Microsoft Build 2025, coroczne wydarzenie dla programistów, skupiło się na głębokiej integracji sztucznej inteligencji (AI) z systemem operacyjnym Windows. Tegoroczna konferencja zapewniła programistom Windows dostęp do niezależnego od sprzętu silnika AI, który napędza komputery Copilot+ PC, co zapowiada zmianę sposobu, w jaki AI jest włączana do szerokiej gamy aplikacji.
Wzmocnienie pozycji programistów za pomocą Windows AI Foundry
Pavan Davuluri, wiceprezes korporacyjny Windows + Devices w Microsoft, wyraził wizję firmy w poście na blogu, podkreślając cel uczynienia z Windows wiodącej platformy dla programistów. Ta wizja koncentruje się na bezproblemowym osadzaniu AI w oprogramowaniu, sprzęcie i warstwach krzemu systemu operacyjnego.
Ujawnienie Windows AI Foundry było znaczącym krokiem w tym kierunku. Platforma ma na celu zapewnienie jednolitego i niezawodnego środowiska, które obsługuje cały cykl życia programisty AI, od wyboru i optymalizacji modelu po precyzyjne dostrajanie i wdrażanie w środowiskach klienckich i chmurowych.
Windows AI Foundry zapewnia dostęp do Windows ML, silnika wnioskowania AI w systemie Windows, za pośrednictwem szeregu interfejsów programowania aplikacji (API). Te API ułatwiają zadania językowe i wizyjne, w tym:
- Inteligencja tekstowa: Umożliwienie aplikacjom rozumienia i przetwarzania danych tekstowych.
- Opis obrazu: Automatyczne generowanie opisów obrazów.
- Rozpoznawanie tekstu: Wyodrębnianie tekstu z obrazów i dokumentów.
- Niestandardowe zapytanie: Dostosowywanie monitów AI do konkretnych potrzeb aplikacji.
- Usuwanie obiektów: Usuwanie niechcianych obiektów z obrazów.
Windows ML działa jako niezależny od sprzętu interfejs do chipsetów akceleracji AI znajdujących się w komputerach PC, wykorzystując silnik uruchomieniowy Onnx. Microsoft współpracuje z partnerami sprzętowymi w celu zapewnienia zgodności i kompatybilności, rysując paraleli z rolą interfejsu API DirectX dla programistów gier uzyskujących dostęp do procesorów graficznych.
Adobe wykorzystuje Windows ML w celu zwiększenia wydajności
Adobe jest jedną z wiodących firm programistycznych badających potencjał nowych API AI w systemie Windows. Volker Rölke, starszy naukowiec komputerowy zajmujący się uczeniem maszynowym w Adobe, podkreślił wyzwania związane z zarządzaniem terabajtami materiału filmowego i dużym obciążeniem uczeniem maszynowym w aplikacjach takich jak Adobe Premiere Pro i After Effects.
Rölke zauważył, że niezawodne API Windows ML, zapewniające stałą wydajność na różnych urządzeniach, wyeliminowałoby znaczące przeszkody, umożliwiając Adobe szybsze dostarczanie wyjątkowych funkcji. Podkreślił, że Windows ML może ułatwić podejście niezależne od sprzętu, zmniejszając potrzebę rozległych kontroli systemu i podejmowania decyzji niskiego poziomu.
Precyzyjne dostrajanie i dostosowywanie: Adaptacja niskopoziomowa i wyszukiwanie semantyczne
Microsoft oferuje również funkcję adaptacji niskopoziomowej, która, według Davuluriego, może być używana z niestandardowymi danymi do precyzyjnego dostrajania lokalnego modelu językowego Phi Silica firmy Microsoft, zintegrowanego z komputerami Copilot+ PC. Pozwala to programistom spersonalizować silnik AI, aby lepiej odpowiadał ich konkretnym wymaganiom aplikacji.
Ponadto Microsoft udostępnia API do wyszukiwania semantycznego i wyszukiwania wiedzy. Te API umożliwiają programistom włączenie możliwości wyszukiwania w języku naturalnym i generowania rozszerzonego wyszukiwania do swoich aplikacji Windows, poprawiając komfort użytkowania i zapewniając bardziej inteligentne funkcje wyszukiwania.
