माइक्रोसॉफ्ट ने 2 अप्रैल, 2014 को सैन फ्रांसिस्को में अपने बिल्ड डेवलपर सम्मेलन के मुख्य भाषण के दौरान अपने बुद्धिमान व्यक्तिगत सहायक कोर्टाना का अनावरण किया। हेलो वीडियो गेम फ्रैंचाइज़ी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता चरित्र के नाम पर रखा गया, कोर्टाना को एप्पल की सिरी और गूगल नाउ के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो आवाज-सक्रिय सहायता, सक्रिय सूचनाएं और माइक्रोसॉफ्ट की सेवाओं के पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकरण प्रदान करता था। यह सहायक शुरू में विंडोज फोन 8.1 पर उपलब्ध था, जिसका व्यापक विस्तार विंडोज 10 और अन्य प्लेटफार्मों पर बाद के वर्षों में हुआ।
कोर्टाना का विकास माइक्रोसॉफ्ट के Artificial intelligence और Machine learning में व्यापक शोध पर आधारित था, जो व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और उपयोगकर्ता संदर्भ का लाभ उठाता था। पहले के आवाज सहायकों के विपरीत, जो मुख्य रूप से सीधे आदेशों पर प्रतिक्रिया करते थे, कोर्टाना का उद्देश्य रुचियों, स्थान और कैलेंडर डेटा को ट्रैक करके उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं का अनुमान लगाना था, एक सुविधा जिसे माइक्रोसॉफ्ट ने 'नोटबुक' के रूप में ब्रांडेड किया। इस दृष्टिकोण ने कोर्टाना को एक अधिक सक्रिय डिजिटल साथी के रूप में स्थापित किया, हालांकि इसने गोपनीयता संबंधी चिंताओं को भी उठाया, जिन्हें माइक्रोसॉफ्ट ने उपयोगकर्ता-नियंत्रित डेटा सेटिंग्स के माध्यम से संबोधित किया।
लॉन्च और प्रारंभिक स्वागत
कोर्टाना का प्रारंभिक रिलीज़ विंडोज फोन 8.1 के साथ था, जिसे बिल्ड 2014 में डेवलपर्स के लिए और उस वसंत में बाद में जनता के लिए जारी किया गया था। प्रारंभिक समीक्षाओं ने कोर्टाना के संवादात्मक स्वर और जटिल प्रश्नों को संभालने की क्षमता की प्रशंसा की, जैसे पास के रेस्तरां ढूंढना या संदर्भ संकेतों के आधार पर अनुस्मारक सेट करना। हालांकि, आलोचकों ने नोट किया कि इसकी सुविधाओं का सेट प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में सीमित था, विशेष रूप से तीसरे पक्ष के ऐप एकीकरण और भाषा समर्थन जैसे क्षेत्रों में, जो शुरू में केवल अंग्रेजी (अमेरिका), अंग्रेजी (यूके) और चीनी को कवर करता था।
माइक्रोसॉफ्ट ने कोर्टाना को अपने मोबाइल प्लेटफॉर्म के लिए एक विभेदक के रूप में स्थापित किया, जिसने Apple के आईओएस और Samsung Electronics के एंड्रॉइड डिवाइसों के खिलाफ बाजार हिस्सेदारी हासिल करने में संघर्ष किया था। सहायक को विंडोज फोन के मुख्य कार्यों में गहराई से एकीकृत किया गया था, जिसमें मैसेजिंग, ईमेल और खोज शामिल थे, और इसे समर्पित खोज बटन या आवाज कमांड के माध्यम से बुलाया जा सकता था। 2014 के मध्य तक, माइक्रोसॉफ्ट ने बताया कि कोर्टाना लाखों डिवाइसों पर सक्रिय किया गया था, हालांकि सटीक आंकड़े सार्वजनिक नहीं किए गए थे।
विंडोज 10 और अन्य प्लेटफार्मों पर विस्तार
जुलाई 2015 में विंडोज 10 की रिलीज़ के साथ, कोर्टाना डेस्कटॉप ऑपरेटिंग सिस्टम की एक केंद्रीय विशेषता बन गई, जो टास्कबार में दिखाई देती थी और ऐप्स खोलने, फाइलें खोजने और सिस्टम सेटिंग्स प्रबंधित करने के लिए आवाज कमांड का समर्थन करती थी। माइक्रोसॉफ्ट ने दिसंबर 2015 में कोर्टाना को एंड्रॉइड और आईओएस डिवाइसों तक भी विस्तारित किया, जिससे उपयोगकर्ता प्लेटफार्मों में सूचनाएं और अनुस्मारक सिंक कर सकते थे, हालांकि मोबाइल संस्करणों में विंडोज पर पाए जाने वाले गहरे एकीकरण की कमी थी।
2016 में, माइक्रोसॉफ्ट ने कोर्टाना को अपनी Microsoft Azure क्लाउड सेवाओं में एकीकृत किया, जिससे डेवलपर्स को कस्टम कौशल और बॉट बनाने में सक्षम बनाया गया जो सहायक के साथ बातचीत कर सकते थे। यह कदम माइक्रोसॉफ्ट की अपने उद्यम पेशकशों, जिसमें ऑफिस 365 और डायनेमिक्स शामिल हैं, में एआई को एम्बेड करने की व्यापक रणनीति के साथ संरेखित था। इन प्रयासों के बावजूद, कोर्टाना को Google Cloud के असिस्टेंट और अमेज़न की एलेक्सा से कड़ी प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ा, जिन्होंने स्मार्ट स्पीकर और तीसरे पक्ष के डिवाइसों में व्यापक अपनाना प्राप्त किया।
