雷鋒網(wǎng)按：人工智能發(fā)展到今天已有 60 年的歷史，成果累累，當然也遺留了 60 多年沒有解決的問題。那么到底哪個問題 60 年都沒解決，而且會繼續(xù)延續(xù)下去，其中被人提及最多的就是如何賦予 AI 情商。

雷鋒網(wǎng)了解到，在 AI 研究方面，微軟有著 25 年的積累。環(huán)顧全球所有科技寡頭，鮮有可與微軟 AI 匹敵的公司。近日，微軟全球執(zhí)行副總裁、微軟人工智能負責人沈向洋在北京的“未來論壇”中發(fā)表了《有情商的人工智能，讓世界更美好》的演講，深入講述了自己多年的 AI 從業(yè)經(jīng)驗、微軟 25 年的 AI 研究成果，以及他對賦予 AI 智商和情商的看法。

沈向洋之“北京遇上西雅圖”

從西雅圖到北京后，沈向洋先是回憶了自己小時候的故事和在微軟亞研的工作經(jīng)歷：

“我這次回國之前，我想起自己小時候在南京的一些場景?，F(xiàn)在的計算機可以改變整個世界，而在 80 年代整個南京市都沒幾臺電腦。當時我父親激勵我，希望我可以用知識去改變世界。

后來我去了微軟，微軟給了我很好的機會去啟動我們在北京的研究院。九年間，我的團隊給我留下了深刻的印象。與此同時，微軟亞洲研究院也取得了巨大成就，這讓我感到自豪。

不僅每個產(chǎn)品不斷有新的進展，而且在人工智能和計算機科學(xué)領(lǐng)域有著很前沿研究和探索。

此時此刻，大家就能看到我們的成果：同傳。同聲傳譯現(xiàn)在已經(jīng)可以做到實時翻譯，這些都是依靠人工智能實現(xiàn)的。

這次來到北京之后，又感覺到我在整個數(shù)字時代當中和整個社會產(chǎn)生了一種共鳴，當然，在這方面還有很多工作可以做，未來的路還很漫長。”

一、AI 可能是人類最重要的加速器

回顧人類創(chuàng)新史，人類發(fā)明了輪船、飛機、蒸汽機、火箭以及衛(wèi)星等。但這些并不是物質(zhì)方面的創(chuàng)新，其實它們所代表的都是一種加速度，是一種促使人類不斷進步的源動力。相比而言，人工智能可能是最大的加速器，因為人工智能不僅延伸了人的物理能力、生理的能力，同時也延展了人類的腦力。

這不僅僅是數(shù)字時代新的一步，實際上也是人類的終極目標。

圖靈展望了這個終極目標，他提出該目標的時候，計算機還沒出現(xiàn)。后來人類有了大型機、桌面電腦、互聯(lián)網(wǎng)、云、手機等。所有這些創(chuàng)新，實際上都只是一個熱身而已，人類的終極目標，是人工智能。

人工智能都已經(jīng)存在幾十年，有起有伏，為何現(xiàn)在又要重提人工智能？人工智能有什么新穎的地方呢？

二、AI 的三大創(chuàng)新

AI 這六十年來，有三個創(chuàng)新點在不斷加速人工智能：

• 無處不在的傳感器。

• 大規(guī)模并行計算的發(fā)展，尤其是云計算的發(fā)展。

• 算法的突破。

這些創(chuàng)新出現(xiàn)后，使得現(xiàn)在的人工智能無處不在。其實搜索引擎背后也有 AI 做支持，同時信用卡防欺詐、個人定制的新聞流、智能家居控制等等也均涉及到人工智能。

當下微軟正在不斷拓展人工智能方面研究的深度和廣度，其中利用 AI 保護電子郵件帳戶不要受到垃圾郵件的困擾，也借此優(yōu)化翻譯產(chǎn)品，而眾所周知的微軟小冰、小娜等則是典型的 AI 落地產(chǎn)品。

三、微軟人工智能的最新進展

“當然，AI 的道路仍舊很長。人工智能目前是我個人主攻的方向，我已做好準備，迎接新一波人工智能潮流，而微軟也為此準備了 25 年之久。”

蓋茨在 25 年前建立了微軟研究院，當時他設(shè)想未來應(yīng)該有一個通用型人工智能：計算機可以看、聽、說話甚至理解人的思想。微軟在二十多年前啟動了三大研究組：自然語言處理組、語音組、計算機視覺組。

在過去這么多年當中，微軟吸引了全球最頂尖的人才到全球各地的實驗室來迎接挑戰(zhàn)。包括最近微軟收購了 Maluuba，這是一支世界頂級的人工智能研究團隊，其中前 Maluuba 顧問、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的杰出人物 Yoshua Bengio 此后將擔任微軟的特聘顧問。

