對話沈向洋：在人工智能最好的時代，尋求可能性比超前顧慮更關鍵

編者按：7月17日至19日，2017微軟教育峰會於華盛頓州雷德蒙市如期舉行。本次峰會以“The Edge of AI”(AI邊緣) 為主題，涵蓋了以人工智能研究為重點的各種主題演講、講座、專家小組討論和技術演示。眾多來自計算機科學、社會科學、人文設計與互動以及政策等領域的思想領袖和研究人員出席了此次峰會，共同探討了人工智能帶來的一些關鍵性挑戰，探尋了開發人工智能、解決全球迫切問題所需要的下一代方法、技術和工具。

微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋博士參與了本次峰會中的爐邊談話環節，分享了近年來人工智能在各領域產生的變革性影響以及微軟研究院目前正在密切關注的行業方向，並探討了人工智能可能帶來的一係列實際問題。

近期，我們將選取精彩環節與大家分享，今天分享的內容是沈向洋博士的爐邊談話。

（以下為沈向洋博士分享的精簡版文字整理）

26年前，人工智能是個束之高閣的高冷概念。比爾·蓋茨當年就有一個大膽的想法：如果計算機可以看、聽、說，甚至理解人類所思所想，那必定會是一種妙不可言的絕佳體驗。當時人們缺乏理解運作原理的技術基礎，更沒有相關應用或產品作為概念參照，誰也沒法預見未來的人工智能形態。而就在這一年，微軟研究院誕生了。

即使人工智能普及化在短期內依然無法實現，但越來越多的產品觸手可及，我們能分明地感受到科研落地帶來的溫度和速度。為人類提供優質服務、幫助企業實現美好願景是微軟的使命和目標，也是微軟研究院一直以來秉持的指導理念。從微軟研究院成立最初的三個研究組，到如今不斷豐富和擴展的多元化研究體係，微軟研究院在發現問題和攻克技術難題的循環往複中，致力於推進人工智能的研究進程。

從無到有，攻堅克難。這些年來，微軟研究院做出了很多非常出色的成果，人工智能領域也因此取得快速的進步和突破，為此我深感幸運和驕傲。我們欣喜地發現微軟研究院的很多科研成果都極大地促成了人工智能產品的研發和落地，而人工智能技術的應用也為很多現有的產品增色添輝。

微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋博士

人工智能已然發展成為當下最熱門的投資風口，除此以外，“量子計算”、“安全與隱私”這兩大領域同樣值得關注。量子計算是微軟一直在堅持研究的方向之一，多年的研究經驗正在逐步引領我們接近正確答案，保持量子比特的穩定狀態一直是量子計算難以攻克的突破口，對此我們很有信心。一旦我們可以收集到足夠量的量子比特，先前的所有努力就能夠彙集產生質變。

另外一個讓我非常激動的是安全與隱私領域，這對微軟來說也是當下正在麵臨的一個問題。具體說，安全和隱私問題貫穿微軟的科研中心。我們未來的研究構想是確保安全係統不僅能夠在電腦使用和休眠情況下正常運作，同時還能確保計算過程同樣安全。

微軟人工智能及微軟研究事業部（AI & R）是目前微軟四個部門中最新也是規模最小的一個，但是過去幾年中我們在人工智能領域取得的成果卻是非常可觀的，其中既包括科研成果，同時也包括由科研助力誕生的各類產品。我們很高興人工智能的應用、服務和產品正在或多或少地影響企業和個體，微軟人工智能及微軟研究事業部也一直在考慮一個問題：我們到底能夠提供什麼樣的產品和服務？

目前，微軟人工智能及微軟研究事業部共有三條產品線，第一類是以必應（Bing）為代表的搜索引擎和以微軟小娜（Cortana）為代表的個人智能助理，我個人認為人工智能最終的呈現形式就應該是小娜這樣的，在正確的時間、地點，用正確的信息幫助人類做正確的事；第二類就是智能聊天機器人，比如我們目前推出的小冰（中國）、Rinna（日本）、Zo（美國）、Ruuh（印度）；第三類就是人工智能在微軟現有產品中的植入應用，特別是Office係列，我們前不久剛剛推出的Microsoft Translator就可以實時翻譯國際會議演講，當然，未來還會有更多的應用呈現在大家麵前。

人工智能技術在部分領域會產生變革性的影響，其中既包括醫療為代表的垂直領域，也包括以銷售和市場為代表的水平領域。目前，人工智能正在積極結合雲計算、大數據，探討行業發展的新常態，和數據的搭配應用正在催生全新的商業進程。微軟目前也在關注一些應用人工智能進行變革的行業，如市場營銷、人力資源和客戶管理等等，這些傳統領域將會受到人工智能的衝擊並且需要作出反應。

最近有很多關於人工智能未來可能會對人類產生威脅的言論，事實上相比目前看來遙不可及的超級智能，一些實際發生的問題會更加令人擔憂，因為沒有先例，所以部分人工智能技術落地後所帶來的社會影響是我們現在難以預知的。現在自動駕駛領域的發展勢頭非常迅猛，可能不久以後人工智能就可以真正應用於上路行駛，但當社會發展到50%的汽車由人操控、而剩下的50%被人工智能取代的階段時，很多社會問題就會顯現出來。要短期內考慮所有的因素去解決這些問題是非常困難的，因此我們需要一步一步去嚐試才能總結出適合人工智能社會規範的正確路徑。

其實，很多人也在擔心人工智能時代的產業結構變動，新技術的加入會不會影響當前的就業市場。我們同樣也無法預知未來的情況，唯一已知並且確定的是某些工作會被取代，然而卻無法保證新環境一定能夠孵化出全新的工作形態以填補勞動力缺口。這些都是比超級智能更加現實的問題，至少在當前階段我們更應該把關注重心放在實際問題的探討和解決上。在人工智能最好的時代，尋求可能性比超前顧慮更加關鍵。

下期預告：

如今“深度學習”的概念被炒得火熱，但它的本體究竟是什麼意思？它從哪來？又該到哪裏去？下期“2017微軟教育峰會”精彩分享，微軟人工智能研究顧問、蒙特利爾大學教授Yoshua Bengio將全麵解答深度學習的那些事兒，敬請期待！