A Microsoft a héten jelentette be a Semantic Machines nevű, mesterséges intelligenciában utazó startup felvásárlását. A Semantic Machines csapatában olyan nevekkel találkozhatunk, mint az Apple Siri korábbi vezető kutatója, Larry Gillick, illetve a Google Assistant fejlesztésében is résztvevő Percy Liang. Az alig négy éve működő vállalkozás célja, hogy új generációs MI-beszédtechnológiával forradalmasítsa az ügyfélszolgálati folyamatokat és az otthoni automatizációt. A cégbe eddigi története során majdnem 21 millió dollárnyi befektetés áramlott, a mostani tranzakció értéke szokás szerint titokban maradt.

A kaliforniai Semantic Machines fejlesztései arra irányulnak, hogy kontextus alapú MI-támogatást biztosítson a chatbotoknak, ami a bejövő információ értelmezését és ennek a későbbi dialógus(ok)ban való felhasználását jelenti a beszéd szintetizálásának, a mély tanulásnak és a természetes nyelvek feldolgozásának eszközeivel. A Semantic Machines értelemszerűen a Microsoft versenyképességét erősíti majd az olyan megoldásokkal szemben, mint amilyen Amazon Alexa, az Apple Siri, a Google Assistant vagy a Samsung Bixby, legyen szó a megszerzett technológiákról vagy szakemberekről.

A VentureBeat a Microsoft AI and Research Group CTO-ját is szóra bírta a Semantic Machines későbbi szerepét illetően. David Ku a lap érdeklődésére elmondta, hogy egy speciális, az MI alapú beszédértelmezésére koncentráló kiválósági központot (centre of excellence) hoznak létre a kaliforniai Egyetemen, amely a legmagasabban jegyzett kutatókat csábítaná magához – ebben a tekintetben a Semantic Machines munkatársai önmagukban is elég erős névsort jelentenek. (A fenti csoportképet a Microsoft hivatalos blogjáról halásztuk.)

A központ együttműködik a Microsoft olyan intézményeivel, mint a Cortana Research részleg, a Melbourne-i Egyetemen idén februárban felállított Cortana Intelligence Institute, vagy a vállalat redmondi központjában dolgozó AI and Research Group.

Nem lesz szükség az előre lefektetett struktúrákra

A Semantic Machines csatlakozásának jelentősége abban áll, hogy az új technológiák integrációjával a fejlesztők nem csak az Azure Bot Service vagy a Microsoft Bot Framework segítségével hozhatnak létre chatfunkciókat és appokat, hanem lehetőségük lesz minták alapján tanítani is az alkalmazásokat. David Ku szerint ez egy új megközelítést jelent, ami jeletősen csökkenti majd a szükséges mérnöki munka mennyiségét, mivel a gépi tanulás eszközeivel, a tanulási folyamat "végponttól végpontig" (tehát a kiejtett szavaktól a válaszok nyomán végrehajtott feladatokig) terjedő feltérképezésével készülhetnek el a megfelelő és API-k.

A Microsoft azt tervezi, hogy a Semantic Machines technológiáját a Cortana mellett egy nagy csomó termékében alkalmazza, az Azure Bot Service, a Microsoft Cognitive Services és más, a vállalati ügyfeleket célzó beszédértelmező megoldások mellett. Ilyen lesz a kínai piacra fejlesztett közösségi Xiaoice chatbot is, amelyet egyébként nem sokkal a Google Duplex bemutatkozását követően demózott. A Xiaoice ugyan nem foglalt időpontot a fodrásznál vagy az étteremben, de bemutatta, hogy a kétoldalú beszélgetésekben a válaszok predikciójával milyen gyorsan tud reagálni, és még oylasmire is képes, hogy a beszélgetőpartner szavába vágjon, ha mondjuk figyelmeztetni akarja egy fontos körülményre:

Érdemes a Semantic Machines oldalát is átfésülni, ahol szemléltetik a startup technológiáinak lehetséges felhasználásait. Ezek szintén túlmennek az időpontfoglaláson és a hasonlóan kétoldalú, de lényegében rutinszerű kommunikáción: elvileg alkalmasak az olyan robotok fejlesztésére is, amelyek mondjuk el akarnak adni valamit a humán beszélgetőtársnak.