マイクロソフトは、すべての人に機械学習を推進し、Windowsアプリケーション「Ren Du two meridians」を公開し、5000万人の開発者に利益をもたらす

5月19日北京時間午後11時、マイクロソフトの年次「Build Developer Conference」がオンラインで正式に開幕した。

冒頭、マイクロソフト CEO サティア ナデラ氏の 20 分間のスピーチは、有益な情報でいっぱいでした。彼は基本的に、開発者やパートナーが最も知りたいことをビデオで述べました。

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ナデラ氏はスピーチ全体を通じて、開発者に対する父親のような熱意を示そうとした。「マイクロソフトの使命は、すべての人に力を与えることであり、最も重要なことは開発者に力を与えることです。マイクロソフトが皆さんのために構築するプラットフォームとツールは、皆さんがこのインテリジェントな時代を築くための土台となるものです。」

開発者に対するこの強い関心は、2018 年に Microsoft が開発者の拠点である GitHub を惜しみなく買収したときに完全に実証されました。

ナデラ氏は、GitHub を利用することで、マイクロソフトは GitHub、Visual Studio、Azure の最高の機能を統合し、開発者向けの最も完全なツール チェーンを構築する機会を得られると述べました。

GitHub の開発者の数は現在 5,000 万人を超えています。 2年前にリリースされたローコード開発プラットフォーム「Power Platform」の開発者数は350万人を超えました。

WhiteNoise: 誰でも使える差分プライバシー機械学習ツールキット

今年のカンファレンスで、マイクロソフトは機械学習の分野における進歩を強調しました。

Build カンファレンスで、Microsoft は複数の機械学習ツールキットをオープンソース化すると発表しました。以前のツールと比較すると、これらのツールは機械学習のプライバシーと公平性に重点を置いています。

最近では、さまざまな基盤アーキテクチャの成熟度が増し、開発者が人工知能モデルを構築することが容易になってきていますが、これらのシステムは「説明しやすい」のか、また「差別禁止およびプライバシー規制に準拠している」のかという疑問があります。

ホワイトノイズ

機械学習に関する大きな発表は、差分プライバシーを使用するためのツールキット WhiteNoise です。これは、まもなく Azure を通じて利用可能になり、GitHub でオープンソース化されます。新しい AI の説明可能性と公平性ツール、新しいデータ、モデル、アクセス制御、新しいワークフロー追跡ドキュメントなどが追加されます。

差分プライバシーは、統計データベースからクエリを実行するときにデータクエリの精度を最大化しながら、レコードが識別される可能性を最小限に抑える暗号化方法を提供することを目的としています。

WhiteNoise ツールキットは、Microsoft とハーバード大学の定量的社会科学研究所の共同で開発されました。差分プライバシーを使用してデータを暗号化し、名前や生年月日などの機密情報など、データ内の個人情報を保護できます。

WhiteNoise のアルゴリズムは、元のデータに少量のノイズを挿入し、それをローカルの機械学習モデルに送り込むため、悪意のある攻撃者がトレーニング済みのモデルから元のファイルをリバースエンジニアリングすることが困難になります。攻撃者がアルゴリズムの出力を見たとしても、それが計算に使用された特定の個人に関する情報であるかどうかを判断することはできません。そのため、WhiteNoise アルゴリズムはプライバシー保護の役割を果たします。

たとえば、病院ががん治療効果予測モデルを確立したい場合、まず、予測プロセス全体が病院やその他の規制部門の規制に準拠していることを確認する必要があります。同時に、患者と病院のプライバシー情報が漏洩しないようにする必要があります。以前は、このプロセスを手動でレビューするか、レビューのメカニズムがまったくありませんでした。

現在、WhiteNoise のプライベート アルゴリズム ライブラリにより、プロセス全体のコンプライアンスとデータ プライバシーをシンプルな API で実現できます。

WhiteNoise に加えて、Microsoft は AI システムの公平性と説明可能性を評価するために設計された 2 つのツールキット、Fairlearn と InterpretML もリリースしました。将来的には、これら 2 つのツールキットも Azure の機械学習システムに統合される予定です。

フェアラーン

Fairlearn は、開発者やデータ サイエンティストに、機械学習モデルの公平性を評価し、不公平を軽減する機能を提供します。 Fairlearn は、さまざまなグループの人々に対して、モデルのパフォーマンスと公平性の間でトレードオフを行い、最適なバランスを実現します。

Fairlearn は、AI システムがダッシュボード上で人々に対して不公平であるかどうかを定義します。このモデルは、配布の害とサービス品質の害という 2 種類の害に焦点を当てています。分配的損害は、AI システムが機会、リソース、または情報（雇用、入学、融資など）を拡大または抑制するときに発生します。サービス品質ハザードは、機会、リソース、または情報が拡張または保存されていないにもかかわらず、システムが 2 人のユーザーを異なる方法で扱う場合に発生します。

Fairlearn は、どの個人のグループが危害を受けるリスクがあるかを明らかにすることを目的とした、グループ公平性と呼ばれるアプローチを使用します。データ サイエンティストはツールキット内の関連グループ (性別、肌の色、人種など) を指定し、一連の正規化用語を通じてグループの公平性を制限して、さまざまなグループを比較できるようにします。

たとえば、アーンスト・アンド・ヤングは、フェアラーンを使用して、男性と女性への融資の不公平性を評価しました。 EYの調査データによると、同じ条件でローンを取得する場合、男性と女性の間には15.3%の差がある。その後、EY は Fairlearn を使用していくつかの改善モデルを開発し、男女格差を 0.43% まで削減しました。

MLを解釈する

最後に登場するのは InterpretML です。このツールキットは、開発者やデータ サイエンティストが機械学習モデルをより包括的に理解できるように支援することを目的としています。 Azure Machine Learning で利用できるようになりました。

