Microsoft Build 2025, ежегодное мероприятие для разработчиков, продемонстрировало глубокую интеграцию искусственного интеллекта (AI) в операционную систему Windows. В этом году конференция предоставила разработчикам Windows доступ к аппаратно-независимому AI движку, лежащему в основе Copilot+ PC, что обещает изменить способы включения AI в широкий спектр приложений.
Расширение возможностей разработчиков с помощью Windows AI Foundry
Pavan Davuluri, Corporate Vice President of Windows + Devices в Microsoft, сформулировал видение компании в блоге, подчеркнув цель сделать Windows ведущей платформой для разработчиков. Это видение сосредоточено на бесшовной интеграции AI в слои программного обеспечения, оборудования и кремния операционной системы.
Представление Windows AI Foundry ознаменовало важный шаг в этом направлении. Платформа направлена на обеспечение единой и надежной среды, которая поддерживает весь жизненный цикл разработчика AI, от выбора и оптимизации модели до точной настройки и развертывания в клиентской и облачной средах.
Windows AI Foundry предоставляет доступ к Windows ML, механизму вывода AI в Windows, через серию интерфейсов прикладного программирования (API). Эти API облегчают выполнение задач, связанных с языком и зрением, включая:
- Text Intelligence: Предоставление приложениям возможности понимать и обрабатывать текстовые данные.
- Image Description: Автоматическое создание описаний для изображений.
- Text Recognition: Извлечение текста из изображений и документов.
- Custom Prompt: Настройка AI подсказок для конкретных потребностей приложения.
- Object Erase: Удаление нежелательных объектов из изображений.
Windows ML работает как аппаратно-независимый интерфейс для чипсетов AI ускорения, установленных в PC, используя механизм выполнения Onnx. Microsoft сотрудничает с партнерами по аппаратному обеспечению для обеспечения соответствия и совместимости, проводя параллели с ролью DirectX API для разработчиков игр, получающих доступ к графическим процессорам.
Adobe использует Windows ML для повышения производительности
Adobe является одной из ведущих компаний-разработчиков программного обеспечения, изучающих потенциал новых AI API в Windows. Volker Rölke, Senior Machine Learning Computer Scientist в Adobe, рассказал о проблемах, связанных с управлением терабайтами отснятого материала и большими нагрузками машинного обучения в таких приложениях, как Adobe Premiere Pro и After Effects.
Rölke отметил, что надежный Windows ML API, обеспечивающий стабильную производительность на различных устройствах, устранит значительные препятствия, позволив Adobe быстрее предоставлять исключительные функции. Он подчеркнул, что Windows ML может облегчить аппаратно-независимый подход, уменьшая потребность в обширных системных проверках и принятии решений на низком уровне.
Точная настройка и персонализация: Low-Rank Adaptation и семантический поиск
Microsoft также предлагает функциональность Low-Rank Adaptation, которая, по словам Davuluri, может использоваться с пользовательскими данными для точной настройки локальной языковой модели Microsoft Phi Silica, интегрированной в Copilot+ PC. Это позволяет разработчикам персонализировать AI движок, чтобы он лучше соответствовал конкретным требованиям их приложения.
Кроме того, Microsoft предоставляет API для семантического поиска и поиска знаний. Эти API позволяют разработчикам включать возможности поиска на естественном языке и генерации, дополненной извлечением, в свои Windows приложения, улучшая пользовательский опыт и предоставляя более интеллектуальные функции поиска.
Davuluri подчеркнул, что Windows AI Foundry дает разработчикам возможность использовать свои собственные модели и развертывать их на различных чипсетах от AMD, Intel, Nvidia и Qualcomm, предлагая гибкость и выбор в выборе оборудования.
Появление AI агентов: Model Context Protocol и взаимодействие нескольких агентов
Открывая встроенный AI для разработчиков Windows, Microsoft также интегрирует Model Context Protocol (MCP) с Windows. Эта интеграция обеспечивает стандартную структуру для AI агентов, которые подключаются к собственным приложениям Windows, способствуя созданию более взаимосвязанной и интеллектуальной экосистемы.
Davuluri объяснил, что MCP позволяет приложениям беспрепятственно участвовать в агентских взаимодействиях, предоставляя определенные функции для расширения навыков и возможностей агентов, установленных локально на PC Windows. Это открывает новые возможности для автоматизации и интеллектуальной помощи в среде Windows.
