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編者：洪小文，微軟全球資深副總裁，微軟亞太研發(fā)集團主席，微軟亞洲研究院院長。對微軟SAPI(Speech API)和Speech Engine技術(shù)的發(fā)展作出了眾所公認的卓越貢獻，并多次獲得類別不同的榮譽和獎勵。它還是美國電機電子工程師學會院士(IEEE Fellow)和國際公認的語音識別專家，現(xiàn)任《美國計算機協(xié)會通訊》(Communication of the ACM) 的編委，并在國際著名學術(shù)刊物及大會上發(fā)表了百余篇學術(shù)論文。他參與合著的《語音技術(shù)處理》(Spoken Language Processing) 一書被全世界多所大學采用為語音教學課本。另外，他在多項技術(shù)領(lǐng)域擁有36項專利發(fā)明。
本期硬創(chuàng)公開課，我們邀請到了微軟亞洲研究院的院長洪小文博士，為我們講解隨著AI的快速發(fā)展其能否跟我們的智能相提并論，暢談微軟在人工智能上的發(fā)展戰(zhàn)略，本文是公開課后讀者問答整理。
我同意這個觀點，但是我大概不會把所有的功勞都交給AI。像之前提到的，AI其實和機器學習與大數(shù)據(jù)，它們其實是有重疊的（特別在今天講的部分中大概有95%）。如果把AI換成大數(shù)據(jù)，我可能會更同意這個觀點。雖然這三個并不是同義詞，但是重疊部分真的很大。
這一次的工業(yè)革命其實也是計算機的一個延伸，因為當下每一樣東西都數(shù)字化了，在微軟我們把它叫數(shù)字化革命（Digital Transformation）。一開始是文檔，再然后是語音檔、視頻檔，現(xiàn)在是通過物聯(lián)網(wǎng)所有的東西都數(shù)字化，把這些都整合在一起、再優(yōu)化地話，的確各行各業(yè)確實都會發(fā)生巨大的改變，人們的生活也會更加的舒適、方便。
AI的未來是Augmented Intelligence，即human+machine的方式?？煞衽e例描述一下您認為的human+machine的場景是什么樣的？
首先，所有的程序后面都是人去編程的，本身就是AI+HI，AI里面沒有人的算法的話是根本行不通的。
另外一方面，機器現(xiàn)在已經(jīng)如此強大，已經(jīng)可以幫我們做到很多事情。特別是在重復性的事情上，AI已經(jīng)變成非常有用的工具?？梢园阉敵烧嬲摹皊uperman”，通過軟件和硬件的結(jié)合，來完成很多我們不能完成的事情。
這就是為什么我認為以后或許人們談到AI不是提到Artificial Intelligence，而是Augmented Intelligence。
通過小冰做過哪些社會實驗嗎？有沒有什么有趣的結(jié)論可以和我們分享？
我們的確給小冰做過一些初始性的社會實驗，來探討人的個性。因為在社會學上，人有各種不同性格。我們另外有和其他的一些數(shù)據(jù)結(jié)合，也發(fā)了一些paper，有興趣地可以去了解一下。
現(xiàn)在熱炒的機器學習，深度學習是一場鬧劇與泡沫呢？還是切實的產(chǎn)業(yè)革命？
說鬧劇和泡沫可能也過了頭，因為有很多人在認真的做深度學習，也是很理智的心態(tài)去對待它，認為還有很多需要改進的地方。的確有一些人是在過分深度學習，但是也不能因為這些小部分而否定掉所有人的工作。
深度學習和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，的確能給人類產(chǎn)生很大的幫助。但是把功勞都給AI或者深度學習，也的確是不妥當?shù)?。深度學習的確很有用，但是它也有自身的局限性，還需要往前不斷發(fā)展。
我們有推出的認知服務（Cognitive Service）， 以及在深度學習上的CNTK。我們也有在關(guān)注其他不同的Framework，將來也會一直關(guān)注Framework的發(fā)展，F(xiàn)ramework可以說是API、SDK更深度發(fā)展的代名詞，可以預見在未來肯定會有更多的Framework出現(xiàn)。
對于程序員來說，機器學習還有其他人工智能的發(fā)展肯定是利多。
就像我之前講得，機器不但不能自己產(chǎn)生算法，就算你給它一個算法還是需要程序員來program。程序員不單只是把別人的算法program出來，很多時候程序員還需要自己去尋找算法的。所以以后對于程序員的需求只會更大。
題圖來自insidehr.com
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