搜索工程师正在借鉴Microsoft AI研究人员的经验教训

直到最近，一家跨国公司希望帮助世界各地的客户预订国际旅行，他们不得不从头开始构建单独的聊天机器人，以法语，印地语，日语或其他语言进行交谈。

但是，由于人工智能研究的突破，使算法能够以不同的语言表达概念或结构句子的方式来更精确地解析细微差别，因此现在可以构建一个机器人并使用Microsoft Translator准确翻译问题和答案，以便在多个国家。

在过去的几年中，Microsoft深度学习研究人员在开发算法方面达到了人类同等的里程碑，该算法的性能与研究基准一样好，可以测试会话语音识别，阅读理解，新闻文章翻译和其他具有挑战性的语言理解能力任务。现在，这些AI研究突破的好处正逐渐渗透到从Azure到Bing的产品中。

搜索工程师正在借鉴Microsoft AI研究人员的经验教训，他们开发了一种新的深度神经网络模型，该模型可以一次从多种自然语言理解任务中学习。他们已经应用这些课程来改进Bing搜索结果中问题和标题的答案以及公司SharePoint网站中的问题答案。Azure的说话者识别认知服务中整合了一种新的AI模型，该模型在最近的说话者识别挑战中表现出色，可以从现实生活中的语音中识别说话者。

微软公司Azure AI公司副总裁埃里克·博伊德（Eric Boyd）表示：“实际上，最近才引入了新的深度学习模型，这大大提高了语言理解能力。” “由于这些研究突破，我们现在可以在产品中执行的操作类型是以前无法正常运行或通常无法执行的操作。”

在整个公司中，他可以指出一些示例，这些示例来自研究人员解决了对客户有用的挑战的研究人员开发的Azure AI产品，例如极大简化了模型构建过程的Azure 自动化机器学习功能或可以轻松交付的Azure 个性化认知服务与用户相关的内容。他说，后者的强化学习模型最初是由研究人员开发的，在内部进行了证明，最终被内置到Azure云客户的产品中。

博伊德说：“这个领域发展得如此之快，以至于您真的需要利用最新的思想，而这是微软研究院庞大的超级人才大军以所有这些不同方式来推动这一极限的特权。” “因此，我们的工作实际上是找出最有趣的地方，将其应用到我们的产品中，另一方面，也向他们提供指导，让他们了解对我们真正有最大影响的方面。”

例如，在翻译领域，微软研究人员于2018年率先证明AI可以与人类的表现相媲美，从而可以在常用测试集上将中文新闻翻译成英文。一旦团队实现了这一历史性研究的里程碑，他们便开始调整该模型以使其在Microsoft Translator中工作，Microsoft Translator为Azure认知服务提供支持，该服务必须立即运行并翻译从历史研究文档到旅行网站和生产的多种文本手册。

最终的产品改进于6月以前九种语言对推出，以进行英语的翻译和翻译，并于11月以八种新语言进行了翻译。例如，英语到法语的翻译量提高了9%，英语到印地语的翻译量提高了9%，孟加拉语到英语的翻译量提高了11%，乌尔都语到英语的翻译量提高了15%，英语到韩语的翻译量提高了22%。甚至以前强大的模型，例如葡萄牙语和瑞典语，也已经看到了明显的质量提升。

在一个示例中，改进的机器翻译模型准确地将法语句子翻译为：“阿森纳主帅温格认为，他的三名受伤的中场球员的‘迹象是有希望的’，他们将在周日对切尔西的比赛中康复。” 以前的模型是这样翻译的：“阿森纳的导演温格认为，“迹象表明他的三个受伤的地形背景是有希望的”，这需要在周日对阵切尔西的比赛中发挥作用。”

微软杰出的工程师Arul Menezes说，通过这些改进，例如采用一种语言编写的人力资源文档，使用机器翻译将其转换为另一种语言，然后简单地发布该文档而无需进行其他编辑，就更加可行。 Microsoft Translator的创始人。或者，对于在工厂中设备损坏的工程师，要与说不同语言的家庭办公室专家进行沟通。

Menezes说：“我们真的到了可以自动翻译工作的地步，许多客户正在将其用于以前从未想到过的新应用程序中。”