那么微軟在人工智能方面到底有哪些進展？

微軟在計算機視覺方向的進展

在 CV 方面，微軟有著二十多年的研究積累，而且已經(jīng)接近人類的水平。

微軟最近贏得了多項圖像識別大獎，包括 ImageNet 競賽等。能在大賽包攬多項大獎的很多成就都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)，其中有一個 152 層級的 Deep Residual Networks，它可以使得圖像識別的精度不斷提升，正確地識別 1000 多種物體的類別，并能達到 90% 的準確率。

更加讓人激動的是，這些圖像識別能力已落地為產(chǎn)品，包括今年會在中國上市銷售的 Hololens。再比如說應(yīng)用到 Uber 中可用識別工具來確認駕駛員的身份。

微軟在語音和語義方向的進展

現(xiàn)在計算機已經(jīng)可以像人一樣去看，除此之外，它們也能夠聽懂人的話。沈向洋說：

幾年前我還覺得計算機沒有辦法像人一樣識別人的語言。然而現(xiàn)在微軟已經(jīng)成了一家能夠讓計算機聽懂人說話的公司，其中微軟擁有一個存在了 25 年的數(shù)據(jù)集。

目前整個世界有 6500 多種語言，任何一個人都不可能在一輩子當中學(xué)習(xí) 6500 多種語言 。

“可以試想一下，對人類而言，如果我們有非常棒的機器翻譯產(chǎn)品，所有人在交流過程中就沒有語言障礙了。前段時間，我們邁出很大一步，上線了微軟全新翻譯器，它可以同時支持用戶與 100 多個說 9 種語言的人交流。”

這就是人工智能的能力，AI 與機器翻譯結(jié)合后，潛力是空前的，現(xiàn)在微軟也在利用深度學(xué)習(xí)進一步加強翻譯的能力。

沈向洋提到，研究者們必須用人工來對語音數(shù)據(jù)打標簽，這需要大量的人工成本，而有了強化學(xué)習(xí)后，兩臺計算機課互相交流、互相教學(xué)。這里面有一個反向傳播，它們可以學(xué)習(xí)把語言 A 翻成 B，然后再反過來輸出結(jié)果。這使得不需要那么的人工，而且最終訓(xùn)練出來的翻譯準確性非常高。這是亞洲研究院主攻的研究方向，而且在未來會有非常大的潛力。

四、人工智能的關(guān)鍵：知識圖譜

當下，計算機已經(jīng)能取代了人的部分工作。他們能看、能聽，而且可以用語言來描述周圍的世界。

但是除了做感知層面的研究外，還要做認知層的研究。這就需要把概念和想法連接起來，了解它們之間的關(guān)系?！案拍钆c想法的連接”如果放在人類日常生活中，就可以理解為“常識”。

對人來說，構(gòu)建常識圖譜并不難，但是對計算機來說卻是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

過去這么多年中，微軟一直在完善知識圖譜。微軟的 Bing 搜索引擎里有 60 億的個物體和產(chǎn)品，這之間都有一定的關(guān)系。與此同時，微軟還有 Office365 和 LinkedIn 這樣的辦公軟件去完善知識圖譜：把工作中的知識配合語音、語義、圖像識別能力，創(chuàng)造出人工智能助理，幫助用戶完成生活和工作上的服務(wù)。

五、人工智能的難題：認知建模

盡管在這方面取得一些成就，但人工智能只能實現(xiàn)普通的智能。在通用工作方面，AI 還不能和一個人類甚至是兒童進行比較。

嬰兒必須要面臨這樣一個任務(wù)：在他來到這個世界上的時候，必須經(jīng)過思考，需要對一些輸入做出反映：比如微笑、觸摸、發(fā)出聲音，以及把他的不舒服，或者是饑餓的感覺傳達出來。這是通過不斷的試錯完成的。這些孩子們?nèi)绻坏└惺艿健梆I”的話，就學(xué)會了哭，這是一個了不起的成就。他也能夠把他媽媽的聲音和表情與自己的饑餓聯(lián)系起來。隨后他能夠和媽媽進行溝通，能夠解讀并且了解他媽媽的面部表情，這對人來說是很自然而然的。

但是這對于人工智能來說卻很難，對人類這些行為進行建模更難。那么 AI 該如何學(xué)習(xí)？

微軟英國劍橋大學(xué)研究院有一個非常好的想法：在對 AI 進行測試時，可采用通用的世界，或者是數(shù)字化的世界來進行測試。這個數(shù)字化的世界好比真實世界一樣，在測試時研究者能夠?qū)φ麄€環(huán)境進行控制。

為此，微軟推出 Malmo 項目，研究者可以通過《我的世界》游戲去測試人工智能算法。

在《我的世界》游戲中，玩家可以創(chuàng)造房屋建筑，甚至可以創(chuàng)造屬于自己的都市和世界。這款游戲不僅可以單人娛樂，還可以多人聯(lián)機。開發(fā)者們在該游戲中測試算法，十分有利于 AI 對“世界”感知和認知能力的建立。使他們不必開發(fā)機器人去操控實體對象。微軟希望通過 Malmo 去加強通用人工智能的開發(fā)，包括指導(dǎo)人工智能程序?qū)W習(xí)，展開對話，做出決策，以及完成復(fù)雜的任務(wù)。