तकनीकी वास्तुकला और एआई एकीकरण
कोर्टाना माइक्रोसॉफ्ट के बिंग खोज बुनियादी ढांचे पर बनाया गया था, जो प्राकृतिक भाषा समझ के लिए Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) मॉडल और Encoder-Decoder Architecture आर्किटेक्चर का उपयोग करता था। सहायक ने उपयोगकर्ता इरादे और संदर्भ को पार्स करने के लिए Multi-Head Attention तंत्र का उपयोग किया, एक तकनीक जो बाद में Transformer (architecture)-आधारित प्रणालियों में मौलिक बन गई। माइक्रोसॉफ्ट की शोध टीमों, जिनमें microsoft-research शामिल थे, ने Deep learning और Neural network प्रशिक्षण में प्रगति में योगदान दिया जो कोर्टाना की प्रतिक्रियाशीलता को रेखांकित करती थी।
कोर्टाना के डिज़ाइन का एक उल्लेखनीय पहलू समय के साथ सुधारने के लिए Reinforcement learning का उपयोग था, जो उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और बातचीत पैटर्न के आधार पर प्रतिक्रियाओं को समायोजित करता था। माइक्रोसॉफ्ट ने प्रशिक्षण डेटासेट का विस्तार करने के लिए Data Augmentation तकनीकों को भी लागू किया, विशेष रूप से कम सामान्य प्रश्नों के लिए। हालांकि, बाद के Large language model सहायकों के विपरीत, कोर्टाना नियम-आधारित संवाद प्रबंधन और संरचित डेटा पर निर्भर था, जिससे खुले-अंत वाली बातचीत को संभालने की क्षमता सीमित थी।
गिरावट और बंद करना
2018 तक, माइक्रोसॉफ्ट ने उपभोक्ता सहायक के रूप में कोर्टाना पर जोर कम करना शुरू कर दिया, ध्यान कार्यालय और विंडोज के भीतर उत्पादकता सुविधाओं पर केंद्रित किया। जनवरी 2019 में, माइक्रोसॉफ्ट ने घोषणा की कि कोर्टाना को भविष्य के अपडेट में विंडोज 10 टास्कबार से हटा दिया जाएगा, और नवंबर 2019 में, कंपनी ने पुष्टि की कि आईओएस और एंड्रॉइड ऐप्स जनवरी 2020 में बंद कर दिए जाएंगे। अंतिम शटडाउन मार्च 2020 में हुआ, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट ने उपयोगकर्ताओं को अपनी नई microsoft-365 सहायक सुविधाओं, जैसे 'प्ले माई ईमेल्स' पर पुनर्निर्देशित किया।
विश्लेषकों ने कोर्टाना की गिरावट को हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र की कमी, सीमित तीसरे पक्ष के डेवलपर रुचि और Microsoft Azure संज्ञानात्मक सेवाओं जैसे उद्यम एआई सेवाओं की ओर माइक्रोसॉफ्ट के रणनीतिक बदलाव के लिए जिम्मेदार ठहराया। सहायक का बंद होना माइक्रोसॉफ्ट की प्रत्यक्ष उपभोक्ता आवाज-सहायक महत्वाकांक्षाओं का अंत था, हालांकि इसकी अंतर्निहित तकनीकों ने बाद के उत्पादों को प्रभावित किया, जिसमें विंडोज 11 में OpenAI-संचालित कोपायलट शामिल है।
विरासत और प्रभाव
2014 में कोर्टाना का लॉन्च उपभोक्ता एआई दौड़ में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करता था, यह प्रदर्शित करता था कि प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियां Generative AI क्षमताओं में भारी निवेश कर रही थीं। हालांकि इसने बाजार प्रभुत्व हासिल नहीं किया, कोर्टाना ने आवाज इंटरफेस और सक्रिय सहायता के सामान्यीकरण में योगदान दिया, जिससे google-assistant और amazon-alexa जैसी अधिक परिष्कृत प्रणालियों का मार्ग प्रशस्त हुआ। उत्पादकता उपकरणों के साथ इसका एकीकरण भी कार्यस्थल सॉफ्टवेयर में एआई को एम्बेड करने की प्रवृत्ति का पूर्वाभास करता था, एक दिशा जिसे माइक्रोसॉफ्ट आज भी जारी रखता है।
शोधकर्ताओं के लिए, कोर्टाना के विकास ने Natural language processing और उपयोगकर्ता मॉडलिंग में चुनौतियों को उजागर किया, जिसमें अस्पष्टता को संभालना और गोपनीयता बनाए रखना शामिल है। सहायक की नोटबुक सुविधा, जो उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को संग्रहीत करती थी, व्यक्तिगत एआई का एक प्रारंभिक उदाहरण थी, हालांकि इसने डेटा संग्रह के बारे में बहस भी छेड़ी जो Large language model सहायकों के युग में प्रासंगिक बनी हुई है।