微软推动机器学习人人可用，开放windows应用，惠及5000万开发者开放。微软CEO萨蒂亚·纳德拉(SatyaNadella)开场20分钟的演讲充满干货。他基本上在视频中提到了开发者和合作伙伴最想知道的内容。在整个演讲过程中，纳德拉试图表现出对开发者的慈父般的热情：“微软的使命是赋能每一个人，而最重要的是赋能开发者。微软为你打造的平台和工具就是你的。构建微软的一砖一瓦这个智能时代。”这种对开发者的浓厚兴趣在2018年微软不遗余力收购开发者之家GitHub时得到了充分体现。纳德拉表示，借助GitHub，微软有机会为开发者构建最完整的工具链，汇集GitHub、VisualStudio和Azure的精华。目前，GitHub上的开发者人数超过5000万。两年前推出的低代码开发平台PowerPlatform的开发者人数已超过350万。WhiteNoise：人人可用的差分隐私机器学习工具包在今年的大会上，微软强调了机器学习领域的进展。在Build大会上，微软宣布将开源多个机器学习工具包。与过去相比，这些工具更加注重机器学习的隐私性和公平性。如今各种底层架构越来越成熟，开发者构建人工智能模型也越来越容易，但有一个问题，这些系统是否“易于解释”和“遵守非歧视和隐私法规”“？WhiteNoise这次在机器学习领域的重头戏是WhiteNoise，这是一个使用差分隐私的工具包，即将在Azure和GitHub上开源。它增加了新的人工智能可解释性和公平性工具，以及新的数据、模型和访问控制，以及新的工作流可追溯性文档。差分隐私旨在提供一种加密方法，当从统计数据库中查询时，可以最大限度地提高数据查询的准确性，同时最大限度地减少识别其记录的机会。WhiteNoise工具包由Microsoft与哈佛大学定量社会科学研究所合作开发。它使用差分隐私对数据进行加密，可以保护数据中的个人信息，例如姓名或出生日期等敏感信息。WhiteNoise的算法在原始数据中注入少量噪声，然后将其输入到本地机器学习模型中，使恶意攻击者很难从经过训练的模型中对原始文件进行逆向工程。即使攻击者看到了算法的输出，也无法判断其是否在计算中使用了特定个体的信息，WhiteNoise算法起到了隐私保护的作用。例如，如果一家医院想要建立一个癌症治疗效果预测模型，首先你必须确保整个预测过程符合医院和其他监管机构的规定。同时，也要确保患者和医院的隐私信息不被泄露。以前，此过程必须手动完成。审计，或者根本没有审计机制。现在通过WhiteNoise的私有算法库，可以通过简单的API实现整个流程的合规和数据隐私处理。除了WhiteNoise，微软还推出了两款旨在评估AI系统公平性和可解释性的工具包Fairlearn和InterpretML，未来也将集成到Azure的机器学习系统中。FairlearnFairlearn为开发人员和数据科学家提供了评估机器学习模型的公平性和减轻不公平性的能力。针对不同的人群，Fairlearn会在模型性能和公平性之间做出权衡，力求最佳平衡。Fairlearn在仪表盘上定义了人工智能系统是否对人类不公平，该模型关注两类危害：分布式危害和服务质量危害。当人工智能系统扩大或抑制机会、资源或信息（如招聘、注册和借贷）时，就会出现分布风险。服务质量危险意味着没有机会、资源或信息被扩展或保留，但系统以不同的方式对待两个人。Fairlearn采用了一种称为群体公平的方法，该方法旨在揭示哪些个人群体有受到伤害的风险。数据科学家在工具包中指定相关群体（如性别、肤色和种族），然后通过一组正则化项约束群体公平性，使不同群体具有可比性。例如，Ernst&Young使用Fairlearn来评估男女之间借贷的不平等。根据安永的调查数据，在同等条件下，男女获得贷款的差异为15.3%。安永随后使用Fairlearn开发了多种治疗模型，将性别差距缩小到0.43%。InterpretML现场的最后一个是InterpretML。该工具包致力于帮助开发人员、数据科学家更全面地了解他们的机器学习模型。它现在可在Azure机器学习中使用。如果你想比较不同模型的效果，就展示它们吧！InterpretML结合了许多机器学习可解释性技术，通过可视化模型的行为和预测背后的推理来帮助解释模型。