微軟劍橋?qū)嶒炇已芯繂T卡塔·霍夫曼（Katja Hofmann）表示，Malmo 可用于“強化學(xué)習(xí)”，即人工智能程序通過反復(fù)嘗試和試錯去學(xué)習(xí)，最終做出正確的選擇，開發(fā)者也可以開發(fā)能相互交流的機器人。以下是該項目的視頻鏈接：

http://www.yicai.com/live/5202745.html  ，從第 22 分 10 秒開始。

沈向洋指出：

我們堅信 AI 對所有人都是適用的我們非常興奮能夠與其他合作伙伴開展合作，來解決人工智能相關(guān)問題。我們已經(jīng)取得了很大的成就，但要建立一個通用型 AI 還有很多的事情要做。

這些未完成的事情還包括讓計算機來了解人類，而非以往讓人去學(xué)習(xí)和了解計算機。

讓計算機去了解人類，這其實是一種雙向的溝通，對計算機而言并不容易。這種和人類進行溝通的產(chǎn)品，我們把之稱作“對話型 AI”，對話型 AI 是微軟下一步要做的工作，即人類與機器展開交互。

六、機器如何與人類進行友好的交互 ：讓機器擁有 EQ 和 IQ

我們的構(gòu)想是能夠讓計算機適用于所有人，用戶不再需要去了解計算機和產(chǎn)品的操作方式，而是計算機去了解人類，而不是我們?nèi)チ私馑?/p>

如果一個計算機能夠和人進行溝通、和其他計算機進行溝通，那他們與人以及設(shè)備就能進行合作。

為了讓這種對話型 AI 變?yōu)楝F(xiàn)實，微軟關(guān)注一個很基本問題：HI 到底意味著什么，AI 到底意味著什么？

人類在進行每次溝通對話時，會有語音、語調(diào)、手勢、面部表情等，也有諷刺、幽默以及夸張等不同的修辭。一個非常成功的 AI 必須要有非常好的情商，尤其是對話型 AI。

50 多年前，MIT 一位非常有名的教授發(fā)明了最早的數(shù)字助理設(shè)備，那個時候人們非常想和這個產(chǎn)品進行互動。現(xiàn)在人類已經(jīng)取得了很大的進展，尤其從生產(chǎn)效能方面，微軟有足夠的 IQ 幫助人們更快、更容易地完成每天的工作。與此同時，微軟也在 EQ 方面開展了很多工作，包括聊天機器人。在這個領(lǐng)域當中，很多人現(xiàn)在可能還沒有考慮這樣的話題，但微軟已在進行不同的試驗，并且在全球不同的市場上開展了這樣的項目。

有了 EQ 和 IQ，人工智能才可以使這些計算變得真正個性化。

它們能夠了解人們的日常，而且用戶并不僅僅只和一個設(shè)備展開連接和交互，用戶無論去哪兒，只要有需求，隨時都可以與多個設(shè)備進行連接。

七、AI 讓計算機擁有人的一些能力，同時也讓人更強大

AI 不僅會讓計算機變得更加智能，同時也會增強人類的勢能。

AI 逐漸擁有人的一些能力，同時它會讓人擁有“超能力”，應(yīng)對各種各樣的挑戰(zhàn)。以教育為例，要掌握英語口語，人需要面對面進行溝通，但是老師可能同時和很多不同的學(xué)生進行溝通，他分給每個學(xué)生的精力非常有限。而 AI 卻不會遇到這種問題。

微軟不久前推出一個叫微軟小英的產(chǎn)品，它是一個“英語老師”，可以通過微信公眾號關(guān)注。小英剛上線不久就已有 8 萬多用戶，他們和小英一起練習(xí)改進英語水平。

AI 也可以幫助殘障人士。微軟研究人員對字詞預(yù)測型鍵盤非常感興趣，利用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)幫助用戶提高輸入速度，根據(jù)歷史輸入記錄，在輸入內(nèi)容時預(yù)測下一個詞。該項目可幫助那些不能說話的人士。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論也曾報道過，微軟在 2016 年收購了輸入法公司 SwiftKey。SwiftKey 利用人工智能技術(shù)預(yù)測用戶輸入內(nèi)容的輸入法應(yīng)用，其最著名的用戶是史蒂芬·霍金。在霍金的眼鏡上面有一個紅外線開關(guān)，可以監(jiān)測其臉頰傳感器，讓他在計算機上選擇自己需要的字母。這款輸入法甚至可以用一種特殊的語言模型幫助霍金講話和寫字，得益于 SwiftKey 的技術(shù)，極大地提升系統(tǒng)學(xué)習(xí)、預(yù)測字母和單詞的能力。

演講最后，沈向洋說到：

AI 的未來現(xiàn)在才剛剛開始，我對此充滿希望。正如 Alan Kay 所說：我們對未來進行最好的預(yù)測就是發(fā)明未來。作為第一代 AI 從業(yè)者，發(fā)明未來就是我們想要做的事。

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