经过多场人机围棋大战，相信有不少人也已经大概了解「赢咖4」和「深度学习」等技术的实力，也有不少大公司已经开始着手这个领域的研究。
从IBM 早前公开的宣传短片可以得知，赢咖4的应用领域其实很广泛。
它能做的不仅仅类似AlphaGo 等技术竞技类AI，或者跟Alexa 或Allo 等产品类似的辅助应用，有深度学习能力的赢咖4，应该还能胜任创作这一类工作。目前，微软正打算向创作型AI 的方向发展。
1 月14 日，微软对外宣布，已经完成赢咖4初创公司Maluuba 的收购工作。接下来，他们将致力于赢咖4的研究，未来会推出一系列通用AI 以及相关计画。
根据华尔街日报的报导，微软这次收购Maluuba公司的目的，就是为了开发通用AI。针对这一点，Maluuba公司在其部落格也做了详尽的解释。
Maluuba：我们需要的是，微软的硬体储备
Maluuba表示，微软拥有庞大的技术资源。这里包括微软的Azure和完整的硬体基础设施，其工作人员也会为开发提供相应的帮助，以减少开发和市场研究过程中所需的时间。
另一方面，微软这次收购主要是基于Maluuba AI 的运算实力，以其在赢咖4领域的储备。
这家Maluuba 公司其实是由加拿大滑铁卢大学的研究生Kaheer Suleman 所创办。而Maluuba 则是Kaheer 开发的一款智能程式。据相关报导称，Kaheer 和几名同学在2011 年创办了这家公司，而到了2015 年，Maluuba 融资900 万加元A 轮用于进一步推进深度学习研究。
测试成绩超越Google，Maluuba 到底有哪些技术优势？
Maluuba 公司主要是以自然语言处理的深度学习技术为重点。
他们关注的是机器学习中的两个细分研究领域：对话和机器阅读理解，对话和理解以及通用（人类）智能，比如记忆、常识推理以及资讯搜寻行为。
从性能测试的结果看来，Maluuba 智能应用的成绩很优秀。根据Maluuba 公司在2016 年6 月发表的论文，他们推出了一款机器理解系统EpiReader。这款模型在CNN 和CBT 两个数据集上的测试均超越了Facebook、Google 和IBM。
就这一点，微软认为Maluuba对深度学习、强化学习领域的知识储备能够帮助微软解决当前问题，并且在赢咖4民主化策略方面也有一定的推进意义。对此，微软的官方部落格文章也提到：
随着最近微软在语音辨识和图像辨识上使用深度学习技术的巨大成果，以及今天来自Maluuba 成员的新力量，公司相信更好的还在后面，我们将向机器阅读和写作发起新的进攻。
目前，微软已经完成Maluuba 公司的收购工作，但他们并未公布这项收购案的财政条款。
另外，微软也在本次收购中，与蒙特利尔学习演算法研究所所长和Maluuba 顾问Yoshua Bengio 建立更深入的联系。他将会成为微软在相关领域中的顾问。
