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    文/騰訊科技 韓依民

    9個月前,科技巨頭微軟為迎接人工智慧浪潮的到來,在組織架構上進行了重大調整。

    2016年9月29日,微軟宣布合併「技術與研發部門」和「人工智慧(AI)研究部門」兩大部門,組建新的「微軟人工智慧與研究事業部」(Microsoft AI and Research Group),洪小文及其領導的微軟亞洲研究院,一同被划入新的部門。

    這一舉動被外界解讀為微軟在全麵塑造它在人工智慧領域的能力和影響力,將產品部門與研究部門相結合符合人工智慧行業的發展規律——基礎理論的進步是應用層面獲得突破的根本。

    在近幾年工業界興起人工智慧熱潮之前,微軟已經人工智慧領域的基礎研究方面做了長期投入,是時候將這些研究能力和成果轉化為產品和應用。

    洪小文是微軟這個有關人工智慧宏大計劃中的重要人物。

    從1995年加入微軟開始,洪小文已經為這家公司服務了二十餘年,如今,他已是微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長,領導著微軟在美國本土以外規模最大的一個研究機構。

    在全新的「微軟人工智慧與研究事業部」中,包括微軟亞研在內的研究部門,將為微軟人工智慧戰略不斷輸送彈藥,對於身處其中的洪小文而言,作為人工智慧領域老兵,這只是過去二十多年征途的繼續。

    後天只有48小時

    在微軟有這樣一種說法:研究院在為公司賺後天的錢。

    通常來講,一般公司大致可以分為三個部門,一是銷售部門,賺今天的錢;二是研發,賺明天的錢;而研究院旨在為公司做技術儲備,當新產品發布出去后,可以馬上有新的技術應用到下一版本,所謂掙後天的錢。

    問答社區知乎上有網友戲稱微軟亞洲研究院為「國際善待博士組織」,因為微軟亞研是一個專註研究的部門,這意味著它與具體應用的距離可能稍遠。但在洪小文看來,對研究院而言,其職能具體又可以繼續分為今天、明天和後天。

    產生這種想法的原因在於,當下科技進步非常快,沉澱了海量數據,新產品發布的頻率已經更新到一個月一次、一周一次甚至每天都有。基礎研究當然是科技進步的根基,但並不是所有基礎研究都是圍繞解決五年、十年甚至二十年的問題而進行。比如一個研究可以使產品做出巨大改進,下個月就可以推出,自然就不必特意等待太長時間。

    怎樣將研究成果真正轉化為實際產品,這考驗著微軟內部研究部門與研發部門的協作默契,而對於如何與其他部門合作,洪小文給出的答案是:靈活和敏捷。

    事實上,微軟將研究部門與產品部門歸入一個大體系內正是出於同樣考慮:產品部門和研究部門不應該分得那麼細,而應該是很密集地結合。

    「人工智慧還有很多東西做的很粗淺,需要有人做長期的研究,總要有團隊看十年以後的東西,所以我覺得短期、中期、長期都要有。但研究院對於我們明年甚至於下半年推出的東西也是要做出貢獻的,就像我講的,後天只有48小時。」

    應用上兩條腿走路

    儘管研究員們俯身實驗室的探索,是人工智慧應用層面得以突破的基礎,但對大眾而言,人工智慧在實際生活有哪些應用,才是離自己更近的話題,而大眾關注的方向,通常蘊藏著巨大商機。

    位於美國總部西雅圖的微軟研究院,如今已將翡翠之城培育為矽谷之外第二個人工智慧發展中樞,位於北京中關村的微軟亞洲研究院,也早為中國的人工智慧創業界輸送了大批人才。微軟在人工智慧研究上的投入和堅持無需多言,但回到這隻龐然大物本身,它如何將在人工智慧上的投入,真正轉化為驅動自己獲得更多市場回報的成果,更加牽動人心。

    對此,洪小文表示,微軟在人工智慧的應用層面有2B和2C兩條轉化路徑。

    在2B業務上,人工智慧幫助企業做數位轉型是一個重要應用方向,具體來講包括,第一,通過人工智慧的方法收集數據,進而幫助迭代下一代產品;第二,通過人工智慧讓企業與客戶之間建立更好的聯繫,及時了解客戶需求;第三,通過大數據、人工智慧讓公司的運行變得更有效率;最後,藉助人工智慧和大數據激勵員工的創造力,讓員工對公司能有更多產出,「讓人工智慧幫助員工在更有效率的情況下可以兼顧到家庭。」

