時間：2017-04-11 來源：互聯網 瀏覽量：
技術與創新是人類不斷向前的動力，是人類連通未來的紐帶，前沿科技爭分奪秒地改變著我們的產業格局,推動著世界進步。接下來，第一財經首席執行官周健工將對話微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席洪小文，聽一聽他們如何通過技術與創新讓未來發生。
周健工：洪博士，我想問你第一個問題啊，其實大家最近最關心的一個事情就是吳恩達離開了百度，此前陸奇加入了百度，大家都認為這個吳恩達離開百度是人工智能建立很大的事情，也是百度一個很大的事情，那從人工智能的角度和百度的人工智能的戰略，想請你解讀一下這意味著什麼對於百度?
洪小文：這我不能替百度說什麼，這是它們自己。但是我想人才流動在任何很蓬勃的領域都是很正常的事情，我覺得在高科技，我們在看整個高科技行業的話，在中國在矽穀啊或者什麼這些地方，人才的流動率都到25%左右25%以上，所以我覺得人才的流動也代表這個領域非常的蓬勃發展，那就競爭非常的激烈。我想AI更是這樣，我相信就是說，任何公司對於好的人才都想爭取，更不要說留住，那我想這個基本上是我的看法。可能報道上大家常常有接觸講領軍人物，報道都會多，但是我想任何事情都是要一個團隊，那麼事實上我想，我舉個例子就是說，其實AI已經做了60年了，到去年60年了，1956年AI特別定義，然後大家知道經過了兩個冬天，然後現在這過去一年，現在變成家喻戶曉，每個人都關心AI，那這個不管從時間上來講還是從團隊上來講，當然很多人參與AI這些東西，事實上你可以說他們是背後的無名英雄，但事實上大部分科學家他不希望報道。AI的第二個冬天，當時他們就是做這個所謂的神經網絡的時候，那個時候因為一個是計算，更重要的是數據，當時很多人看好這個東西，很多人去做，但是因為數據啊還有相關的配套還沒有到時，所以大家就覺得好像不怎麼樣，就沒有再去關注了，那一直到最近這可能不到十年的時間，數據量的增加，計算的成本降低，然後加上算法上，深度學習在算法上的確有些突破，還有一些所謂的深度增強學習，這些東西又再一次的把AI炒得這麼火熱。所以像這些人，事實上可以說在很多一段時間，沒有人去報道，他們經常不care的，就是說科學家就是知道這個競爭，包括在微軟，我們做AI從91年比爾蓋茲成立整個的研究院，包括98年成立的亞洲研究院，我們做AI也做了20幾年25年，當然也比不上做了五六十年，但是在這業界二十五六年也是非常長的，那我想做科研也是這樣想的，你要耐得住寂寞，有一個團隊，不要說想出名，也不是隻是為了得到明年我可以做什麼，後年我可以做什麼，能夠把眼光看長，能夠耐得住寂寞，最後有很多突破。所以我會更是這樣子來看這件事情。
周健工：前些年IOT的概念，物聯網在中國炒了很久，但是你很難看到一個真正得到很好應用的一個場景，但是現在AI技術的發展，大家看到在物聯網裏麵，人和機器之間用語言進行交互，比用屏幕界麵這種輸入法更自然，是不是自然語言處理 裏麵讓汽車，出行，還有各種各樣的智能硬件，產生了一個新的交互的界麵，能夠讓它比較快的去發展。
洪小文：我想分兩個層麵來看，語音交互，特別是下命令，很自然，人就會這樣做，但是呢，完全用語音的東西來做回複，其實不是很自然，為什麼，假如我讀給你一個重要的東西，你看到了還會把它記起來，或者我念給你一個數字，你要記起來，否則你會忘記，那你說我用語音去問我銀行還有多少錢，它會念一遍我可能忘了，所以我還是比較相信多通道multi-model的這樣，有時候我們是真的需要Hands-free and eyes-free，開車你的眼睛要盯著路上看，你不要看其它地方，然後手拿著鍵盤也不能那個，然後Hands-free and eyes-free是有它的價值的，那有的時候我們在家裏啊，聽聽音樂啊，聽聽氣象啊，聽聽故事啊，這個有可能就用現在語音的這種東西，但是家裏還有電視啊。