微软将人工智能嵌入Windows 10更新
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.46M时长：03:12
据悉，下一轮 Windows 10 更新将会嵌入人工智能技术，为 Windows 应用程序与人工智能的集成提供新的途径，直接令数以亿计的个人电脑、平板、IoT 边缘设备等 Windows 设备受益。
在此之前，微软的很多应用程序和服务，都已经广泛应用了人工智能技术，例如图像和面容处理、搜索结果相关性、语音识别以及数据安全等。这些 AI 功能依赖在云端训练的模型，需要耗费密集的计算资源。
据了解，新版 Windows ML 平台可以让开发者直接通过 Visual Studio，将预先训练好的深度学习模型与自己的应用程序集成，不过在导入 VS 工具前，模型必须转换为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。
ONNX 是一种开源的机器学习框架，它可以使不同的神经网络框架相互移植，将使用诸如 Pytorch、caffe 2 或微软 CNTK（Cognitive Toolkit）等工具训练的模型，转换为 ONNX 格式，并应用在 Windows 应用程序中。
目前，包括英特尔、英伟达、AMD 在内的众多 Windows 硬件供应商，已经开始支持该格式，并发布了面向 ONNX 优化的硬件。
借助 Windows ML 与 ONNX 的配合，计算量较大的模型训练过程依然可以在云端进行，而推理和计算操作可以直接在应用程序中进行。这样就可以脱机使用，也可以降低能耗，避免外传私密数据，同时由于延迟大幅降低，还可以实现实时处理。
在构建模型的过程中，开发者和数据科学家依然可以根据习惯，选择他们最适应的框架，然后将训练好的模型转换为 ONNX 格式，并将转换后的模型集成到 Windows 应用程序中。
此外，Windows ML 并不仅限于深度学习模型，它同样可以用于导入来自其他框架的经典机器学习模型，例如 Core ML、Scikit-Learn、XGBoost 以及 LibSVM。
根据 Gartner 的调研，设备中人工智能的潜在用例，可能将主要围绕个人助理、欺诈检测、设备资源优化或虚拟现实等方面。而嵌入式的人工智能能力，还能让需要直接使用用户私密数据的应用程序受益，如医疗健康诊断、个性化书写工具、生物特征身份验证等工具。
目前， TensorFlow 和苹果的 Core ML 并不兼容 ONNX，但是社区项目提供了 ONNX-TensorFlow 以及 ONNX-CoreML 库，这样就可以分别将相应的模型转换为 ONNX 格式。
现如今，人工智能技术的应用范围正在飞速增加，通过将人工智能直接推进到距离最终用户更近的设备和应用程序中，微软、谷歌和苹果都在努力跑完人工智能之路的最后一段。
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