也就是说，您不仅可以使用InterpretML为模型选择最重要的参数或变量，还可以解释它们为什么重要。有了这些工具包，开发人员就可以真正理解他们的模型——不仅可以看到它们的可解释性和公平性，还可以理解为什么模型会做出某些预测。ProjectReunion：进行Windows应用程序开发从未如此简单。如果你想问一个开发者，一个平台最令人沮丧的是什么？混沌绝对是让人发疯的高手。Windows应用开发长期混乱的局面，微软自己也看不下去了，在Build大会上推出了一个巨大的更新：ProjectReunion。单从名字就能感受到“WetheWindows”和“MakeWindowsgreatagain”的味道。ProjectReunion使用.NET包管理器NuGet等工具统一对现有Win32和UWPAPI的访问，并将它们与操作系统解耦，为新的应用程序提供一个通用平台，让您现有的应用程序能够与平台保持同步，无论您是否使用C++、.NET（包括WPF、WindowsForms和UWP）或ReactNative。ProjectReunion包括两个组件：WinUI3Preview1和WebView2的新预览版。WinUI3Preview1是Microsoft最新的WindowsUI框架，允许应用程序拥有统一的现代UI，可以跨设备扩展。WebView2可以轻松地将基于Chromium的WebView嵌入到Windows窗体、WPF和UWP/WinUI3应用程序中。WebView2与操作系统解耦，成为微软向其他平台延伸的又一触角。此外，微软升级了Windows子系统（WSL），增加了GPU加速和对GUI图形界面的支持。这样，不仅改进了Linux下的并行计算、机器学习模型和训练，还允许WSL直接运行具有图形界面的Linux应用程序。当然，也少不了WindowsTerminal1.0。Linux人可能永远也想不到，最终打通Windows和Linux壁垒的锤子竟然来自微软自己。AzureQuantumComputingPlatform预览版发布：开源量子开发工具包，大家可以从头学起如果要问巨头们下一步的目标是什么？量子计算绝对位居榜首。未来几年，当商用量子计算机投放市场时，对相应开发人员的需求也会增加，企业需要早早开始准备。金融服务、汽车和制药等行业已经开始将量子计算的应用提上日程。去年底，亚马逊发布了量子计算服务AmazonBracket的预览版，并成立了AWS量子计算中心和亚马逊量子解决方案实验室；今年3月，谷歌开源了量子计算学习库TensorFlowQuantum。因此，在Build大会上，微软特意向开发者和企业客户展示了他们的“AzureQuantumComputingPlatformPreview”。Azure为开发者提供了一个在线平台来开发量子计算机的算法和应用程序，而无需因硬件和算法更新而重写代码。Azure量子计算部门也在与业界合作，包括日本丰田通商株式会社，想利用云量子计算服务来尝试解决路线规划、交通拥堵等问题。AzureQuatum平台于去年11月上线，发布之初就震惊了所有人。这是继IBM、谷歌宣布实现量子优越性/量子霸权之后，该领域的又一重大突破。微软现在之所以急于发布预览版，是为了抓紧时间选择合作伙伴和开发者。为了争夺客户和开发者，微软开出了非常诱人的条件：合作伙伴和开发者一旦被选中，就可以获得微软、1QBit、霍尼韦尔、IonQ和QCI的量子硬件和软件。开发人员是坚实平台的基石。为了更好地吸引和培养量子计算领域的开发者，微软现已开源量子开发工具包（QuantumDevelopmentKit，简称QDK），让任何人都可以从零开始学习量子计算。此外，微软还在MicrosoftLearn平台上线了两门课程，教你用Q#语言编写程序，通过量子计算解决优化问题。专业研究公司GartnerInc.的分析师非常看好AzureQuantum，认为其竞争优势在于让开发者提前为商用级量子计算机的到来做好准备，这样微软就不会掉队量子计算领域。目前，微软在全球拥有八个量子计算实验室，其中一个位于其位于华盛顿州雷德蒙德的总部，并在其网站上有29个空缺职位。大家来吧！