Видение Satya Nadella: Организация бизнес-процессов с помощью AI агентов
Во время вступительной речи на Build 2025 CEO Microsoft Satya Nadella обсудил преобразующий потенциал MCP в обеспечении координации бизнес-процессов агентами. Он представил будущее, в котором агенты и многоагентные структуры организуют рабочие процессы агентным образом для каждой роли и бизнес-процесса, при этом каждое бизнес-приложение функционирует как MCP сервер.
Nadella считает, что эти возможности изменят правила игры для разработчиков, создающих решения для автоматизации рабочих процессов и бизнес-процессов следующего поколения. Возможность беспрепятственной интеграции AI агентов в существующие приложения и бизнес-процессы обещает раскрыть новые уровни эффективности и инноваций.
Более глубокое погружение в Windows ML: Аппаратно-независимый подход
Аппаратно-независимая конструкция Windows ML является ключевым отличием, позволяющим разработчикам ориентироваться на широкий спектр устройств, не требуя написания отдельного кода для каждой конкретной конфигурации оборудования. Это достигается за счет использования ONNX Runtime, механизма вывода с открытым исходным кодом, который оптимизирует и выполняет модели машинного обучения на различных аппаратных платформах.
Абстрагируясь от сложностей базового оборудования, Windows ML упрощает процесс разработки и позволяет разработчикам сосредоточиться на создании инновационных функций на основе AI. Сотрудничество с партнерами по аппаратному обеспечению гарантирует, что Windows ML оптимизирован для новейших чипсетов, обеспечивая максимально возможную производительность на каждой платформе.
Low-Rank Adaptation: Адаптация AI моделей к конкретным потребностям
Low-Rank Adaptation (LoRA) — это метод, который позволяет разработчикам точно настраивать предварительно обученные модели машинного обучения с относительно небольшим объемом данных. Это особенно полезно при работе с конкретными задачами или наборами данных, которые отличаются от данных, используемых для обучения исходной модели.
Используя LoRA, разработчики могут адаптировать локальную языковую модель Microsoft Phi Silica к своим конкретным потребностям, улучшая ее точность и производительность в целевых задачах.Эта возможность настройки позволяет разработчикам создавать более специализированные и эффективные приложения на основе AI.
Семантический поиск и поиск знаний: Расширение доступа к информации
API для семантического поиска и поиска знаний предоставляют разработчикам мощные инструменты для создания интеллектуальных возможностей поиска в своих приложениях. Эти API позволяют приложениям понимать смысл и контекст пользовательских запросов, а не просто сопоставлять ключевые слова.
Это позволяет приложениям предоставлять более релевантные и точные результаты поиска, улучшая пользовательский опыт и облегчая пользователям поиск необходимой информации. Возможности генерации, дополненной извлечением, еще больше расширяют эту функциональность, позволяя приложениям генерировать новый контент на основе результатов поиска, создавая более интерактивный и привлекательный пользовательский опыт.
Model Context Protocol: Облегчение интерактивных взаимодействий
Model Context Protocol (MCP) — это стандартная структура, которая позволяет AI агентам общаться и взаимодействовать с собственными приложениями Windows. Этот протокол обеспечивает стандартизированный способ для агентов обнаруживать и получать доступ к функциональности приложений, позволяя им выполнять задачи от имени пользователя.
Используя MCP, разработчики могут создавать приложения, которые беспрепятственно интегрируются с AI агентами, позволяя пользователям автоматизировать задачи и получать доступ к информации более естественным и интуитивно понятным способом. Это открывает новые возможности для интеллектуальной помощи и автоматизации в среде Windows.
Будущее Windows AI: Экосистема, ориентированная на разработчиков
Microsoft Build 2025 продемонстрировал четкое видение будущего Windows AI: экосистема, ориентированная на разработчиков, где AI беспрепятственно интегрирован в операционную систему и легко доступен для разработчиков. Компания предоставляет разработчикам всеобъемлющий набор инструментов и API, что упрощает создание инновационных приложений на основе AI.
Открывая встроенные возможности AI Windows и предоставляя разработчикам ресурсы, необходимые для достижения успеха, Microsoft способствует наступлению новой эры AI инноваций на платформе Windows. Это обещает изменить способ нашего взаимодействия с компьютерами и создать новые возможности для бизнеса и частных лиц.
