De focus van Microsoft ligt op "zinvolle innovatie voor blijvende impact", zei Mitra Azizirad, Corporate Vice President, Microsoft AI tijdens een "innovation keynote" op de Ignite-conferentie van vorige week.
Ze concentreerde zich op wat ze grote paradigmaverschuivingen noemde: kunstmatige intelligentie, rekenkracht,
In verschillende gesprekken gingen onderzoekers dieper in op onderzoek naar "machine-onderwijs", optische computers en biocomputing.
Op sommige van deze gebieden lijkt het erop dat Microsoft bijna producten gaat maken, terwijl dit in andere duidelijk slechts onderzoeksprojecten zijn die nog lang geen commerciële aanbiedingen zijn geworden.
Azizirad sprak over de verantwoordelijkheden die inherent zijn aan onderzoek door te zeggen: 'De samenleving eist dat we innovaties hebben die ons leven beter maken, maar die ook kunnen worden vertrouwd, dus stellen we consequent die vragen over niet alleen wat technologie kan doen, maar ook wat het zou moeten doen.
.
"
Kunstmatige intelligentie
Het eerste gebied dat ze besprak, was kunstmatige intelligentie.
"In het komende decennium zal elk bedrijf een AI-bedrijf worden", zei Azizirad, en hij zei dat de toekomst van computers opnieuw zal worden gedefinieerd om te voldoen aan de vereisten van deze AI-gedreven wereld.
Ze zei dat we computergebruik, netwerken en opslag moeten heroverwegen om de exponentiële groei van gegevens die nodig zijn voor AI te accommoderen.
AI-mogelijkheden evolueren snel.
Als voorbeeld vertelde ze hoe de beeldherkenningssoftware van Microsoft de Resnet-test op menselijk niveau heeft begrepen, en hoe de Snow Leopard Trust een resonerend neuraal netwerk gebruikt om deze dieren in Kirgizië te identificeren, tellen en beschermen.
"Deze AI-doorbraken zijn verbluffend", zei ze, "maar ze zijn nog steeds beperkt tot deze individuele gebieden van spraak, visie en begrip." Ze zei dat de toekomst van AI betekent dat deze mogelijkheden samen worden gebracht, zodat ze tegelijkertijd over al deze gebieden kunnen redeneren.
Tegenwoordig vereist AI enorme hoeveelheden gegevens, maar "stel je voor dat je de machine vanuit je eigen kennis kunt leren, net zoals een leraar dat zou doen met een student."
Dit is het concept van 'machine learning', waarnaar ik voor het eerst hoorde verwijzen in Satya Nadella's openingstoespraak voor de conferentie.
Mark Hammond, General Manager voor Autonomous Systems, beschreef het concept van 'machine learning', waarvan hij zei dat het de natuurlijke aanvulling is op de machine learning-technieken die veel van de huidige AI gebruiken.
Als hij zijn zevenjarige zoon leert honkbal te slaan, hoeft hij niet te begrijpen hoe de hersenen werken om te weten dat je niet begint met fastballs naar hem te gooien.
Je begint met de bal op een tee, gooit dan onderhands en blijft hem omhoog bewegen.
Tegenwoordig, zei hij, worden de meeste toepassingen gebouwd met één techniek - enorme hoeveelheden gegevens - maar met meer abstracties kunnen we mensen in staat stellen hun kennis in systemen te brengen.
We doen dit al als we een stukje e-mail als junk classificeren, maar het efficiënter maken door het systeem te leren wat rommel is.
Zijn autonome systeemgroep is gericht op "ingenieurs in staat stellen hun diepgaande vakexpertise te gebruiken om deze systemen te onderwijzen".
Dit wordt vervolgens gecombineerd met technologieën met simulatie en bekrachtiging om "ongelooflijk geavanceerde oplossingen te bouwen die voorheen niet mogelijk waren".
Dit gaat over in een concept dat "curriculum leren" wordt genoemd, waarbij Hammond een machine-leerraamwerk laat zien, Inkling genaamd, dat wordt gebruikt om een ??motor te laten zien hoe verschillende krachten kunnen worden beheerd.
