A Microsoft rávilágít az AI és a Machine Learning szerepére a Windows 10 frissítések kibocsátásának értékelésében

A Microsoftot a közelmúltban bírálatok érte, amiért ismét elrontotta a Windows 10 frissítéseit. A cégnek ki kellett engednie a jelentős kumulatív frissítés a 2019. májusi frissítés összes hibájának kijavításához. Később a Microsoft egykori alkalmazottja kiadott egy videót elmagyarázza, hogyan tesztelte a Microsoft a Windows-t, és mi változott a Windows 10-zel. A legtöbbet a Microsoftra hárította, hogy mesterséges intelligenciával tesztelje a Windows 10-et a valódi emberek helyett.

A Microsoft most közzétette a blogbejegyzés elmagyarázza az AI és a gépi tanulás szerepét a Windows 10 frissítéseinek értékelésében. A vállalat a közelmúltban a Windows 10 v1903-at jelölte meg a szélesebb körű telepítés érdekében, és mesterséges intelligencia segítségével határozza meg, mely eszközök lesznek alkalmasak a Windows 10 következő frissítési hullámára. A Microsoft megjegyezte, hogy a v1803 volt az első olyan frissítés, amely Machine Learning segítségével határozta meg, mely eszközök lesznek alkalmasak a frissítésekre. A Microsoft ezután elválasztotta őket a PC-ktől, amelyek problémákat okozhatnak, és frissítéseket küldött a támogatottakra. Azt is megjegyezték, hogy az ML valójában hogyan segíti a vállalatot a problémák leküzdésében, és biztosítja, hogy az átállási folyamat hibátlan legyen. A számok szerint az ML-en keresztül frissítést kapott PC-ken kisebb az esélye a kernelproblémáknak, az összeomlásoknak és ötször kevesebb a frissítés utáni illesztőprogram-problémának.

A Microsoft megosztott egy kiterjedt ML-grafikont is, amely bemutatja az ML általános architektúráját, és azt, hogyan használják fel a frissítésre kész PC-k kijelölésére. A gépi tanulás két kulcsfontosságú képességet is biztosít:

• Azonosítja azokat a lehetséges problémákat, amelyek biztonsági zárolást eredményeznek a még frissítésre váró PC-k védelmében, hogy ezeket a problémákat a Windows fejlesztői azonnal kivizsgálhassák és kijavíthassák.
• Megjósolja és kijelöli azokat a PC-ket, amelyek zökkenőmentes frissítési élményben részesülnek, és ezért fel kell ajánlani a frissítést.

Mivel a Microsoft a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás keverékét használja, maga a modell tanul a korábbi telepítésekből, és jobban megjósolja a jövőbeli bevezetéseket. Ez biztosítja, hogy a nem kompatibilis hardverrel vagy szoftverrel rendelkező számítógépek ne kapják meg a frissítést, amíg a hardvert vagy szoftvert nem frissítik az új frissítés támogatására.

A Microsoft is használja Azure Databricks annak biztosítására, hogy azonosítsák a rendellenességeket, és biztosítékokat alkalmazzanak a hasonló PC-k védelmére. A Databricks mellett a Microsoft olyan régi csatornákra is támaszkodik, mint a fáradságos laboratóriumi tesztek, visszajelzések és támogatási hívások, hogy biztosítsák, hogy a frissítések ne kerüljenek ki az inkompatibilis hardverre.

Míg a vállalat jelenleg a gépi tanulásra támaszkodik, elismerték, hogy a modell nem tökéletes, és azon dolgoznak, hogy órák helyett másodpercek alatt azonosítsa a problémákat. Ha a legutóbbi, 1903-as frissítésre van szükség, azt mondanám, hogy a Microsoftnak még sokat kell dolgoznia egy tökéletes ML-modell kialakításán, amely megmentheti a felhasználókat attól a frusztrációtól, hogy vissza kell térniük egy régebbi verzióra, mert bizonyos kérdésekről. Ennek ellenére a modell jól hangzik, és ha tökéletesítik, sokat takaríthat meg a Microsoftnak munkaórákban, valamint olyan erőforrásokat takaríthat meg, amelyeket a kiugró értékek azonosítására fordít, amelyek bizonyos számítógépeken megszakíthatják a frissítést.