Microsoft는 지난 1 년 동안 사용자 보안을 손상시킬 수있는 기능을 도입 한 데 대해 상당한 비판을 받았으며 어느 정도는 특히 EEF 비판과 관련하여 회사가 그 선을 넘어 섰다는 데 동의합니다. 그러나 불필요한 사용자 데이터를 수집했다는 비난에 대한 Microsoft의 반응은 다른 행동을 확신하지 못했습니다. 결국, 최신 특허 출원 기능이 가동되면 Microsoft는 더 많은 고객 비판을 받게 될 것 같습니다.

이 회사는 자사의 특허 출원 소프트웨어 제품을 "태스크 연속성을 통한 쿼리 구성"이라고하며, 앱간에 실시간 공유를보다 쉽고 편리하게 할 수 있다고 주장하며, 이를 통해 사용자는 정보를 바탕으로보다 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.. 예를 들어, 사용자의 목표에 관한 충분한 정보가 있으면 검색이 향상 될 수 있습니다.

마이크로 소프트는 예를 들어 설명했다. 누군가가 댄스 관련 프로젝트를 진행 중이라면, 브라우저에서 관련 데이터를 수집하려면 브라우저 자체에 본능이나 비자발적 제안이 전혀 없이도 검색 창에 요구 사항을 입력해야한다..

Microsoft는 현재 소프트웨어 모델에서 응용 프로그램이 자체 사일로에 국한되어 궁극적으로 생산성과 성장을 손상시킬 수 있다고 말합니다.

첫 번째 응용 프로그램은 첫 번째 응용 프로그램에서 두 번째 응용 프로그램으로 전환 할 때 사용자가 원하는 내용에 대한 브라우저 암시 적 힌트를 제공하지 않습니다.

사용자는 작업을 전체적으로 인식합니다. 그러나 응용 프로그램은 일반적으로 운영 체제에 의해 연결이 끊어지고 어떤 식 으로든 중재되지 않기 때문에 컴퓨팅 시스템은 사용자의 전반적인 목표에 대해 전혀 알지 못합니다.

Microsoft에 따르면이 문제에 대한 가능한 해결책은 워드 프로세싱 메커니즘, PDF 리더, 최근 상호 작용 된 이미지의 비교 및 ​​분석, 소리 식별 및 음악, 자주 표시되는 위치 및 기타 관련 상황 데이터 기록. 이 실시간 데이터를 수집 한 후 중재자는 모든 정보를 비축하여 식별 정보를 제거하고 Bing에 관련 정보를 제공하여 자동화되고 정확하며 집중된 결과를 생성 할 수 있습니다.

특허 노트:

개시된 아키텍처는 참여 애플리케이션 (사용자가 휴면 애플리케이션과 대조적으로 작업을 완료하기 위해 상호 작용하는 애플리케이션)을 식별하는 중개 컴포넌트 (예를 들어, 운영 체제 (OS)의 일부로서 API (application program interface))를 포함한다. 사용자는 작업 완료를 위해 상호 작용하지 않고) 참여한 응용 프로그램 (예: 사용자에게 직접 표시되는 텍스트, 사진에 포함 된 텍스트, 노래의 지문 등)에서 정보를 수집하고 적극적으로 모니터링하여 사용자의 작업 컨텍스트를 유추합니다.. 그런 다음 기본 검색 공급자를 통해 제안 된 쿼리에 대한 향상된 순위를 제공하기 위해 브라우저 (프라이버시 장벽을 넘지 않는 형태의 유추 된 컨텍스트)와 같은 응용 프로그램 중 하나에 유추 된 컨텍스트를 전달할 수 있습니다. 컨텍스트는 개념으로 추론되므로 PII (개인 식별 정보)는 사용자 동의없이 전달되지 않으며 검색 엔진에는 매우 높은 수준의 컨텍스트 개념 만 제공됩니다.

이 아키텍처는 신호 (예를 들어, 사용자에게 표시되는 일반 텍스트, 이미지에서 인식 된 텍스트, 현재 재생중인 노래의 오디오 등)를 캡처하고 이러한 신호를 상황 별 개념으로 클러스터링합니다. 이 신호는 사용자의 활동을 식별하는 데 도움이되는 고급 데이터 (예: 단어)입니다. 신호를 캡처하는 이러한 행위는 일시적으로 변화 할 수 있다는 점에서 일시적입니다 (예: 평균적인 맥락 개념의 실행과 유사). 신호는 사용자가 시간 T에서 수행하는 작업 (및 사용자가 T-10에서 시간 T까지 수행 한 작업)에 따라 지속적으로 변경 될 수 있습니다.

