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【新智元導讀】 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（Harry Shum）在 Build 大會發表主旨演講後，接受了包括新智元在內的幾家受邀媒體的採訪。他在採訪中談到了微軟的 AI 人才流失問題，對騰訊等公司到西雅圖招攬AI人才進行了迴應。同時，作為微軟去年整合的 5000 AI 人才軍團的負責人，沈向洋談到了他們的四個主要發力方向。最後，有記者問到，陸奇去了百度，微軟還會跟百度合作嗎？來看看沈向洋的答案。 2017年05月10日，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（Harry Shum）在微軟全球開發者大會（Build）發表主旨演講後，接受了包括新智元在內的幾家受邀媒體的採訪。
採訪中，沈向洋博士認為Cortana代表了AI的未來，他多次提到Conversational AI，也即對話式AI。在他看來，智能語音市場遠遠沒有飽和，各大巨頭都在做智能語音助理，正表明這是一個正確的方向，而在亞馬遜Alexa/Echo，谷歌Google Home等先入產品面前，微軟的機會仍然有很多。微軟將利用小娜、小冰的優勢，從語音方面發力。
所不同的是，沈向洋提到，他認為“AI對人類情感的理解將會是非常了不起的一件事”，“大多數的人還沒有認識到能夠不斷聊下去這件事情的重要性”。而在這一點上，微軟的小冰遙遙領先於其他智能語音助理，平均多輪對話次數是目前業界最高的23次。不過，沈向洋也表示，微軟的Conversational AI會“兩條腿走路”，既要發揮Cortana的商務助理優勢，也要充分挖掘小冰在情感聊天方面的優勢。
當被新智元問及去年微軟組建的5000人規模AI團隊的具體組織架構時，沈向洋並沒有直接回答。但他表示，搜索引擎、以Cortana為代表的智能語音助理、用AI幫助微軟現有產品轉型，以及用AI開發全新的產品線，是當前微軟AI團隊主要發力的4個方向。尤其是最後一點，沈向洋堅信，AI將顛覆所有的商業應用，那麼在這其中，決定去做什麼、不去做什麼，是微軟AI當前最重要的事情。
至於關注度很高的微軟AI人才流失，沈向洋似乎對此並不是太擔心，他告訴新智元：“我覺得人才流動非常正常，一個大公司培養了很多的人才，最重要的是一個公司你要知道你存在的價值和理念，這體現在優秀的員工為什麼會選擇留在你這裡，不光是你到外面挖人，你給在這裡員工提供什麼樣非常了不起的環境，讓他在這裡面有非常好的發展。”對於其他公司來微軟“挖角”，沈向洋反而感到非常自豪，認為體現了微軟為中國AI乃至整個IT行業培養了優秀的人才。
沈向洋還表示，在去年微軟重組構建5000人規模AI團隊後，他就成立了一個“微軟人工智能學院”，培養相當一批微軟內部人才，“我們希望通過這樣的方式，可以吸引更多外面的人才來微軟。這麼做，並不是我們擔心又有人挖我們AI的人才，更重要的是，要把我們的人才培養成‘AI capable’。”
接下來，在回答其他媒體記者提問時，沈向洋表示，未來10年左右，計算機視覺可以識別一切。他認為未來3到5年，垂直領域AI將有所發展，看好toB的業務，而未來5到10年，他認為“可解釋的AI”是一個非常值得研究的方向，這方面肯定會有重要突破。此外，沈向洋還表示，認知計算將成為Azure的“重中之重”，看來在智能雲（Intelligent Cloud）方面，谷歌與微軟也勢必有精彩的角逐。
採訪中，沈向洋提到他非常享受做研究的過程，可惜他“後來被鮑爾默趕出來去做產品”。此外，沈向洋認為“可以從安卓興起的過程當中學習很多東西，深度學習下一波浪潮當中怎麼樣可以做的更好，我不覺得微軟一家公司可以把這些東西都做出來。”
新智元專訪沈向洋：如何迴應騰訊等公司爭搶微軟AI人才？
新智元：有一個問題，微軟怎麼應對人才流失？說實話，像騰訊已經把研究院開到西雅圖了。