Hij zei dat dit concept vooral goed werkt met simulaties waar modellen van kunnen leren, zoals een simulatie van powerline-inspectie.
Dit kan werken in situaties waarin niet veel gegevens in de echte wereld bestaan, zoals stropers in het wild.
Als meer praktijkvoorbeelden toonde hij een simulatie van Toyota-robots op een fabrieksvloer en van robots van CMU en Oregon State die de ondergrondse uitdaging DARPA wonnen en zoek- en reddingstoepassingen in mijnen aanpakken.
Hammond zei dat dit concept mechanismen omvat voor het opschalen van menselijke expertise.
"We kunnen een systeem leren waarnaar we op zoek zijn, en het gebruiken ter ondersteuning van de besluitvorming."
Optische computers
Het tweede paradigma waar Azizirad het over had, is het vergroten van de rekenkracht.
"Een smartphone heeft tegenwoordig 300 keer meer rekenkracht dan een Cray 2-supercomputer halverwege de jaren 80, maar toch is onze rekenmethode niet veranderd", zei ze.
We hebben elke dag meer gegevens; we moeten intelligentie brengen naar waar de gegevens worden gecreëerd.
"Met de technologie van vandaag zullen datacenters in 2025 20 procent van het totale elektriciteitsverbruik in de wereld en 5 procent van de CO2-uitstoot voor hun rekening nemen.
Dat is onhoudbaar." Daarom zei ze dat het belangrijk was om onderzoek te doen naar nieuwe methoden, met name kwantumcomputers en optische computers.
Ant Rowstron, adjunct-directeur van Microsoft Research, sprak over onderzoek naar optische computers in het onderzoekscentrum van het bedrijf in Cambridge.
Hij zei dat wetenschappers software voor de cloud probeerden te bouwen en gefrustreerd waren door hardwarelimieten.
Hij sprak over hoe technologieën een S-curve volgen en dat het erop begint te lijken dat we het einde van die curve kunnen bereiken op gebieden, waaronder de wet van Moore voor computers en de vooruitgang die we hebben gezien op het gebied van netwerken en opslag.
Dus, zei hij, hebben we de kans om naar nieuwe technologieën te kijken.
In netwerken vertelde hij hoe de huidige topschakelaars gegevens van elektronen in fotonen omzetten (om via een glasvezelverbinding te verzenden), terwijl de volgende het terug verandert.
Dit, zei hij, is niet erg energiezuinig en heeft ook latentieproblemen.
Bij optische netwerken, merkte hij op, kan een prisma licht scheiden in zijn samenstellende eigenschappen; en een optische chip kan schakelen tussen verschillende golflengten in een nanoseconde.
Hij liet een optische chip zien.
Rowstron had het ook over optische opslag en liet een stuk glas zien dat gegevens codeerde, net zoals Nadella er een liet zien met Superman The Movie in zijn keynote.
Hij legde uit dat een femtoseconde laser kan worden gefocust in een stuk glas, waardoor een voxel ontstaat die kan worden geïnterpreteerd als opslag.
Hij liet zien hoe dit eruit zag onder een microscoop, en liet vervolgens zien hoe duurzaam het was door het glas op het podium te koken en aan een degausser te onderwerpen.
Hij liet het vervolgens opnieuw zien onder de microscoop en de gegevens waren er nog steeds.
Op het gebied van computergebruik zei hij dat onderzoekers net begonnen waren met het opnieuw vormgeven van computers met optische componenten.
Hij toonde bijvoorbeeld een lens die een Fourier-transformatie (een complexe wiskundige formule) uitvoerde met de snelheid van het licht.
Hij erkende dat praktisch werk op dit gebied nog "enkele jaren weg" was.
Machine-mens interactie
Het derde gebied dat Azizirad besprak, was 'machine-mens interactie'.
Ze zei dat natuurlijke gebruikersinterfaces zoals eye-tracking, voice en gebaren nu op de markt komen, en hoe de HoloLens 2 van het bedrijf zich aan je hand kan aanpassen.
