繼 Windows 10 十月更新（Version 1809）之后，微軟再次因為累積更新頻頻出現(xiàn)的質量問題而成為輿論的風口浪尖。隨后一位前微軟員工發(fā)布視頻，解釋稱微軟目前將這些更新的測試工作都交給了人工智能和機器學習，而不再依靠人工進行核查。
為此今天微軟發(fā)布了一篇博客文章 ，解釋了人工智能和機器學習在評估 Windows 10 系統(tǒng)升級中的作用。近日微軟官方在推特上宣布 Windows 10 Version 1903 版已被指定為可針對所有用戶進行廣泛部署的重大版本更新，而且正使用人工智能來確認那些設備適合下一波 Windows 10 更新。
微軟指出，Windows 10 四月更新（v1803）是首個使用機器學習來確認哪些設備適合更新的功能更新。然后微軟將這些可能存在兼容性問題的設備和其他可以正常升級的設備進行分離。此外微軟還使用了機器學習算法來幫助解決這些問題，最終確保設備穩(wěn)定、無障礙的升級至新功能更新。
在部署機器學習算法之后，設備更新因內核出現(xiàn)的崩潰問題明顯減少，而因驅動問題出現(xiàn)的崩潰問題則減少了 5 倍。微軟還提供了一個詳盡的機器學習圖，展示了機器學習算法的整體框架，以及如何評估那些準備升級的 PC。
機器學習還提供兩個關鍵功能：
● 識別潛在的問題，保護這些尚未更新的 PC 并積極收集相關信息，以便 Windows 開發(fā)人員可以迅速調查和解決這些問題。
● 預測并提名將具有無縫更新體驗的 PC，因此應提供更新。
由于 Microsoft 混合使用 AI 和機器學習，因此該模型本身可以從以前的部署中學習，并且可以更好地預測未來的部署。這樣可以確保任何存在硬件或軟件不兼容的 PC 都無法更新，在等到兼容性修復之后再行更新。
微軟還使用 Azure Databricks 來確保他們可以識別異常并部署保護措施來保護類似的 PC。除了 Databricks 之外，Microsoft 還依靠舊的渠道，例如費力的實驗室測試，反饋和支持電話，以確保更新不會發(fā)布到不兼容的硬件上。
盡管該公司現(xiàn)在依賴于機器學習，但他們確實承認該模型不是完 美的 ，并且正在努力使其能夠在幾秒鐘而不是幾小時內識別出問題。