異なるモデルの効果を比較したい場合は、それを表示するだけです。

InterpretML には、モデルの動作と予測の根拠を視覚化することでモデルを説明するのに役立つ、多くの機械学習の解釈可能性技術が含まれています。つまり、InterpretML を使用すると、モデルにとって最も重要なパラメーターや変数を選択できるだけでなく、それらがなぜ重要であるかを説明することもできます。

これらのツールキットを使用すると、開発者はモデルを真に理解できます。モデルの解釈可能性と公平性を確認できるだけでなく、モデルが特定の予測を行う理由も理解できます。

プロジェクト再会: Windows アプリケーション開発はかつてないほど簡単になりました

開発者に尋ねるとしたら、プラットフォームに関して最もイライラすることは何ですか?混沌は間違いなく人々を狂わせる達人です。

Microsoft 自身も、Windows アプリケーション開発における長期にわたる混乱に耐えられなくなり、Build カンファレンスで大規模なアップデートである Project Reunion を発表しました。

名前からだけでも、「We the Windows」や「Make Windows great again」という趣きが感じられます。

Project Reunion は、.NET パッケージ マネージャー NuGet などのツールを使用して、既存の Win32 および UWP API へのアクセスを統合し、それらをオペレーティング システムから分離することで、新しいアプリケーションに共通のプラットフォームを提供し、C++、.NET (WPF、Windows フォーム、UWP を含む)、または React Native のいずれを使用しているかに関係なく、既存のアプリケーションがプラットフォームに対応できるようにします。

Project Reunion には、WinUI 3 Preview 1 と WebView2 の新しいプレビューという 2 つのコンポーネントが含まれています。

WinUI 3 Preview 1 は、アプリケーションがデバイス間で拡張可能な統合された最新の UI を持つことを可能にする、Microsoft の最新の Windows UI フレームワークです。

WebView2 を使用すると、Chromium ベースの WebView を Windows フォーム、WPF、UWP/WinUI 3 アプリケーションに簡単に埋め込むことができます。 WebView2 はオペレーティング システムから切り離され、Microsoft が他のプラットフォームに到達するための新たな触手となります。

さらに、Microsoft は Windows Subsystem (WSL) をアップグレードし、GPU アクセラレーションと GUI グラフィカル インターフェイスのサポートを追加しました。これにより、Linux での並列コンピューティング、機械学習モデル、トレーニングが改善されるだけでなく、WSL でグラフィカル インターフェイスを使用して Linux アプリケーションを直接実行できるようになります。

もちろん、Windows Terminal 1.0 は必須です。

Linux ユーザーは、Windows と Linux の間の障壁を最終的に打ち破るハンマーが Microsoft 自身から出てくるとは思ってもいなかったかもしれません。

Azure 量子コンピューティング プラットフォームのプレビューがリリースされました: オープンソースの量子開発ツールキット、誰でもゼロから学べます

大手企業間の競争の次のターゲットは何でしょうか？量子コンピューティングは間違いなくトップリストに入っています。

今後数年で商用量子コンピュータが市場に投入されると、対応する開発者の需要はますます高まるため、企業は早期に準備を始める必要があります。金融サービス、自動車、製薬業界などでは、量子コンピューティングの応用を検討課題に挙げ始めています。

アマゾンは昨年末、量子コンピューティングサービス「Amazon Bracket」のプレビュー版をリリースし、AWS Quantum Computing CenterとAmazon Quantum Solutions Labを設立した。また、グーグルは今年3月に量子コンピューティング学習ライブラリ「TensorFlow Quantum」をオープンソース化した。

そのため、Microsoft は Build カンファレンスで、開発者や企業顧客向けに「Azure Quantum Computing Platform Preview」を具体的に紹介しました。

Azure は、ハードウェアやアルゴリズムが更新されてもコードを書き直すことなく、量子コンピューターのアルゴリズムやアプリケーションを開発できるオンライン プラットフォームを開発者に提供します。

Azure の量子コンピューティング部門は、ルート計画や交通渋滞などの問題の解決にクラウド量子コンピューティング サービスを活用したいと考えている日本の豊田通商などの業界とも協力している。

Azure Quatum プラットフォームは昨年 11 月に発表され、初公開時に世界に衝撃を与えました。これは、IBM と Google がそれぞれ量子優位性/量子超越性の達成を発表した後、この分野におけるもう 1 つの大きな進歩です。

マイクロソフトが今、プレビュー版のリリースを急いでいる理由は、パートナーと開発者を選定する時間を確保するためです。顧客と開発者の獲得を競うために、Microsoft は非常に魅力的な条件を提示しました。パートナーと開発者は、選ばれると、Microsoft、1QBit、Honeywell、IonQ、QCI から量子ハードウェアとソフトウェアを入手できます。

開発者は強固なプラットフォームの基盤です。量子コンピューティング分野の開発者をより効果的に誘致し育成するために、マイクロソフトは量子開発キット (QDK) をオープンソース化し、誰でも量子コンピューティングをゼロから学習できるようにしました。

さらに、Microsoft は、Q# 言語でプログラムを記述し、量子コンピューティングを通じて最適化問題を解決する方法を教える 2 つのコースを Microsoft Learn プラットフォームで開始しました。

専門調査会社ガートナー社のアナリストは、Azure Quantum について非常に楽観的であり、その競争上の優位性は、開発者が商用レベルの量子コンピュータの登場に事前に備えることができ、それによってマイクロソフトが量子コンピューティングの分野で遅れを取らないようにすることにあると考えています。

マイクロソフトは現在、ワシントン州レドモンドの本社を含む世界中に8つの量子コンピューティング研究所を構えており、同社のウェブサイトには29の求人情報が掲載されている。さあみんな！