Davuluri podkreślił, że Windows AI Foundry umożliwia programistom korzystanie z własnych modeli i wdrażanie ich na szeregu chipsetów firm AMD, Intel, Nvidia i Qualcomm, oferując elastyczność i wybór w zakresie wyboru sprzętu.
Rozwój agentów AI: Protokół kontekstu modelu i interakcje wieloagentowe
Otwierając wbudowaną AI dla programistów Windows, Microsoft integruje również protokół kontekstu modelu (MCP) z systemem Windows. Ta integracja zapewnia standardową strukturę dla agentów AI do łączenia się z natywnymi aplikacjami Windows, wspierając bardziej połączony i inteligentny ekosystem.
Davuluri wyjaśnił, że MCP umożliwia aplikacjom płynne uczestniczenie w interakcjach agentowych, udostępniając określone funkcje w celu zwiększenia umiejętności i możliwości agentów zainstalowanych lokalnie na komputerze z systemem Windows. Otwiera to nowe możliwości automatyzacji i inteligentnej pomocy w środowisku Windows.
Wizja Saty Nadelli: Organizowanie przepływów biznesowych za pomocą agentów AI
Podczas otwierającego przemówienia Build 2025 dyrektor generalny Microsoft, Satya Nadella, omówił transformacyjny potencjał MCP w umożliwianiu agentom koordynowania przepływów biznesowych. Wizualizował przyszłość, w której agenci i struktury wieloagentowe organizują przepływy pracy w sposób agentowy dla każdej roli i procesu biznesowego, a każda aplikacja biznesowa działa jako serwer MCP.
Nadella uważa, że te możliwości będą przełomem dla programistów tworzących rozwiązania automatyzacji przepływu pracy i procesów biznesowych następnej generacji. Możliwość płynnej integracji agentów AI z istniejącymi aplikacjami i procesami biznesowymi obiecuje odblokowanie nowych poziomów wydajności i innowacji.
Dogłębne spojrzenie na Windows ML: Podejście niezależne od sprzętu
Niezależna od sprzętu konstrukcja Windows ML jest kluczowym wyróżnikiem, umożliwiającym programistom kierowanie do szerokiej gamy urządzeń bez konieczności pisania oddzielnego kodu dla każdej konkretnej konfiguracji sprzętowej. Osiąga się to dzięki zastosowaniu ONNX Runtime, silnika wnioskowania open source, który optymalizuje i wykonuje modele uczenia maszynowego na różnych platformach sprzętowych.
Abstrakcjonując złożoność bazowego sprzętu, Windows ML upraszcza proces programowania i pozwala programistom skupić się na budowaniu innowacyjnych funkcji opartych na AI. Współpraca z partnerami sprzętowymi zapewnia, że Windows ML jest zoptymalizowany pod kątem najnowszych chipsetów, zapewniając najlepszą możliwą wydajność na każdej platformie.
Adaptacja niskopoziomowa: Dostosowywanie modeli AI do konkretnych potrzeb
Adaptacja niskopoziomowa (LoRA) to technika, która pozwala programistom precyzyjnie dostrajać wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego przy stosunkowo niewielkiej ilości danych. Jest to szczególnie przydatne w przypadku konkretnych zadań lub zestawów danych, które różnią się od danych użytych do wytrenowania oryginalnego modelu.
Korzystając z LoRA, programiści mogą dostosować lokalny model językowy Phi Silica firmy Microsoft do swoich konkretnych potrzeb, poprawiając jego dokładność i wydajność w docelowych zadaniach. Ta możliwość dostosowywania pozwala programistom tworzyć bardziej wyspecjalizowane i efektywne aplikacje oparte na AI.
Wyszukiwanie semantyczne i wyszukiwanie wiedzy: Ulepszanie dostępu do informacji
API do wyszukiwania semantycznego i wyszukiwania wiedzy zapewniają programistom potężne narzędzia do budowania inteligentnych funkcji wyszukiwania w swoich aplikacjach. Te API umożliwiają aplikacjom zrozumienie znaczenia i kontekstu zapytań użytkowników, zamiast po prostu dopasowywać słowa kluczowe.
