2017年的9月25日，微软在Ignite大会上展示了拓扑量子位以及硬件软件生态系统开发方面取得的进展，发布了为驾驭量子计算机而专门优化的新的编程语言。量子计算机将会是革命性的，最近，微软发布了“量子开发工具包”的免费预览版本，其中包括专为量子计算开发的Q#编程语言、一款量子计算模拟器，以及能够帮助到量子程序开发者的其他资源。致力于将帮助更多想学习量子计算机编程的开发人员领略量子计算的魅力。
Coco Framework由微软亚洲研究院的区块链团队、Microsoft Azure 区块链产品组以及微软剑桥研究院一起设计和开发而成。它是第一个能够在企业级区块链上同时解决性能、隐私和组织管理问题的框架，能够降低企业级区块链集成和使用的门槛，解决企业商用需求，让区块链技术可以真正在数字化革命中得以绽放。
在由斯坦福大学发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛的最新榜单上，微软亚洲研究院自然语言计算组于2018年1月3日提交的R-NET模型在EM值（Exact Match, 表示预测答案和真实答案完全匹配）上以82.650的最高分领先，并率先超越人类分数82.304。
8月20日，微软语音和对话研究团队负责人黄学东宣布微软语音识别系统继微软对话语音识别技术达至人类专业水平，开启人工智能新征程之后再次取得重大突破，错误率由5.9%进一步降低到5.1%，可与专业速记员比肩。此次突破大幅刷新原先记录，并在语音识别行业树立新的里程碑。
繁杂庞大的电子表格数据在Excel各种强大功能的帮助下可以变得条理清晰，给我们的工作和生活带来了极大的便利。最近，微软Office 365发布了Excel新的预览版, 该版本引入了Insights in Excel功能，只需要用Excel打开电子表格并点击Insights按钮，机器就能够在短时间内自动分析表格数据、捕捉数据之间的关联、挖掘数据中蕴含的洞见、并推荐简洁明了的图文分析结果。该功能背后的核心技术来自于微软亚洲研究院软件分析组。而这也是继PowerPoint Designer功能之后，微软再次将人工智能应用到Office软件中。
我们惊叹于机器人可以写诗做赋，“读心术”、“识人术”顺手拈来；我们也为很多技术突破而躁动，无论是语音识别还是卷积神经网络。在人类和机器的共同学习过程中，我们已经可以清楚感知到，人工智能和人类智能都在继续向前发展。在第十九届“二十一世纪的计算”大会的演讲中，微软亚洲研究院院长洪小文博士立足于学习的命题，分别从机器和人类的角度探讨未来双方互助学习的可能性。
人工智能无疑正在改变我们的世界，科学家、企业家、政府决策者、哲学家都无一不为这久而未见的革新性技术而心动痴迷。人工智能已经给人类带来了太多的惊喜和思考，然而我们对人工智能知识的掌握还非常有限，可以说我们当前还处于人工智能的“手工”阶段，距离实现人工智能工业化还有一定距离。本文中，微软全球资深副总裁Peter Lee开辟独特视角，从艺术手工性窥探人工智能未来如何实现工业化普及。
身处大数据时代，我们对高效算法的需求比先前任何时候都要突出。虽然大数据使我们进入了我们先驱者设想的渐近世界，但问题规模的爆炸式增长也对经典算法的有效性提出挑战：根据多项式时间表征，以前被认为有效的算法可能不再适用，有效的算法应该是可扩展的。本文中，南加州大学计算机科学与数学系教授滕尚华展开讨论了一系列算法技术，用于在当今海量数据的世界中设计出可靠的可扩展算法。
近年来深度学习在很多非常有挑战性的AI问题上取得了长足的进展，包括语言识别、图像识别、机器翻译、棋牌游戏等等。常年从事机器学习研究的德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系教授Raymond Mooney选择深度学习作为切口，指出深度学习在目前看来有些“言过其实”，它带有明显的局限性，还不能真正解决AI。
信息革命的浪潮浩浩汤汤，越来越多的人将注意力转向人工智能，想探索它对人类生产生活所产生的可能影响。人工智能的下一步发展将主要来自深度学习，在这个领域中，更多令人兴奋的话题在等待我们探讨：神经网络、图像识别、语言翻译······ 康奈尔大学计算机系教授、1986年图灵奖获得者、电气电子工程师学会（IEEE）及美国计算机协会（ACM）院士John Hopcroft将就AI革命这一话题为大家带来精彩讲解。
微软致力于向全球的每一个人普及且全民化人工智能，让每个人都可以使用人工智能，并从中受益。微软专注于创造一个人工智能集群，它不仅覆盖基础设施、服务、应用以及智能助理，而且可为包括消费者、企业用户和开发者在内的众多客户群所用。我们正在创建许多工具，让繁忙的职场人士在工作上能够有条不紊；让身处不同国家的亲朋好友能够跨越语言障碍尽情交谈；让智能手机用户能够分身有术、更快捷地发送信息。同时，我们也在为企业用户提供其所需的工具，让他们能够将智能注入到每一个产品和每一项商业决策中去。
微软亚洲研究院智慧医疗项目是以人工智能与大数据为基础，涵盖了从基础研究到应用研究等多个层面的垂直领域研究工作。目前，所研究的领域包括基础的医学自然语言理解、基于计算机视觉与机器学习技术的数字医学影像识别，以及利用语音识别和自然语言理解技术所进行的医疗文字处理等。该项目旨在基于微软亚洲研究院多年来的基础研究积累，切实推动医疗健康领域的研究进展，产生实际的社会影响和经济效益，与业界共同创造人工智能所引领的医疗发展新时代！