    洪小文介紹,人工智慧技術在2B層面的應用報道比較少,但實際上已經有很多案例,比如利用物聯網、大數據改善電梯的包養和維修等。在2B的應用方向上,微軟雲服務將是重要載體。

    在2C業務上,微軟正在藉助小冰、Cortana打造一個跨設備的人工智慧個人助手,通過這兩個產品串起更多產品,打造生態,進而為用戶提供更多服務。

    在商業化上,2B業務往往有著更清晰的盈利模型,與之相比,2C業務如何盈利顯得相對模糊,但洪小文對此懷有信心:從R&D研發的角度來看,我認為只要做一個東西很多人用,總會找到商機。

    往前一步需靠基礎研究

    洪小文結緣人工智慧已近三十年。

    上世紀90年代在卡內基梅隆大學讀博時,他與師兄李開復(微博)堅持採用隱含馬爾克夫模型的框架做語音識別,他們的共同導師瑞迪教授彼時並不認同這一研究思路,但卻表示支持。

    這一思路結果被證明大獲成功,直接奠定如今蘋果、微軟及其他公司與機構的語音技術研究的基礎。

    人工智慧的發展道路其實並非一帆風順,經歷了幾次起落。

    洪小文博士畢業時,正值人工智慧研究從第一個冬天走出的末期,春天馬上就要來了,但到了1998年,人工智慧再次陷入低谷。直到近幾年,由於在應用上具有可觀前景,人工智慧受工業界的推動再次進入舞台中央。

    對此,洪小文忍不住感嘆:有時候也覺得是不是紅過了頭。

    作為微軟亞洲研究院的帶頭人,洪小文對人工智慧的判斷持有謹慎的樂觀,比如他認為人工智慧絕對不是無所不能,它沒有創造力;當前,人工智慧在感知層面,包括語音識別、圖像識別上已經達到很高水平,但在認知、了解、因果關係的分析、預測上,人工智慧做的還是很少。而要在這些方面取得突破的話,需要在基礎研究上進行真正投入。

    與國外公司相比,中國科技公司在基礎研究上的投入相對薄弱,對此洪小文認為,中國已經有很多公司和學校是世界級的了,在這樣的情況下,我認為可以多花一些資源做一些基礎的研究,這不是抱怨,而是一些寄語。

    「工業界的很多東西一定是學術界先走了好長好長的路,而且可能是失敗了又失敗,工業界才有這個成果,」洪小文感慨,「沒有一番寒徹骨,哪得梅花撲鼻香。」

    人工智慧還有很多方向是需要學術界去推動的,但是數據是人工智慧的燃料,而很多數據可能掌握在工業界手裡,那麼學術界和工業界應該如何配合?洪小文認為,與工業界合作、鼓勵政府開放數據等,都是可行的解決方案。

    與人工智慧相處的方式

    對於人工智慧,人類總是懷有一絲恐懼,這個由人類親手創造出來的智能,未來會不會有一天成為創造者的敵人,這是一道暫時無解的謎題,但懸在每個人心中。

    洪小文是一個對未來持有樂觀態度的人。他認為,人工智慧是否會做壞事,歸根結底由創造它的人決定。「做一個有意識的機器人其實沒有太多意思」,因為「有意識就代表你不能控制它,而實際上,人類做任何東西就是要可控。」

    他用一個生動的比喻來說明自己的觀點,「你做一個東西,巴不得它比你聰明,又不能控制它,又有自己的意識,那多生一個孩子不就好了?」

    基於此,他認為,做一個有意識的機器人在學術上有它的道理,但在實際應用上,是否有真正價值需要打一個大問號。

    但洪小文並不否認人工智慧的進步會給人類生活帶來影響,科技的創新一直會對職場產生衝擊,要應對這種挑戰,第一要調整對下一代的教育,「讓他認識未來的世界,多學未來需求大的,少學未來需求少的。」另外,需要培養獨立思考的精神,避免成為單方面接受機器餵養信息的人。

    洪小文具有理工男的嚴謹,同時對人文保持關注。他認為,除了通過教育改善後代對人工智慧時代的適應力,還應該關注社會發展進步的根本:技術和全球化能讓宏觀經濟變好,但是它沒有解決微觀經濟分配的問題,社會一定有一些人比較弱勢,技術當然會帶來進步,但怎麼樣照顧到這些人,還是需要回到根本。

    「我深信AI(人工智慧)+HI(人類智能)才是真正未來。」

    轉載文章請附上來源:專訪微軟洪小文:AI絕非無所不能 要想進步需關注基礎研究 – 科技空間 TechRoomage