沈向洋博士：上次我跟馬化騰講，我說你太不像話了，把研究院開到我們門口了。小馬哥還有點不好意思，還有點靦腆。我覺得人才流動非常正常，一個大公司培養了很多的人才，最重要的還是說任何一個公司你要知道你存在的價值和理念，這體現到優秀的員工為什麼會選擇留在你這裡，不光是你到外面挖人，你給在這裡的員工提供什麼樣非常了不起的環境，讓他在這裡面有非常好的發展。你去問問騰訊，騰訊的人才也在不斷流失，騰訊以前沒有AI的人才，所以他必須就要去挖人，去百度挖也好，去別的地方挖也好，都很正常。大家到西雅圖開研究院，對西雅圖本地經濟太好了。在中國還出去招商，把人拉過來，像微軟、亞馬遜或者到其他的大公司，我們也有責任把西雅圖本地經濟帶動起來。
新智元：就像您剛才說的一樣，如何要留住AI人才，就是這個公司的實力了。不過，從現在的新聞來看，從微軟研究院出去的人很多。
沈向洋博士：對，我上次在烏鎮，跟劉雲山書記報告的時候，跟大家說微軟公司在中國，為中國IT產業培養了無數的優秀人才，我說你不僅要看到中國幾乎所有IT公司的CTO都是我培養的，從聯想到海爾到小公司，我說你更加要看到微軟研究院在過去18年，培養了5000個學生，那些才是真正了不起的，新一代的創業公司出來——現在可能不會是這樣的情況——當時計算機視覺、AI公司剛起來的時候，那些投資人來問我一些情況，我說你不要跟我講，在中國開計算機視覺的公司，要麼是我的學生開的，要麼是我的學生的學生開的，這都非常光榮的事情。回過頭來看，微軟研究院、微軟公司對中國的IT發展，很多方面都起了巨大的正面作用，特別是為中國培養了非常多的一流人才。
新智元：那您現在也覺得微軟繼續對外輸出人才也是很自豪的？
沈向洋博士：我們一直覺得非常自豪，微軟研究院一直覺得非常自豪。我們培養了李開復，我們培養了張亞勤，我們培養了趙峰、我們培養了芮勇，芮勇還是我學弟，這些都非常好，我們都覺得非常光榮。
新智元：接下來繼續有高級的研究員離職的話，你們仍然覺得很光榮？
沈向洋博士：你具體應該去問問那些離開的人，他們是不是還是研究員，你聽懂我的意思啊？你問問他們最近研究了什麼，叫他寫個算法給你看一看。
我再補充一下，微軟最近在做一件非常重要的事情，就是人才方面的。6個月前我率領的AI這個部門組建後不久，我就成立了一個“微軟人工智能學院”，培養相當一批微軟內部人才，我們希望通過這樣的方式，可以吸引更多外面的人才來微軟。這麼做，並不是我們擔心又有人挖我們AI的人才，更重要的是，要把我們的人才培養成“AI capable”，所以我們就有一字頭的課、二字頭的課、三字頭的課，一直到六字頭的課，類似研究生這樣的課。我最近剛剛做完一期AI 611這門課，專門做hands-on project，深度學習具體項目。有10個項目，非常了不起，他們這門課結束的時候，我專門用了2小時去聽了他們的報告，非常好！所以，我們現在就是在不斷培養AI的人才，既包括內部的人才培養，也包括吸引外面的人才參加。
在LinkedIn發佈的全球和中國科技企業最佳僱主的排名上，微軟在全球排名第二，僅次於谷歌。但是在中國，微軟超越了谷歌，成為最佳僱主。詳細情況參見新智元公眾號的二條報道：
《LinkedIn 技術VP王迪專訪 | 全球AI人才聚集，Top10 中美公司排行榜》。
微軟5000人 AI 軍團：發力搜索、Cortana等四大方向
新智元：微軟去年做了重組，您率領一個5000人規模的AI團隊，但是對具體的組織架構，我們一直都沒有太多的瞭解，希望您能在這方面介紹一下，這5000人的團隊具體的側重點、方向、人事架構是怎麼樣的。我相信5000人還是分佈在世界各地吧，這時候你們採取怎樣的聯繫方式？
沈向洋博士：我們通常都不會對外部講具體的架構和人事，內部當然任何一個單位都有一個組織架構。不過，我可以簡單跟你講一下，微軟發展AI主要還是在4個方面。
