Microsoft Project Cortex: yleiskatsaus

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

Marraskuussa 2019 ilmoitettu Microsoft julkaisee pian uuden tekoälypohjaisen palvelun Microsoft 365: ssä Project Cortex . Sen kunnianhimoinen tavoite on lopulta ratkaista moniin organisaatioihin vaikuttavat tietoon liittyvät haasteet. Yhdistämällä olemassa olevat Microsoftin tekniikat, kuten Microsoft Search ja Microsoft Graph, Azure-tekoäly ja koneoppiminen, Project Cortex luo organisaation ihmisistä, tiedoista ja taidoista koostuvan tietoverkon.

Kuva: Daniel von Appen sivustolla Unsplash

Mahdolliset haasteet

Monilla organisaatioilla on haasteita ihmisten täydennyskoulutuksesta ja ihmisten nopeuttamisesta nopeasti vaihdettaessa rooleja. Monilla organisaatioilla on myös toimistot useissa paikoissa, joskus eri maissa (joskus maanosissa!). Jopa samoissa toimistoissa eri tiimeillä on useita työkaluja ja arkistoja, minkä vuoksi muiden organisaation ihmisten on vaikea saada tarvitsemansa tiedot.

Yhteenvetona voidaan todeta, että useimmilla organisaatioilla on haasteita seuraavilla alueilla:

  • tiedon jakaminen;
  • tiedon jakaminen;
  • tiedon säilyttäminen;
  • tiedon käyttö.

Tietojen yhdistäminen ihmisiin ja ihmisiin tietoihin Project Cortex on Microsoftin vastaus yllä oleviin haasteisiin.

Pähkinänkuoressa …

Project Cortex käyttää tekoälyä tiedon organisointiin ihmisten ja järjestelmien välillä. Tämä tieto täytetään ihmisten päivittäin käyttämissä sovelluksissa, mikä antaa heille mahdollisuuden saada tietoa nopeasti ja tehokkaasti.

Project Cortexin avulla Microsoft yrittää laajentaa näkemystään organisaatiossa seuraavien kolmen pääteeman kautta: voimaannuttaminen , järjestä, hallitse.

Empower

Lisää ihmisiä ajoissa tietoa ja asiantuntemusta saatavilla sovelluksesta, jota käytämme päivittäin. Project Cortex kerää ja järjestää yrityksen tiedot seuraavasti:

  • Aihekortit: tekoälyn tuottama nopea yhteenveto aiheesta sekä ihmiset ja resurssit (PDF-tiedostot, Word-asiakirjat ja muut niihin liittyvät tiedostot) . Resurssit ovat ihmiskohtaisia: erilaiset tiimien välillä käyttäjien oikeuksien perusteella.
  • Aihesivut: tekoälyn tuottamat wiki-sivut, joissa on kaikki asiaankuuluvat tiedot aiheesta. Ne näyttävät myös graafisessa muodossa tietoverkon ja siihen liittyvät aiheet. Q & Kuten myös sivuilla näkyy, käyttäjät voivat kirjoittaa niitä yammerin kautta.
  • Tietokeskukset: käyttäjät voivat käyttää kaikkia sivuja, jotka ovat heihin liittyvien asiakirjojen välityksellä. Lisäksi he voivat löytää uusia aiheita, joista he saattavat olla kiinnostuneita. Tietokeskukset ovat tavallisia SharePoint-sivuja, joita käyttäjät voivat muokata ja käyttää muokkaamaan tietojaan: sisältöä, aiheita ja niin edelleen.

Se on wiki- kuten: asiantuntijat voivat lisätä, poistaa tai muokata haluamiaan. Tällä tavoin työntekijät voivat helposti löytää etsimänsä tiedot, kuten yhteenvedot, asiantuntijat ja asiaankuuluvat henkilöt organisaatiossa, niihin liittyvät resurssit ja aiheet.

Järjestä

Järjestä yritykselle tulevaa sisältöä ja tee sisällöstä älykkäämpi:

  • Microsoft Graphin avulla saat tietoja ja sisältöä.
  • Signaalit yhteyden ja yhteistyön saamiseksi asiakirjoihin, kokouksiin ja tehtäviin

Todennäköistä ohjelmointia käytetään asiakirjan sisällön, pääalueiden ja yhteyksien ymmärtämiseen paremmin. muihin asiakirjoihin. Nämä tarkistetaan. Yhteydet ja signaalit voidaan näyttää ajankohtaisella kartalla.

Organisaatiot hallitsevat sisältöä päättäessään, mitkä verkkosivustot tai asiakirjat voidaan sulkea pois / sisällyttää. Sama koskee aiheita: järkevät aiheet voidaan sulkea pois. Tarkistamisprosessi (hyväksy / hylkää) voitaisiin ottaa käyttöön. Lopuksi, aiheet voidaan yhdistää tai arkistoida.

Hallinnoi

Muu kuin Sisällön manuaalinen päivittäminen on käytettävissä kolme muuta tapaa:

  • Automaattinen kohteen tunnistus: Azure Computer Vision Services ja Azure Search ovat käytettävissä SharePoint-alueella sisällön saamiseksi valokuvista, skannatuista kuvista ja niin edelleen. Käsinkirjoitetut asiakirjat ymmärretään.
  • Lomakkeiden käsittely: Power Platformin AI Builderilla käyttäjät voivat rakentaa AI Machine Learning (ML) -malleja saadakseen sisältöä asiakirjoista, joilla on standardoitu malli, kuten lomakkeet, vaatimukset, laskut jne.
  • Tiedostojen luokittelu ja yksiköiden poiminta strukturoimattomista asiakirjoista (sopimukset, ansioluettelot, käsikirjat jne.) koneopetuksen (MT) kautta aiheiden asiantuntijoilta (pk-yritykset) ja sisällön omistajilta.

Sisältökeskukset

Koneopetusta (MT) voidaan tehdä sisältökeskusten kautta, jotka tarjoavat myös valvontaa ja analyysiominaisuudet.

Kun asiakirjat ladataan, asiaankuuluvat metatiedot tuotetaan automaattisesti. Kutakin asiakirjaa kohden luodaan sarakkeet, kuten otsikko, muistiinpanot ja tiedostotyyppi, mutta uusia sarakkeita voidaan lisätä.

Vastaavasti, kun jäsenneltyjä asiakirjoja lähetetään, Power Appsin käyttöliittymän rakennustyökalua voidaan käyttää automaattisesti kartoittamiseen. avainarvoparit asiakirjoista. Kentät voidaan vahvistaa, poistaa, lisätä, muokata jne. Kun malli on luotu, sitä käytetään vastaavien jäsenneltyjen asiakirjojen koulutettujen kenttien arvon havaitsemiseen.

Project Cortex on yritys siirtyä pois tietoa tietoon ja samalla tiedosta oppimiseen. Microsoftin sanoin: ”Tarvittavat tiedot päivittäin käyttämissäni sovelluksissa.”

Microsoft on suunnitellut käynnistävänsä Project Cortexin vuoden 2020 alkupuoliskolla, joten voimme odottaa joitain ilmoituksia lähivuosina viikkoa.