Реальные приложения: Преобразование отраслей с помощью Windows AI Foundry
Возможности, предлагаемые Windows AI Foundry, готовы революционизировать различные отрасли, оказывая огромное влияние на рабочие процессы и процессы. Рассмотрим несколько потенциальных приложений:
- Здравоохранение: Анализ медицинских изображений с большей точностью для более раннего выявления заболеваний, персонализация планов лечения на основе данных пациентов и автоматизация административных задач для освобождения медицинских работников.
- Финансы: Обнаружение мошеннических транзакций в режиме реального времени, предоставление клиентам персонализированных финансовых консультаций и автоматизация процессов соблюдения нормативных требований.
- Производство: Оптимизация производственных процессов, выявление дефектов в продуктах посредством визуального контроля и прогнозирование отказов оборудования для минимизации простоев.
- Розничная торговля: Персонализация опыта покупок, оптимизация управления запасами и обнаружение краж в магазинах с помощью технологии компьютерного зрения.
- Образование: Создание персонализированных учебных программ, автоматизация оценки и обратной связи и предоставление учащимся доступа к AI репетиторам.
Это лишь несколько примеров из множества способов использования Windows AI Foundry для преобразования отраслей и улучшения жизни. Поскольку разработчики продолжают изучать возможности этой платформы, мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных приложений в ближайшие годы.
Сила сотрудничества: Процветающая экосистема для AI инноваций
Успех Windows AI зависит не только от самой технологии, но и от создания процветающей экосистемы разработчиков, партнеров по аппаратному обеспечению и исследователей. Microsoft активно развивает эту экосистему посредством:
- Инициативы с открытым исходным кодом: Вклад в проекты с открытым исходным кодом, связанные с AI и машинным обучением, содействие сотрудничеству и инновациям в сообществе.
- Программы для разработчиков: Предоставление разработчикам доступа к инструментам, ресурсам и обучению, помогающим им создавать приложения на основе AI в Windows.
- Аппаратные партнерства: Тесное сотрудничество с производителями оборудования для обеспечения оптимизации Windows ML для новейших чипсетов, обеспечивая максимально возможную производительность.
- Исследовательское сотрудничество: Партнерство с университетами и научно-исследовательскими институтами для продвижения передовых технологий в области AI и машинного обучения.
Содействуя созданию совместной и поддерживающей экосистемы, Microsoft создает среду, в которой AI инновации могут процветать. Это принесет пользу не только разработчикам, но и предприятиям и частным лицам, которые в конечном итоге выиграют от преобразующей силы AI.
Решение проблем: Ответственная разработка AI
Поскольку AI становится все более распространенным, крайне важно решать потенциальные проблемы и обеспечивать ответственную разработку и использование AI. Microsoft привержена ответственной разработке AI, уделяя особое внимание:
- Справедливость: Обеспечение справедливого AI и предотвращение дискриминации в отношении каких-либо лиц или групп.
- Надежность и безопасность: Создание надежных и безопасных AI систем, минимизирующих риск ошибок или непреднамеренных последствий.
- Конфиденциальность и безопасность: Защита конфиденциальности и безопасности данных, используемых AI системами.
- Прозрачность: Делать AI системы более прозрачными и понятными, позволяя пользователям понимать, как они работают и почему принимают те или иные решения.
- Подотчетность: Установление четких линий подотчетности за использование AI систем.
Решая эти проблемы и придерживаясь принципов ответственного AI, мы можем гарантировать, что AI используется во благо и что его выгоды разделяются всеми.
Ключевые выводы из Build 2025: Формирование будущего AI в Windows
Microsoft Build 2025 предложил заглянуть в будущее AI в Windows, подчеркнув приверженность компании:
- Демократизация AI: Сделать AI более доступным для разработчиков всех уровней квалификации.
- Расширение возможностей разработчиков: Предоставление разработчикам инструментов и ресурсов, необходимых для создания инновационных приложений на основе AI.
- Создание процветающей экосистемы: Содействие созданию совместной и поддерживающей экосистемы для AI инноваций.
- Ответственная разработка AI: Обеспечение ответственной разработки и использования AI.
Сосредоточившись на этих ключевых областях, Microsoft позиционирует Windows как ведущую платформу для AI инноваций, прокладывая путь к будущему, где AI беспрепятственно интегрирован в нашу жизнь и преобразует то, как мы работаем, учимся и взаимодействуем с миром. В конечном счете, подход Microsoft на Build 2025 означает сдвиг в сторону более совместного и доступного AI ландшафта, делая мощь машинного обучения доступной для более широкого круга разработчиков и отраслей.