Microsoft Project Cortex: En oversigt

(Philip Stones) (13. aug. , 2020)

Annonceret i november 2019 lancerer Microsoft kort tid en ny AI-drevet tjeneste i Microsoft 365 kaldet Project Cortex . Dens ambitiøse mål er endelig at løse videnrelaterede udfordringer, der påvirker mange organisationer. Ved at kombinere eksisterende Microsoft-teknologier, som Microsoft Search og Microsoft Graph, Azure Artificial Intelligence og Machine Learning, skaber Project Cortex et “Knowledge Network” af mennesker, information og færdigheder inden for en organisation.

Foto af Daniel von Appen Uplash

Potentielle udfordringer

Mange organisationer står over for udfordringer omkring at uddanne folk og få folk til at komme hurtigt i gang, når de skifter roller. Mange organisationer har også kontorer flere steder, nogle gange i forskellige lande (undertiden kontinenter!). Selv inden for de samme kontorer har forskellige teams flere værktøjer og arkiver, hvilket gør det svært for andre mennesker i organisationen at få adgang til de oplysninger, de muligvis har brug for.

For at opsummere står de fleste organisationer over for udfordringer inden for følgende områder:

  • Videnrum;
  • Videndeling;
  • Videnretention;
  • Videnadgang.

Forbindelse af information til mennesker og mennesker til information, Project Cortex er Microsofts svar på ovenstående udfordringer.

I en nøddeskal…

Project Cortex anvender AI til at organisere viden på tværs af mennesker og systemer. Denne viden udfyldes i de apps, folk bruger hver dag, så de hurtigt og effektivt kan få oplysninger.

Med Project Cortex forsøger Microsoft at udvide sin vision om viden inden for en organisation efter tre hovedtemaer: , organisere, administrere.

Empower

Giv folk mulighed for in-time viden og ekspertise tilgængelig fra den app, vi bruger hver dag. Project Cortex indsamler og organiserer oplysningerne i virksomheden i:

  • Emnekort: AI-genereret hurtig oversigt over emnet sammen med personer og ressourcer (PDF-filer, Word-dokumenter og andre relaterede filer) . Ressourcer er menneskespecifikke: forskellige fra hold baseret på brugernes tilladelser.
  • Emnesider: AI-genererede wiki-sider, der indeholder alle relevante oplysninger om et emne. De viser også i et grafisk format vidensnetværket og relaterede emner. Q & Som det også vises på siderne, vil brugerne være i stand til at indtaste dem via yammer.
  • Videnscentre: brugere kan få adgang til alle de sider, der er relateret til dem via de dokumenter, de arbejdede med. De kan også opdage nye emner, de måske er interesseret i. Videnscentre er standard SharePoint-sider, som brugere kan tilpasse og få adgang til til redigering af deres viden: indhold, emner og så videre.

Det er wiki- ligesom: eksperter kan tilføje, slette eller ændre, hvad de kan lide. På denne måde kan medarbejderne let finde de oplysninger, de leder efter, såsom resuméer, eksperter og relevante personer i organisationen, relaterede ressourcer og emner.

Organiser

Organiser indhold, der kommer ind i virksomheden, og gør indholdet smartere med:

  • Microsoft Graph for at få data og indhold.
  • Signaler for at få forbindelse og samarbejde omkring dokumenter, møder og opgaver

Probabilistisk programmering anvendes til bedre at forstå indholdet, hoveddokumenterne i et dokument og forbindelser til andre dokumenter. Disse er bekræftet. Forbindelser og signaler kan vises på et aktuelt kort.

Organisationer har kontrol over indholdet, der beslutter, hvilke websteder eller dokumenter der kan udelukkes / inkluderes. Det samme gælder for emner: fornuftige emner kan udelukkes. En revisionsproces (accepter / afvis) kunne blive indført. Endelig kan emner flettes eller arkiveres.

Administrer

Andet end manuel opdatering af indholdet er tre andre metoder tilgængelige:

  • Automatisk objektdetektion: Azure Computer Vision Services og Azure Search er tilgængelige i SharePoint-området for at hente indhold fra fotos, scannede billeder og så videre. Håndskrevne dokumenter forstås.
  • Formbearbejdning: med AI Builder fra Power Platform kan brugere oprette AI Machine Learning (ML) modeller for at hente indhold fra dokumenter med en standardiseret skabelon såsom formularer, krav, fakturaer osv.
  • Filklassificering og enhedsudtræk fra ustrukturerede dokumenter (kontrakter, CVer, manualer osv.) gennem Machine Teaching (MT) fra Subject Matter Experts (SMVer) og indholdsejere.

Indholdscentre

Machine Teaching (MT) kan udføres gennem Content Centers, som også giver overvågning og analysefunktioner.

Når dokumenterne uploades, produceres de relevante metadata automatisk. For hvert dokument genereres kolonner som titel, noter og filtype automatisk, men nye kolonner kan tilføjes.

Tilsvarende kan UI Builder i Power Apps, når strukturerede dokumenter uploades, bruges til automatisk at kortlægge nøgleværdipar fra dokumenter. Felter kan bekræftes, slettes, tilføjes, ændres osv. Når modellen oprettes, bruges den til at detektere værdien fra de uddannede felter i lignende strukturerede dokumenter.

Project Cortex er et forsøg på at flytte fra information til viden og på samme tid fra viden til læring. I Microsoft-ord: “De oplysninger, jeg har brug for, i de apps, jeg bruger hver dag”.

Microsoft har planlagt at lancere Project Cortex i første halvdel af 2020, så vi kan forvente nogle meddelelser i de næste par uger.