortfarande är för oflexibla och dyra för företaget att erbjuda sina företagskunder.

Vi befinner oss just nu när det gäller företagstillämpning av maskininlärning och AI-koncept på en mittemellan plats, sa Lee på MIT Technology Review s EmTech Digital-konferens i San Francisco den här veckan. AI är inte en teknik som har reducerats till praktik; vi har en liten och högt betald kader av hantverkare som bygger de skräddarsydda lösningarna.

Lee nämnde AI-drivna verktyg som Microsoft har utvecklat för att hjälpa sina säljare att sluta affärer som ett exempel. Jag skulle inget hellre vilja än att kunna sälja dem till alla andra företag i världen, sa han bedrövligt. Det är omöjligt just nu, tillade han, eftersom tekniken skulle behöva anpassas mödosamt för varje ny verksamhet.

Att bygga mjukvara som använder AI för att lära sig och anpassa sig till behoven och förhållandena inom en viss verksamhet kan tyckas vara svaret. Men Lee sa att Microsofts erfarenheter av att försöka få programvara att lära av den verkliga världen visar att tekniken för närvarande inte är tillräckligt mogen.

När Microsoft lanserade en chatbot på Twitter som kunde lära sig av konversationer förra året, tog den snabbt upp ett rasistiskt språk, till exempel. Microsofts översättningssystem rufsade fjädrar förra sommaren efter att ha analyserat text på nätet ledde till att det började översätta Daesh – ett arabiskt namn för Islamiska staten – till Saudiarabien på engelska.

Dessa maskininlärningssystem har blivit mer spektakulära i sina misslyckanden, sa Lee. Att sätta lös inlärningsprogramvara i verkliga situationer kräver fortfarande noggrann övervakning av expertmänniskor.

Det finns helt klart fortfarande pengar att tjäna på att sälja enklare AI-tjänster till företag. Microsofts erbjudanden inkluderar tjänster som gör saker som att räkna ansikten i en bild och konvertera tal till text. På EmTech-eventet visade startup Clarifai upp verktyg som hjälper företag att söka och hantera samlingar av bilder och video genom att förstå deras innehåll.

Ändå antydde Lee att produkter som dessa inte kan leverera revolutionen – eller nya vinster – som har genererats genom teknikjättars interna projekt för att utveckla AI-teknik. Oftast är de högvärdiga tillämpningarna av maskininlärning i företaget skräddarsydda eller skräddarsydda lösningar, sa han. Varje företag är ett specialfall, så du vill att dessa ska anpassas till de speciella behoven och förutsättningarna.

Lee sa att arbete med programvara som lär sig genom att prova olika åtgärder och se vad som fungerar, snarare än att smälta statisk data som text eller bilder, kan så småningom få branschen ur denna bindning. Han hänvisade till hur Google använde förstärkningsinlärning för att bemästra spelet Go och förnyat intresse för algoritmer löst inspirerade av evolutionen, som nyligen lyfts fram av det oberoende forskningsinstitutet OpenAI.

De är inte begränsade av att skrapa eller bryta produktionen av mänsklig intelligens, sa han. Du kanske drar slutsatsen att dessa system har en bättre chans att förstå en affärsprocess och utveckla sina egna strategier.

Dölj