微软认知服务（Microsoft Cognitive Services）集合了多种智能API以及知识API。借助这些API，开发者可以开发出更智能，更有吸引力的产品。微软认知服务集合了多种来自Bing，前“牛津计划“等项目的智能API。应用了这些API的系统能看，能听，能说话，并且能理解和解读我们通过自然交流方法所传达的需求。
微软咖啡是一个异彩纷呈的体验空间，一个创所欲言的互动平台，一个惊喜连连的创意孵化站。
自动翻译系统，也称为机器翻译系统，是指使用机器学习技术实时翻译大量文本的应用程序或在线服务。 虽然技术的概念和使用界面都十分简单，但是背后的科学和技术却极其复杂，汇集了机器学习（特别是深度学习人工智能）、大数据、 语言学、云计算和 Web API 等几种前沿技术。
美国总统特朗普访华期间，他6岁的外孙女阿拉贝拉用中文普通话演唱和背诵传统诗歌的视频在中国社交媒体上引起广泛关注，可以感受得到，越来越多的人对中文学习充满了兴趣。智能私教微软小英帮助很多中国人解决了练习英语的难题。现在，为了让“歪果仁”朋友也能说一口顺流的中文，我们又派出了新的AI贴心私教——Microsoft Learn Chinese。
“微软小英”是一款融合了语音识别、口语评测，自然语言处理、语音合成等人工智能技术而实现的智能人机交互服务。用户只需关注微信公众号“微软小英”，即可与小英一起学习英语。
微软亚洲研究院正式发布Microsoft Concept Graph知识图谱和Microsoft Concept Tagging模型，用于帮助机器更好地理解人类交流并且进行语义计算。
Microsoft Pix自动为随手拍摄的照片增加艺术化风格，模仿绘画杰作及艺术摄影作品。
微软亚洲研究院云计算及移动计算组推出了一个有趣的研究项目：寻路（Path Guide），提供低成本、即插即用的室内导航服务。在“领路人”的带领下，用户可以跟随前人的移动轨迹在室内找到通向某地的正确路线。它通过收集智能手机在运动过程中的磁场、加速度传感器、陀螺仪和气压计等数据的变化来记录用户的相对运动轨迹（包括步数信息、转弯和上下楼等），进而生成一个参考路线供用户分享。后者只需要沿着“领路人”的路线指引即可找到对应的位置。在路线创建的过程中，“寻路”也支持添加个性化文字、语音及照片等功能，既为分享路线增添了乐趣也能帮助后续用户更容易地找到终点。
近日，卡内基梅隆大学（CMU）计算机学院院长Andrew W. Moore和副院长Philip L. Lehman来到微软亚洲研究院，与研究员们分享了过去两年中人工智能领域的一些技术突破，并从业界和学界两个角度，探讨了他们对于人工智能接下来发展方向的看法。
近年来，关于AI的讨论和研究愈加火热，在技术变更迭起的社会环境中，如何平衡学术研究和产业运作成为难题。近日，“百度七人创始团队之一”的雷鸣应邀来到微软亚洲研究院，分享了他在人工智能领域积累的经验和观点，并在科研和产业的差异分析中总结出了给科研工作者们的几点建议。
微软AI讲堂哈尔滨工业大学站上，微软亚洲研究院首席研究员林钦佑博士深入浅出地带来知识计算方向的满满干货，介绍了什么是知识计算，以及知识计算将如何帮助实现智能未来。
在中国科技大学举行的一场以“开启智能计算的研究之门”为主题的前沿分享中，微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士带来了《人工智能的挑战与机遇》的演讲，分享了一些对人工智能这个领域的看法。
在AI讲堂清华大学站上，微软亚洲研究院副院长周明博士做了《自然语言对话引擎》的演讲。周明博士简单介绍了人机对话中常见的卷积神经网络和循环神经网络。运用注意力模型计算主题词与当前对话的匹配强度,通过知识图谱和外部知识对用户的问题进行语义理解,微软在人机对话方面取得了一定成绩。大家熟知的微软小冰背后,就是基于深度神经网络的自然语言处理技术。
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查看更多>能否理解自然语言一直以来都是衡量人工智能技术水平的重要标准之一。而近几年，自然语言处理技术的发展十分迅速，就在今年1月，微软亚洲研究院机器阅读系统R-NET模型在SQuAD文本理解挑战赛中的EM值上率先超越了人类水平。那么除了SQuAD，还有什么测试集能测试机器的阅读理解能力呢？本文中，来自卡内基·梅隆大学的在读博士赖国堃和谢其哲（前微软亚洲研究院机器学习组实习生）向我们介绍了他们创建的初高中英语…
人工智能不断地突破着我们的想象力，AI系统也在快速地进入现实世界，这种情况下，人与机器该如何相处？微软研究院资深研究员Ece Kamar就人机互补表达了她的看法，并揭示了人们对AI的一些常见误解。她相信，机器善于识别和计算，人类长于决策和创造，人类和机器的合作会带来一个更好的未来。
最近，你的朋友圈是不是被科幻电影《头号玩家》刷屏啦？如果有一天，你也进入了那个虚拟的游戏宇宙中，你又想和虚拟物体怎么互动呢？为用户提供身临其境的触觉体验一直是虚拟现实领域最具挑战性的问题之一，也是各个研究团队研究的重点。最近，微软研究团队公开了四个最新的虚拟现实研究成果：CLAW、Haptic Wheel、Haptic Links、Canetroller，它们能够更好地帮助用户“触摸”到虚拟场景中…
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