Dit soort technologieën waren vooral belangrijk voor de 1 miljard mensen met een handicap, daarbij verwijzend naar het potentieel van zaken als autonome rolstoelen en 3D-audio-interfaces.
"De toekomst zal gaan over contextgestuurde interacties", zei ze, met systemen die leren van onze bedoelingen en die ons van onze schermen kunnen bevrijden.
Asta Roseway, hoofdonderzoeksontwerper, zei dat mensen tegenwoordig aan hun telefoon vastzitten, of ze nu games spelen, chatten of gewoon uit gewoonte.
Mensen hebben het gevoel dat ze misschien iets missen, maar ironisch genoeg missen ze de magie van het leven.
biedt simpelweg door zich er niet van bewust te zijn.
"
"Wat als we alles zouden kunnen doen wat we vandaag doen zonder onze schermen nodig te hebben, wat als we onze zintuigen zouden kunnen versterken om verder te horen en te zien dan het fysieke, hoe zou dat dan onze relatie met de wereld om ons heen kunnen veranderen?", Vroeg Roseway.
"We noemen dit de volgende renaissance."
Ze begon met het beschrijven van Soundscape, een technologie die 3D-audio gebruikt om mensen door nieuwe plekken te laten horen met behulp van verschillende geluiden.
"De kwaliteit van onze ervaring wordt verbeterd doordat we opnieuw betrokken zijn bij de wereld om ons heen."
Ze noemde Project Eclipse, een netwerk van goedkope sensoren om luchtkwaliteit te detecteren dat 5G gebruikt om gegevens uit Azure te halen en op te halen.
Vervolgens zendt het verschillende beltonen uit om een ??goede en slechte luchtkwaliteit aan te geven.
Een variant genaamd Project Brookdale gebruikt een verbonden sjaal om veranderingen in de luchtkwaliteit in realtime weer te geven door middel van kleurveranderingen.
(Ze draagt ??de sjaal hierboven.)
Ze keek nog verder naar buiten en beschreef Project Florence, dat "een potentiële toekomst onderzoekt waarin mensen en planten met elkaar kunnen praten".
Ze zei dat dit gebruik maakt van natuurlijke taalverwerking, tekstvertaling en detectietechnologieën om onze taal om te zetten in een lichtspectrum waarop planten elektrochemisch kunnen reageren.
Ze zei dat dit begon als een kunst- en wetenschapsproject, maar mogelijk toepassingen heeft in 'augmented farming'.
Ten slotte beschreef ze Ada, die een reeks kleuren en lichtpatronen projecteert om het concept van 'levende architectuur' te verkennen.
De meeste van deze projecten lijken intrigerend, maar niet erg praktisch, en Roseway erkende dat Soundscape de enige in de buurt van een echt product is.
Maar "ze streven er allemaal naar om een ??toekomst voort te brengen die ons voorbij onze schermen en terug de wereld in duwt, zodat we opnieuw verbinding kunnen maken op manieren die betekenisvoller en diepgaander zijn."
Biocomputing
Het laatste belangrijke gebied dat Azizirad besprak, was biocomputing, maar ze begon dat deel van de keynote door te praten over 'verantwoorde innovatie', waarbij ze het werk van Microsoft op het gebied van verklaarbare AI, homomorfe codering en differentiële privacy aanraakte.
Ze zei dat het belangrijk is dat innovatie wordt gebouwd "op een fundament van vertrouwen".
"Maatschappelijke verandering en het aangaan van de moeilijkste uitdagingen zoals biodiversiteit en klimaatverandering en landbouw vereist een nog grotere schaal van innovatieve ideeën", zei ze.
Een voorbeeld was het nemen van algoritmen die worden gebruikt om sterrenbeelden te identificeren en deze te gebruiken om de walvishaaien te identificeren aan de hand van hun vlekken, en deze technologie vervolgens te gebruiken om dierenpopulaties te volgen en zo beter te begrijpen hoe biologische systemen werken.
Senior wetenschappers van Microsoft Sara-Jane Dunn legden uit hoe de softwarerevolutie was gebaseerd op het coderen van enen en nullen, maar de nieuwe "technologische ...