Pozwala to aplikacjom na dostarczanie bardziej trafnych i dokładnych wyników wyszukiwania, poprawiając komfort użytkowania i ułatwiając użytkownikom znalezienie potrzebnych informacji. Możliwości generowania rozszerzonego wyszukiwania dodatkowo zwiększają tę funkcjonalność, umożliwiając aplikacjom generowanie nowej zawartości na podstawie wyników wyszukiwania, tworząc bardziej interaktywne i angażujące doświadczenie użytkownika.
Protokół kontekstu modelu: Ułatwianie interakcji agentowych
Protokół kontekstu modelu (MCP) to standardowa struktura, która umożliwia agentom AI komunikację i interakcję z natywnymi aplikacjami Windows. Ten protokół zapewnia standardowy sposób dla agentów na odkrywanie i uzyskiwanie dostępu do funkcjonalności aplikacji, umożliwiając im wykonywanie zadań w imieniu użytkownika.
Korzystając z MCP, programiści mogą tworzyć aplikacje, które płynnie integrują się z agentami AI, umożliwiając użytkownikom automatyzację zadań i dostęp do informacji w bardziej naturalny i intuicyjny sposób. Otwiera to nowe możliwości inteligentnej pomocy i automatyzacji w środowisku Windows.
Przyszłość Windows AI: Ekosystem skoncentrowany na programistach
Microsoft Build 2025 zaprezentował wyraźną wizję przyszłości Windows AI: ekosystem skoncentrowany na programistach, w którym AI jest płynnie zintegrowana z systemem operacyjnym i łatwo dostępna dla programistów. Firma wzmacnia pozycję programistów dzięki kompleksowemu zestawowi narzędzi i API, dzięki czemu budowanie innowacyjnych aplikacji opartych na AI jest łatwiejsze niż kiedykolwiek.
Otwierając wbudowane możliwości AI systemu Windows i zapewniając programistom zasoby, których potrzebują do odniesienia sukcesu, Microsoft wspiera nową erę innowacji AI na platformie Windows. Obiecuje to przekształcić sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z komputerami, i stworzyć nowe możliwości dla firm i osób prywatnych.
Zastosowania w świecie rzeczywistym: Przekształcanie branż za pomocą Windows AI Foundry
Możliwości oferowane przez Windows AI Foundry mają zrewolucjonizować różne branże, wpływając na przepływy pracy i procesy w znaczący sposób. Rozważ kilka potencjalnych zastosowań:
- Opieka zdrowotna: Analizowanie obrazów medycznych z większą precyzją w celu wcześniejszego wykrywania chorób, personalizowanie planów leczenia na podstawie danych pacjenta oraz automatyzacja zadań administracyjnych w celu uwolnienia personelu medycznego.
- Finanse: Wykrywanie oszukańczych transakcji w czasie rzeczywistym, udzielanie spersonalizowanych porad finansowych klientom oraz automatyzacja procesów zgodności z przepisami.
- Produkcja: Optymalizacja procesów produkcyjnych, identyfikacja wad w produktach poprzez kontrolę wizualną oraz przewidywanie awarii sprzętu w celu zminimalizowania przestojów.
- Handel detaliczny: Personalizowanie doświadczeń zakupowych, optymalizacja zarządzania zapasami oraz wykrywanie kradzieży sklepowych za pomocą technologii widzenia komputerowego.
- Edukacja: Tworzenie spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych, automatyzacja oceniania i informacji zwrotnych oraz zapewnienie uczniom dostępu do korepetytorów opartych na AI.
To tylko kilka przykładów wielu sposobów, w jakie Windows AI Foundry może być wykorzystywany do transformacji branż i poprawy życia. W miarę jak programiści kontynuują badanie możliwości tej platformy, możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze bardziej innowacyjnych i wpływowych aplikacji w nadchodzących latach.
