微软人工智能技术分享案例-微软人工智能研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于微软人工智能技术分享案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍微软人工智能技术分享案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能产物有哪些？
2. 小冰人工智能是什么？
3. 当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

人工智能产物有哪些？

人工智能领域的成果有：人机对弈、模式识别、自动工程、知识工程。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

谷歌人工智能项目DeepMind；

IBM Watson Analytics；

微软人工智能Torque中文版；

谷歌Youtube自动字幕；

英国曼彻斯特***眼科医院人工智能仿生眼；

1、智能音箱：拥有AI技术的音箱，除了基本功能，还是一个上网的入口，如用音箱点歌、网购等，还可以对智能家居设备进行控制。

2、扫地机器人：它是AI技术在电器上的典型应用，一般***用“刷扫”将杂物先吸入垃圾收纳盒，然后自动完成吸尘、擦地等操作。

3、扫脸支付/识别软件：是人工智能一个热门应用领域，应用于很多领域。

4、智能空调：AI空调除了更易控制，还能根据外界气候条件，按照预先设定的指标对温度、湿度、空气清洁度传感器所传来的信号进行分析、判断、及时自动打开制冷、加热、去湿及空气净化等功能。

小冰人工智能是什么？

小冰是一款由微软中国研发的人工智能聊天机器人，可以进行人机交互和自然语言对话，具有语音识别、语义分析、情感分析、自然语言生成等多项技术。

用户可以通过手机应用、微信公众号、网页等方式与小冰进行互动，它可以回答问题、讲故事、唱歌、聊天等各种功能。小冰在2014年上线后受到了广泛关注和使用，成为国内最著名的人工智能聊天机器人之一。

小冰（微软小冰）一般是指微软开发的人工智能聊天机器人，其研发目标是提出创建的情感计算框架，通过算法、云计算和大数据的综合运用，***用代际升级的方式，逐步形成向 EQ 方向发展的完整人工智能体系。

小冰是一套完整的、面向交互全程的人工智能交互主体[_a***_]框架,又叫小冰框架(Avatar Framework) [1] ,它包括核心对话引擎、多重交互感官、第三方内容的触发与第一方内容生成,和跨平台的部署解决方案。自发布以来,小冰框架是人工智能的技术创新,小冰是全球承载交互量最大的完备人工智能框架之一, [252] 技术覆盖自然语言处理、计算机语音、计算机视觉和人工智能内容生成等人工智能领域。

小冰人工智能是微软研究院基于语言模型的聊天机器人，可根据用户输入的文本实时生成回复，具有模拟人类对话、提供实用信息等功能。
1. 因为小冰人工智能是一种基于语言模型的聊天机器人，能够实时生成回复，并实现与人类的自然对话，具有智能的交互能力和语境感知能力。
2. 同时，小冰人工智能还能够提供多元化的实用信息服务，如查询天气、订票、购物等，充分发挥了智能技术的优势，并且还在不断优化升级，以更好地为用户提供服务。

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人工智能发展进入新阶段

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新焦点

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

• 明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。

• 先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后***成，而模型应用则有可能由前***成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

• 如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
  
• 如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
  
• 模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。
  

到此，以上就是小编对于微软人工智能技术分享案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于微软人工智能技术分享案例的3点解答对大家有用。

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