Microsoft Project Cortex: An Overview (Čeština)

(Philip Stones) (13. srpna , 2020)

Společnost Microsoft, která byla ohlášena v listopadu 2019, brzy zahájí novou službu využívající umělou inteligenci v Microsoft 365 s názvem Project Cortex . Jeho ambiciózním cílem je konečně vyřešit výzvy související se znalostmi, které se dotýkají mnoha organizací. Spojením stávajících technologií společnosti Microsoft, jako je Microsoft Search a Microsoft Graph, Azure Artificial Intelligence a Machine Learning, vytváří Project Cortex „znalostní síť“ lidí, informací a dovedností v organizaci.

Foto Daniel von Appen na Unsplash

Potenciální výzvy

Mnoho organizací čelí výzvám týkajícím se zvyšování kvalifikace lidí a rychlého zrychlení změn v rolích. Mnoho organizací má také kanceláře na více místech, někdy v různých zemích (někdy na kontinentech!). Dokonce i ve stejných kancelářích mají různé týmy více nástrojů a úložišť, což ostatním lidem v organizaci ztěžuje přístup k informacím, které mohou potřebovat.

Souhrnně řečeno, většina organizací čelí výzvám v následujících oblastech:

  • Rozdělení znalostí;
  • sdílení znalostí;
  • uchovávání znalostí;
  • přístup ke znalostem.

Spojování informací s lidmi a lidmi s informacemi, Project Cortex je odpovědí společnosti Microsoft na výše uvedené výzvy.

Stručně řečeno …

Project Cortex využívá AI k organizaci znalostí napříč lidmi a systémy. Tyto znalosti jsou vyplňovány aplikacemi, které lidé používají každý den, což jim umožňuje rychle a efektivně získávat informace.

S Project Cortex se Microsoft snaží rozšířit svoji vizi znalostí v organizaci na základě tří hlavních témat: zmocnit se , organizovat, spravovat.

Posílit

Posílit postavení lidí v čase znalosti a odborné znalosti dostupné z aplikace, kterou používáme každý den. Project Cortex shromažďuje a organizuje informace ve společnosti do:

  • Karty témat: Rychlé shrnutí tématu generované umělou inteligencí spolu s lidmi a zdroji (soubory PDF, dokumenty Word a další související soubory) . Zdroje jsou specifické pro lidi: liší se mezi týmy podle oprávnění uživatelů.
  • Tématické stránky: Wiki stránky generované umělou inteligencí, které poskytují všechny relevantní informace o daném tématu. Ukazují také v grafickém formátu znalostní síť a související témata. Q & Jak bude také zobrazeno na stránkách a uživatelé do nich budou moci vstoupit přes yammer.
  • Znalostní centra: uživatelé mají přístup ke všem stránkám, které jsou související s nimi, prostřednictvím dokumentů, na kterých pracovali. Mohou také objevovat nová témata, která by je mohla zajímat. Znalostní centra jsou standardní stránky SharePointu, které si uživatelé mohou přizpůsobit a přistupovat k úpravám svých znalostí: obsahu, témat atd.

Je to wiki- jako: odborníci mohou přidávat, mazat nebo upravovat, co se jim líbí. Takto mohou zaměstnanci snadno najít informace, které hledají, jako jsou shrnutí, odborníci a relevantní lidé v organizaci, související zdroje a témata.

Uspořádat

Uspořádejte obsah přicházející do společnosti a vylepšete jeho obsah pomocí:

  • Microsoft Graph, abyste získali data a obsah.
  • Signály k navázání spojení a spolupráce kolem dokumentů, schůzek a úkolů

Pravděpodobnostní programování se používá k lepšímu pochopení obsahu, hlavních oblastí dokumentu a spojení do jiných dokumentů. Ty jsou ověřeny. Spojení a signály lze zobrazit na aktuální mapě.

Organizace mají kontrolu nad obsahem a rozhodují, které webové stránky nebo dokumenty lze vyloučit / zahrnout. Totéž platí pro témata: rozumná témata lze vyloučit. Mohl by být zaveden proces revize (přijmout / odmítnout). Nakonec lze témata sloučit nebo archivovat.

Spravovat

Jiné než manuální aktualizace obsahu, jsou k dispozici tři další metody:

  • Automatická detekce objektů: Azure Computer Vision Services a Azure Search k dispozici v oblasti SharePoint k získání obsahu z fotografií, naskenovaných obrázků atd. Rozumí se ručně psaným dokumentům.
  • Zpracování formulářů: pomocí nástroje AI Builder od Power Platform mohou uživatelé vytvářet modely AI Machine Learning (ML) a získávat obsah z dokumentů se standardizovanou šablonou, jako jsou formuláře, pohledávky, faktury atd.
  • Klasifikace souborů a extrakce entit z nestrukturovaných dokumentů (smlouvy, životopisy, příručky atd.) prostřednictvím Machine Teaching (MT) od odborníků na předmětovou problematiku (SME) a ​​vlastníků obsahu.

Obsahová centra

Strojovou výuku (MT) lze provádět prostřednictvím obsahových center, která také poskytují monitorování a analytické funkce.

Po nahrání dokumentů se automaticky vytvoří příslušná metadata. U každého dokumentu se automaticky generují sloupce, jako je název, poznámky a typ souboru, lze však přidávat nové sloupce.

Podobně, když se nahrají strukturované dokumenty, lze k automatickému mapování použít Tvůrce uživatelského rozhraní v Power Apps. páry klíč – hodnota z dokumentů. Pole lze potvrdit, odstranit, přidat, upravit atd. Když je model vytvořen, bude použit k detekci hodnoty z trénovaných polí v podobně strukturovaných dokumentech.

Project Cortex je pokus o přesun z informace ke znalostem a zároveň od znalostí k učení. Slovy Microsoftu: „Informace, které potřebuji, v aplikacích, které používám každý den.“

Společnost Microsoft plánuje spuštění Project Cortex v první polovině roku 2020, takže v příštích několika letech můžeme očekávat některá oznámení týdny.