Zajmująca się na co dzień tematyką uczenia maszynowego (ang. machine learning) grupa badawcza firmy Microsoft w swoich pracach posunęła się na tyle daleko, że dziś w kontekście opracowanych przez nią rozwiązań możemy mówić o znaczącej ewolucji tego zagadnienia, określanej nieformalnie mianem nauczania maszyn (ang. machine teaching). Dzięki opracowywanym przez badaczy narzędziom, możliwości oferowane w ramach uczenia maszynowego staną się dostępne nie tylko dla ekspertów tej dziedziny, ale także dla wszystkich pozostałych użytkowników, którzy nie posiadają umiejętności w zakresie nauczania wykorzystywanych przez siebie systemów.
O postępach w badaniach i planach grupy Microsoft Research opowiedział na oficjalnym blogu korporacji Patrice Simard, inżynier jednego z wiodących projektów badawczych w zakresie uczenia maszynowego w Microsoft. Uczenie maszynowe, które pozwala na samodzielny rozwój systemów komputerowych w miarę pozyskiwania nowych danych, jest niezwykle przydatne w budowie dzisiejszych rozwiązań technologicznych. To dzięki tej właśnie dziedzinie naukowej nasze skrzynki pocztowe są w dużym stopniu wolne od spamu, zaś posiadane przez nas komputery i działające na nich usługi reklamowe czy wyszukiwania doskonale znają nasze bieżące potrzeby. Obecnie jedną z najbardziej rozpoznawanych technologii bazujących na uczeniu maszynowym jest tłumacząca komunikację na żywo usługa Skype Translator.
Z uwagi na chęć (a nieraz i konieczność) wykorzystania potencjału uczenia maszynowego w projektach wielu prywatnych firm i organizacji, zapotrzebowanie na ekspertów tej dziedziny jest dziś ogromne, a tych niestety na rynku brakuje. Zapowiedziana przez Microsoft (r)ewolucja uczenia maszynowego, już pod własną nazwą nauczania maszyn, stanowi więc wygodne rozwiązanie tego problemu i polega na opracowaniu oraz dostarczeniu odpowiednich narzędzi, które pozwolą korzystać z dobrodziejstw uczenia maszynowego każdemu użytkownikowi komputera, a nie tylko znającym złożone algorytmy i teorie ekspertom.
Pierwsze kroki na tym polu Microsoft postawił już jakiś czas temu, a rezultatem prowadzonych przez korporację prac są dziś chociażby usługi w chmurze Azure Machine Learning, pozwalające specjalistom opracowywać modele uczenia maszynowego do wykorzystania przez deweloperów w tworzonych przez nich aplikacjach. Microsoft Research postanowił jednak pójść w tym kierunku jeszcze dalej.
Jak twierdzi Simard, do tej pory badacze uczenia maszynowego skupiali się wyłącznie na tworzeniu lepszych, szybszych i bardziej precyzyjnych algorytmów i narzędzi. Im bardziej są one złożone, tym bardziej wykwalifikowany musi być chcący skorzystać z nich pracownik. A skoro w miarę wzrostu złożoności rozwiązań zaczyna brakować coraz większej liczby specjalistów uczenia maszynowego, Microsoft postanowił w ramach odpowiednio przygotowanych narzędzi uprościć obsługę tych modeli, jednocześnie udostępniając je na dużo szerszą skalę. Skoro oferowane w ramach uczenia maszynowego możliwości mają być dostępne dla każdego, konieczne jest opracowanie bardziej autonomicznych i znacznie uproszczonych pod względem interfejsu rozwiązań.
Jedna z opracowanych przez korporację technologii nauczania maszyn jest już wykorzystywana przez znajdującą się we wczesnej fazie rozwoju usługę LUIS (Language Understanding Intelligent Service). Pozwala ona zrozumieć aplikacjom, co też użytkownicy mają na myśli, gdy wpisują lub wypowiadają konkretne zdania w języku naturalnym. LUIS jest częścią większego Projektu Oxford, będącego zbiorem technologii umożliwiających deweloperom tworzenie inteligentnych aplikacji korzystających chociażby z technologii rozpoznawania twarzy czy interpretacji języka naturalnego, nawet jeśli programista nie jest ekspertem w tej dziedzinie.