其實你看啊，我個人估計，像我們講的ECHO啊像小娜這些東西，目前感覺好像都是語音進語音出，其實為什麼這些東西不可以用在電視上麵，電視上麵現在都有智能電視，有個機頂盒，上麵還可以選這些，你為什麼不可以對著電視講，回來的時候有時候聲音還加上畫麵，這個其實有時候我覺得在家裏的話我覺得也是一個有可能發展的一個方向。另外一個就是說，微軟的策略就是說，對家裏的這些不管是音響也好電視也好很重要，但是更重要的就是說手機也是大家花很多時間，並不是有這些東西你就不用手機了，那你能不能夠做一個小娜小冰這樣子的服務，它能夠都把這些串起來，就是不要覺得音箱是一個，手機是一個，PC是一個。今天我們的PC windows每一個上麵都有小娜，有一個東西你可以打字，你可以跟它講，然後你在手機上也有一個Cortana，音箱上在其它 地方，這樣的話你在自己做過的事情，它都會記起來，譬如說音箱提醒我什麼，然後到windows你在上機，它也可以在那裏提醒你，不用你還要到音箱那裏才會提醒你，就是說你真正的一個智能助理，或者有的時候我們說Guarding Angel，就好像有一個天使在保護你，在照顧你，這就有點像雲，它可以無所不在 。
周健工：其實談到人工智能，可能跨時代的一件事情就是AlphaGo戰勝人類，當時很轟動，但是你仔細想一想，你讓機器去，它真正的學習能力可能連一個三歲的小孩都不如，因為它隻是用了一個重複啊計算啊這種記憶最簡單的一種智力活動，其實AI它真正能夠從事真實世界的複雜場景這樣的一種的學習能力，現在真的具備嗎?其實我覺得AlphaGo的學習能力也不是那麼……或者說像三歲小孩那麼強，或者說不是一種類型的學習能力，現在就是說如果它真正具備人的學習能力，現在還是有很長的一段距離嗎?
洪小文：非常長。我覺得你講得很好，就是說我們說強AI弱AI，或者叫窄AI寬AI，我解釋一下什麼意思啊，就是說其實AI最早期的發展叫做專家係統，你可能也聽說過，專家係統的意思其實就是說它是專才，它專門學某個東西，我們說醫生它就懂醫生，我們說科學家，下棋的人就隻會下棋，其它的東西，我們常常講說愛因斯坦，最了不起的科學家，無法照顧自己，煮蛋把鍾給丟到鍋裏去了，那麼這叫專才，expert assistance，但是人呢，人最了不起的地方，人是通才，人是每樣東西懂一點，我不是下棋的專家，我也不是醫生，但是呢，每樣東西都可以跟你談，然後我們這些東西也不會太離譜，我不知道的我會告訴你不知道，然後給你一些我的不同的想法，我也可以照顧我自己啊什麼的，所以這個東西就叫強AI，或者叫廣義AI，不是說我們AI 不想去做這種廣義的AI，做不了，太難，人最了不起的就是你即使是普通人，你今天給他一些數據，他不但會學習，有時候對一些新的問題會提出一些想法比專家還厲害，是有可能的，舉一個例子就是說，很多我們講的跨領域的結合，常常會鑽進一個死胡同，然後一個不同領域的人來這邊跟你一起討論以後，反而有一些新的東西進來，然後解了一個曆史上了不起的發明其實是這樣發明出來的，那這就是人的一個了不起的地方，常常會天外飛來一筆這種創造力。那麼今天AI的話，大家仔細想，AI裏麵數據需要，計算不用說了，它的算法都是來自於人啊，AI的軟件都是人去想起來去寫進去的，AI除了它自己可以寫程序，自己還能夠想出新的創造力，今天這方麵是完全沒有一個譜的，我們都不知道怎麼做，因為人也不知道怎麼做，我們人沒辦法有係統的去製造出創造力，我們都不知道怎麼做，怎麼可能教會機器怎麼做呢?所以這個我覺得可能從哲學上來講可能永遠達不到。
周健工：好的，洪博士，非常感謝你。
