Delve может построить перечень презентаций, которые вы видели на собраниях

Новая функция автоматической очистки почтовых ящиков Microsoft Clutter стала еще одним инструментом на основе технологий машинного обучения, которым, как решили в команде разработки Office, пришло время поделиться с миром. За последние годы исследователи из Microsoft разработали немало функций такого рода. Но лишь теперь в корпорации ощущают достаточную уверенность в них, чтобы сделать доступными массовому пользователю.

Как и функция Delve, рекомендующая релевантные документы и обсуждения от коллег пользователя, Clutter пользуется технологией машинного обучения Office Graph, выявляющей связи между людьми, контентом и действиями в приложениях Office 365. Механизм Clutter с помощью Office Graph пытается делать выводы о том, с кем вы контактируете и взаимодействуете, а кто вам лишь мешает своими сообщениями. Delve же может, к примеру, предложить «перечень презентаций, которые вы видели на собраниях»: чтобы составить его, система сверяет список присутствовавших на собраниях, куда вас приглашали, с отметкой времени сохранявшихся до того участниками файлов презентаций.

Если задумываться о том, что система следит за вами, может возникнуть жутковатое ощущение, но когда Delve успешно справляется со своей задачей, к пользе новой функции привыкаешь. И, естественно, можно не беспокоиться, что она выдаст другому при поиске файлы, которыми вы с этим человеком не делились.

Clutter, в свою очередь, убирает из списка входящих письма, не являющиеся спамом, но и не особо ценные — вроде специальных предложений от оператора системы скидок или чересчур массовых рассылок о мероприятиях, проходящих в отдаленном офисе. Решения Clutter принимает, выясняя с помощью Office Graph, с кем вы контактируете и как реагируете на сообщения разного рода.

Механизм машинного обучения позволяет системе делать более сложные вещи, чем убирать рассылки от iTunes только потому, что их удаляют многие: если какие-то письма вы неизменно открываете и переходите по ссылкам, Clutter такие сообщения не спрячет.

Outlook.com, массовый сервис веб-почты Microsoft, уже давно предлагает возможность автоматически переносить рассылки в отдельную папку. Более того, еще в 2006 году в Microsoft Research создали инструмент под названием SNARF, он позволяет сортировать входящие письма, назначая повышенный приоритет сообщениям от людей, с которыми вы часто переписываетесь.

Но хотя технологии машинного обучения серьезно продвинулись в развитии, до нынешнего года Microsoft включала в состав Outlook лишь весьма простые инструменты. В частности, именно в Microsoft Research придумали появляющееся при нажатии на кнопку отправки предупреждение о том что вы, возможно, забыли прикрепить к письму вложение, а также работающую с переменным успехом функцию «Рекомендуемые собрания», которая извлекает информацию о времени и месте проведения мероприятий из входящих сообщений.

Генеральный менеджер Microsoft Office Джулия Уайт объяснила, почему в Microsoft осторожничали и не выпускали инструменты сортировки писем, основанные на машинном обучении и Office Graph: боялись, что пользователи их не примут.

«Зная, с кем вы больше всего общаетесь, система напомнит, кому в первую очередь нужно ответить, укажет, с кем вы встречаетесь чаще других, с кем теряете связь и с кем раньше поддерживали контакт, а теперь перестали», — отметила Уайт.

Преимущества очевидны и хорошо увязываются с обещаниями Microsoft об улучшении продуктивности. Но Уайт также отметила, что подобные функции балансируют на грани между полезностью и вмешательством в личную жизнь, поэтому и приходилось осторожничать.

«Это непросто; мы работаем над технологиями машинного обучения для почты уже давно и реализовали разные модели их применения, но в конечном итоге люди сами решают, нужно ли им это, — продолжила она. — Если какой-то вариант пользователям не нравится, от него сразу отказываются. Поэтому новую функциональность нужно сделать адаптируемой и достаточно заметной, чтобы заинтересовать пользователя. Сами технологии были готовы уже какое-то время, но нужно было правильно их преподнести. Если самообучаемая функция допускает ошибку или навевает жуть, от нее избавляются».