Moc współpracy: Kwitnący ekosystem innowacji AI
Sukces Windows AI zależy nie tylko od samej technologii, ale także od stworzenia kwitnącego ekosystemu programistów, partnerów sprzętowych i naukowców. Microsoft aktywnie wspiera ten ekosystem poprzez:
- Inicjatywy Open Source: Wnoszenie wkładu w projekty open source związane z AI i uczeniem maszynowym, promując współpracę i innowacje w społeczności.
- Programy dla programistów: Zapewnienie programistom dostępu do narzędzi, zasobów i szkoleń, które pomogą im budować aplikacje oparte na AI w systemie Windows.
- Partnerstwa sprzętowe: Ścisła współpraca z producentami sprzętu w celu zapewnienia, że Windows ML jest zoptymalizowany pod kątem najnowszych chipsetów, zapewniając najlepszą możliwą wydajność.
- Współpraca badawcza: Współpraca z uniwersytetami i instytucjami badawczymi w celu rozwoju stanu wiedzy w dziedzinie AI i uczenia maszynowego.
Wspierając ekosystem oparty na współpracy i wsparciu, Microsoft tworzy środowisko, w którym innowacje AI mogą kwitnąć. Przyniesie to korzyści nie tylko programistom, ale także firmom i osobom prywatnym, które ostatecznie skorzystają z transformacyjnej mocy AI.
Odpowiadanie na wyzwania: Odpowiedzialne projektowanie AI
W miarę jak AI staje się coraz bardziej wszechobecna, kluczowe jest zajęcie się potencjalnymi wyzwaniami i zapewnienie, że AI jest rozwijana i wykorzystywana w sposób odpowiedzialny. Microsoft jest zaangażowany w odpowiedzialne projektowanie AI, koncentrując się na:
- Uczciwość: Zapewnienie, że systemy AI są uczciwe i nie dyskryminują żadnych osób ani grup.
- Niezawodność i bezpieczeństwo: Budowanie systemów AI, które są niezawodne i bezpieczne, minimalizując ryzyko błędów lub niezamierzonych konsekwencji.
- Prywatność i bezpieczeństwo: Ochrona prywatności i bezpieczeństwa danych używanych przez systemy AI.
- Przejrzystość: Uczynienie systemów AI bardziej przejrzystymi i zrozumiałymi, umożliwiając użytkownikom zrozumienie, jak działają i dlaczego podejmują określone decyzje.
- Odpowiedzialność: Ustanowienie jasnych linii odpowiedzialności za wykorzystanie systemów AI.
Odpowiadając na te wyzwania i przestrzegając zasad odpowiedzialnego projektowania AI, możemy zapewnić, że AI jest wykorzystywana dla dobra i że jej korzyści są dzielone przez wszystkich.
Kluczowe wnioski z Build 2025: Kształtowanie przyszłości AI w systemie Windows
Microsoft Build 2025 dał wgląd w przyszłość AI w systemie Windows, podkreślając zaangażowanie firmy w:
- Demokratyzację AI: Uczynienie AI bardziej dostępną dla programistów o wszystkich poziomach umiejętności.
- Wzmacnianie pozycji programistów: Zapewnienie programistom narzędzi i zasobów, których potrzebują do budowania innowacyjnych aplikacji opartych na AI.
- Tworzenie kwitnącego ekosystemu: Wspieranie ekosystemu opartego na współpracy i wsparciu dla innowacji AI.
- Odpowiedzialne projektowanie AI: Zapewnienie, że AI jest projektowana i wykorzystywana w sposób odpowiedzialny.
Koncentrując się na tych kluczowych obszarach, Microsoft pozycjonuje Windows jako wiodącą platformę dla innowacji AI, torując drogę przyszłości, w której AI jest płynnie zintegrowana z naszym życiem i przekształca sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i wchodzimy w interakcje ze światem. Ostatecznie podejście Microsoft na Build 2025 oznacza przesunięcie w kierunku bardziej opartego na współpracy i dostępnego krajobrazu AI, udostępniając moc uczenia maszynowego szerszemu gronu programistów i branż.