微軟新成立AI研究院，13個研究組都在做什么？

　　7月13日，據(jù)彭博網(wǎng)報道，微軟正在籌建 Microsoft Research AI研究院，未來將專注人工智能領(lǐng)域，創(chuàng)建開發(fā)更多的通用學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

　　據(jù)了解到：該研究院將設(shè)立在華盛頓州雷德蒙，來自微軟近百位人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家將集中在此，他們被分為十三個研究小組，分別是自適應(yīng)系統(tǒng)和互動組、空中信息和機器人組、會話系統(tǒng)組、深度學(xué)習(xí)組、信息和數(shù)據(jù)科學(xué)組、知識技術(shù)組、語言和信息技術(shù)組、機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化組、機器教學(xué)組、自然語言處理組、感知和互動組、生產(chǎn)力組、強化學(xué)習(xí)組。

　　自適應(yīng)交互組：該小組致力于追求智能和交互原理的進步以及相關(guān)應(yīng)用的進步，提高計算系統(tǒng)和接口。包括傳感、學(xué)習(xí)和決策、搜索和檢索以及人機交互基礎(chǔ)等研究。

　　空中信息與機器人組：該團隊主要做機器智能的前沿研究，機器人和人類為中心的計算，飛行機器人艦隊，微型無人機，民用客機。

　　他們的研究匯集了機器學(xué)習(xí)和思想感知，不確定決策在機器人平臺上產(chǎn)生各種挑戰(zhàn)。合成算法和系統(tǒng)將應(yīng)用在飛行器如：滑翔機，小飛機和商用飛機。應(yīng)用場景包括精確農(nóng)業(yè)監(jiān)控、病原體監(jiān)測、氣象探測、啟用數(shù)字連接等。團隊有三篇論文被 ICRA 2017接受。

　　對話系統(tǒng)組：重點推進人機對話。研究涵蓋對話框管理、對話狀態(tài)跟蹤、用戶建模、語言理解和語言生成。團隊對探索對話系統(tǒng)在對話過程中學(xué)習(xí)的方法特別感興趣。

　　團隊正在面對挑戰(zhàn)，例如如何從非常有限的交互中學(xué)習(xí)特定任務(wù)的對話控制器;如何創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化知識與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的對話控制模型，以及對話控制器如何通過交互進行自主改進。團隊與微軟研究的其他團體密切合作，包括自然語言處理、機器教學(xué)、自適應(yīng)系統(tǒng)和交互。

　　深度學(xué)習(xí)組：他們主要開發(fā)算法，模型，和有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)，深入強化學(xué)習(xí)，神經(jīng)符號推理，然后尋求在計算機視覺、自然語言處理、多智能、互聯(lián)網(wǎng)信息處理、以及其他相關(guān)領(lǐng)域的突破。

　　該小組的研究人員對很多在學(xué)術(shù)界產(chǎn)生重大影響的項目作出了貢獻，最近的一個例子是計算機視覺的API在微軟認知服務(wù)，它提供了世界上第一個圖像字幕的云服務(wù)。

　　信息和數(shù)據(jù)科學(xué)組：跨學(xué)科的信息和數(shù)據(jù)科學(xué)團隊匯集了來自信息檢索技術(shù)，人機交互(HCI)、人工智能、社會科學(xué)共同挑戰(zhàn)相關(guān)的問題：(1)人們?nèi)绾谓M織信息和信息系統(tǒng)的相互作用;(2)如何用挖掘出來的數(shù)據(jù)來描述人的行為。

　　作為一個團隊，他們直接與產(chǎn)品組合作，從根本上理解產(chǎn)品中應(yīng)用程序中的問題。他們團隊開發(fā)的技術(shù)，提高了Cortana應(yīng)用體驗。

　　知識技術(shù)組：知識技術(shù)組專注微軟產(chǎn)品和為市場帶來新的企業(yè)智能應(yīng)用和服務(wù)。和微軟的研究和產(chǎn)品團隊的密切合作。他們關(guān)注先進技術(shù)研究項目的進展，自然語言處理、文本挖掘、機器學(xué)習(xí)、知識獲取等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。他們將機器學(xué)習(xí)和人工智能與最廣泛使用的在線服務(wù)結(jié)合起來，開發(fā)出新奇有趣的產(chǎn)品體驗。

　　語言和信息技術(shù)組：他們利用人工智能來了解人們?nèi)绾闻c信息系統(tǒng)進行互動，并開發(fā)新的功能來提高生產(chǎn)力。他們的研究興趣是信息檢索、自然語言理解和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的交叉點。工作包括分析大規(guī)模文本和用戶行為數(shù)據(jù)，以了解用戶如何與信息交互，建立從非結(jié)構(gòu)化信息中提取知識的模型，幫助用戶完成任務(wù)并有效地查找信息。他們的工作應(yīng)用于內(nèi)容理解、智能助理、搜索、個性化和用戶滿意度建模。

　　機器學(xué)習(xí)與優(yōu)化組：機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化小組的重點是設(shè)計新的算法，使下一代人工智能系統(tǒng)和應(yīng)用程序能應(yīng)用到，并回答在學(xué)習(xí)，優(yōu)化，算法和數(shù)學(xué)的基本問題。他們主要研究領(lǐng)域包括統(tǒng)計和在線學(xué)習(xí)、凸和非凸優(yōu)化、組合優(yōu)化及其在AI、統(tǒng)計學(xué)和概率中的應(yīng)用。此外，他們的工程機構(gòu)建立世界級的機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化系統(tǒng)。

　　機器教學(xué)組：ML(機器學(xué)習(xí))組的一大部分專注于創(chuàng)建新算法以提高給定數(shù)據(jù)集上的“學(xué)習(xí)者”(ML算法)的準(zhǔn)確性。機器教學(xué)(MT)組與機器學(xué)習(xí)相比，側(cè)重于教師的效能。如建立一個模型來理解控制電視的語音命令。對機器學(xué)習(xí)模型的需求遠遠大于能夠建立這些模型的機器教學(xué)。所以解決日益增長的需求的一個辦法是使教學(xué)機器簡單、快速、普及。

　　自然語言處理組：自然語言處理組重點是開發(fā)處理文本的有效算法，使他們的信息能在計算機應(yīng)用程序訪問。

　　感知和交互組：感知和交互小組研究虛擬世界與我們居住的人和物體的物理世界之間的接口。他們的目標(biāo)是通過傳感技術(shù)、智能信號處理、新的交互模式和理解用戶來豐富這一接口。他們的工作是建立在感知和交互的基礎(chǔ)上來實現(xiàn)這一想法，他們也喜歡通過構(gòu)建工作原型來實現(xiàn)想法。

　　生產(chǎn)力組：微軟是職場生產(chǎn)力的領(lǐng)導(dǎo)者。隨著工作環(huán)境的發(fā)展，為了保持這種領(lǐng)導(dǎo)地位，團隊將重點放在人工智能的最新進展、日益普及的數(shù)據(jù)以及為人們提供低摩擦方式的新興平臺上。我們力求使工作更容易更吸引人，使人們更容易集中注意力在一個給定的環(huán)境中做最重要的事情。

　　強化學(xué)習(xí)組：強化學(xué)習(xí)組致力于自主決策的理論基礎(chǔ)、算法和系統(tǒng)。主要研究領(lǐng)域包括馬爾可夫決策過程和上下文決策過程的泛化。他們的技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如在線廣告、推薦、網(wǎng)絡(luò)搜索、會話系統(tǒng)、游戲和程序合成。由于名單上人較多，以下截圖為部分名單。

　　以上為此次微軟新成立的AI研究院中包含的13個研究組。