브라우저 애플리케이션을 캡처 된 신호를 사용하는 애플리케이션으로 사용하는 경우, 브라우저는 중개 컴포넌트의 중개 API를 통해 중개 컴포넌트와 함께 브로드 캐스트 및 수신 (예를 들어, 지속적으로, 주기적으로, 온 디맨드 등)하여 최신 컨텍스트를 가져옵니다. 개념.

사용자가 브라우저와 상호 작용하거나 상호 작용할 것으로 예상되는 경우 (자주 발생하는 것으로 계산 될 수 있고 / 있거나 사용자가 다음에 브라우저와 상호 작용하게하는 순차적 인 사용자 동작의 이력에 기초하여) 컨텍스트 개념 검색어 접두사와 함께 검색 공급자에게 전송됩니다. 검색 엔진 (예: Microsoft Corporation의 Bing ™ 및 Cortana ™ (지능형 개인 디지털 음성 인식 도우미))은 상황 별 순위를 사용하여 기본 제안 된 쿼리의 기본 순위를 조정하여 특정 시점에보다 관련성이 높은 제안 된 쿼리를 생성합니다. 중개 구성 요소의 기능을 포함하는 운영 체제는 임의의 응용 프로그램에 의해 사용자에게 표시되는 모든 텍스트 데이터를 추적 한 다음 클러스터링을 수행하여 사용자의 의도 (컨텍스트)를 판별합니다.

쿼리 제안의 순위를 높이기 위해 검색 공급자에게 신호로 전송 된 유추 된 사용자 의도는 쿼리 제안이 사용자가 실제로 달성하려는 것과 더 관련성이 있기 때문에 사용자 경험의 해당 개선을 가능하게합니다. 아키텍처는 텍스트로 제한되지 않지만, 디스플레이 된 사진에서 인식 된 텍스트뿐만 아니라 사진 메타 데이터의 일부로서 제공된 지리적 위치 정보 (예를 들어, GPS (Global Positioning System))를 ​​이용할 수있다. 마찬가지로 다른 신호는 현재 재생중인 노래의 오디오 지문 일 수 있습니다.

표시된 바와 같이, 검색 명확성을 개선하기 위해 다양한 애플리케이션에 의해 이용 될 수있는 컨텍스트 및 공유 캐시로 인해 질의 명확화가 해결되고, 최소한의 충분한 양의 정보 만이 하나의 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 전송되기 때문에 프라이버시가 유지된다. 응용 프로그램, 구성 요소 및 장치간에 사용자 컨텍스트를 공유 할 수 있습니다.

중개 컴포넌트는 예를 들어 OS의 일부 및 / 또는 OS와 통신하는 별도의 모듈 또는 컴포넌트 일 수있다. OS의 일부로서, 중개 컴포넌트는 디바이스에서 관여 된 비 OS 어플리케이션을 식별하고 참여 된 어플리케이션에서 정보를 수집하고 적극적으로 모니터하여 사용자의 작업 컨텍스트를 유추합니다. 그런 다음 기본 검색 공급자를 통해 제안 된 쿼리에 대해 향상된 순위를 제공하기 위해 안전한 방식으로 브라우저와 같은 응용 프로그램 중 하나에 유추 된 컨텍스트를 전달할 수 있습니다.

물론, 사용자에 대한 주요 관심사는 정보 유출 위험에 대한 것입니다. 이는 Microsoft의 확실한 확신이 될 수없는 것입니다. 특허 아이디어는 상황에 맞는 정보를 위해 작업 화면을 긁어 내고 이에 대한 응답으로 Google 검색을 시작하는 도구 인 Google의 Now on Tap 또는 Screen Search와 다소 유사합니다. 최신 아이디어는 훨씬 더 자율적입니다.

회사는이 중재자를 기본 제공 기능 또는 Windows 10에 설치할 수있는 옵션 모듈로 소개 할 수 있다고 말합니다. 후자의 경우이 플랫폼은 자동화 된 검색에 혁명을 일으킬 수 있으며 상황에 맞는 인식을위한 강력한 도구가 될 수 있습니다 컴퓨팅. 그러나 내장 기능이 도입되면 OS는 개인 수준에서 더 이상 사용되지 않으며 대부분의 사용자는 기능을 벗어날 방법을 찾고있을 것입니다.