KI mit natürlicher Sprache: Microsoft übernimmt Semantic Machines

Microsoft hat mit Semantic Machines ein KI-Startup aus Berkeley, Kalifornien, übernommen, das dem Unternehmen aus Redmond helfen soll, seine Bemühungen um eine natürlichsprachliche KI zu beschleunigen.

Die Akquisition folgt nach Googles Duplex-Demo, bei der der Google-Assistant einen Friseursalon anrief, um einen Termin zu buchen, ohne dass der Mensch am Ende bemerkte, dass er mit einer Maschine sprach.

Das Team von Semantic Machines besteht aus einer Reihe von ehemaligen Führungskräften von Nuance Communications und Ingenieuren, die an Siri und Google Now gearbeitet haben.

Durch die Übernahme arbeiten Apple’s ehemaliger Chief Speech Scientist von Siri, Larry Gillick sowie Dan Klein, Professor an der Berkeley Universität und Stanford-Professor Percy Liang, die beide an der Entwicklung von Google Now beteiligt waren, nun für Microsoft (Bild: Microsoft).

Microsoft sagt, dass es Semantic Machines mit seiner eigenen KI-Forschung kombinieren wird, um „conversational computing auf eine neue Ebene zu bringen“, was es Chatbots ermöglicht, über einfache Befehle und Abfragen hinauszugehen und ein vollständiges Gespräch mit dem zu führen, was Microsoft „full-duplex voice sense“ nennt.

„Mit der Übernahme von Semantic Machines werden wir in Berkeley ein Kompetenzzentrum für Dialog-KI einrichten, um die Grenzen dessen, was an Sprachschnittstellen möglich ist, voranzutreiben“, schreibt David Ku, Chief Technology Officer von Microsoft AI & Research.

Durch die Übernahme arbeiten Apple’s ehemaliger Chief Speech Scientist von Siri, Larry Gillick sowie Dan Klein, Professor an der Berkeley Universität und Stanford-Professor Percy Liang, die beide an der Entwicklung von Google Now beteiligt waren, nun für Microsoft.

Microsoft hat den Wert der Akquisition nicht bekannt gegeben. Semantic Machines wurde 2014 gegründet und sicherte sich die Unterstützung von Bain Capital Ventures und General Catalyst in Höhe von 21 Millionen Dollar.

Das Unternehmen arbeitete an einer maschinellen Lerntechnologie, die es Bots ermöglicht, die Bedeutung und den Kontext eines Gesprächs zu verstehen, auch wenn es sich in verschiedene Richtungen bewegt.