第一，搜索引擎方面。你可以同意，也可以不同意我的意見，那就是今天世界上最大的人工智能可能還是搜索引擎，微軟Bing這麼多年下來做了知識圖譜，超過25億的實體（entities）。這裡面就有很多的知識，搜索引擎本身不僅僅是一個業務——當然現在Bing也很賺錢，我們在美國佔22.6%的搜索市場份額，再加上雅虎的11%（後臺技術是微軟做的），所以我們在美國有1/3的搜索份額，在英國最近漲到16.5%。從AI的角度來講，搜索引擎主要就是World Knowledge——對世界知識的積累。
第二，非常非常重要的一件事情就是Cortana，這是一個私人的智能數字助理，我覺得Cortana代表了AI的未來，對人的瞭解。要做好AI需要三個方面的知識，一個是你對世界的理解，一個是你對工作的瞭解，一個是你對用戶的瞭解，這三件事情在一起的話，才可以做得非常好。我覺得小娜在朝著這個方向走，要去做這個事情當然要有很大的投入在裡面。
第三，其他的公司和微軟一起合作，怎麼樣令AI 幫助微軟（所有產品的）轉型。我剛才提到Office，也提到Cloud，也提到Windows，我們一起做。同時，我們把這樣的一些技術拿出來給其他所有Microsoft開發者去做，比如認知服務（Cognitive Service），這也是我在演講的重點。認知服務這麼多年一直都是我們AI部門在做，其中有很多的技術是從微軟研究院做出來的。
第四，也是我自己覺得非常激動的一點，我在主旨演講的最後稍微提了一下，沒有機會展開講，那就是Every Business App is going to be Disrupted by AI——“所有的商業應用都會被AI顛覆”。所以，我們微軟正在這裡面選擇哪些方向，哪些商業的AI機會我們會去挖掘，希望能夠在不久的將來有機會跟大家再分享這邊的進展。
新智元：目前這些方向還是在探討階段中嗎？
沈向洋博士：我們已經做了很多的產品原型，甚至很多的產品和服務已經有很多人在用了。我在我的演講中也提到，從銷售到市場到售後，這些我們都有在做。
對話式AI：微軟有一些不同看法
新智元：現在有很多公司都將Conversation AI作為一個入口，但也有人認為對話是一個偽需求。從剛才您的介紹當中，我是否可以這樣理解，微軟跟其他公司所不同的，是微軟的對話平臺是從情感這個角度去切入？
沈向洋博士：微軟不僅從幫助你完成任務的角度，微軟同時也非常關注情感方面的研發，我覺得我們是兩條路同時在走，我們小娜是幫助你，你有什麼事情，我幫助你找到需要的問題，同時我們小冰更加是從情感的角度，陪你聊天，試圖理解你，跟你不斷對話。這裡面大家的設計理念是非常的不一樣，比如你要幫人完成任務，你希望越快越好，你要陪人聊天的話，你要能夠聊越久越好，這兩件事情從產品和設計上是非常不一樣的。
大多數的人還沒有認識到能夠不斷聊下去這件事情的重要性，我給你講一個數字，大家都不見得知道。一個人一天講幾句話？事實上，人一天可以講6000句以上，你可能都沒有認識到這一點。為什麼人要不斷講話，這絕對不會是因為要完成一件事情，它是人類自身學習的過程，通過對話、通過交流，跟不同的人學到不一樣的東西，這一點是微軟做AI，特別是對話式的AI，非常注重的一點，其他的公司不見得都很注重。
當前微軟AI最重要的事情：決定做什麼和不做什麼
以下是專訪現場沈向洋博士回答其他記者提問的實錄。
問：微軟全力投入AI，您的部門會繼續擴編嗎？
沈向洋博士：你這個問題要問我們CEO（笑），我覺得一定會的。
問：接下來的首要任務是什麼，有沒有一個發展的進程，比如短期和長期的規劃？
沈向洋博士：是有的。任何一個企業，一個單位，特別是大了以後，一定要去想短期的目標是什麼，中期的希望是什麼，長期的願景是什麼，一定要從這個角度去想。我的部門比較特別的地方就是，我除了 AI 以外，還管研究院。在研究院我們有1000多位科學家，剛才新智元的同事也問道，我覺得最重要的就是，要不斷培養一代一代新的了不起的研究員，去做更了不起的技術。
例如我剛才提到，人工智能（更多在離散的空間做符號處理）和腦科學（更多在Neural神經元做連續處理）這兩個空間的融合。符號可解釋的空間和連續的腦空間之間的關係，三五年前基本上沒有什麼人研究這些方向。我認為更重要的就是應該培養新一代，看到這樣的問題。如深度學習，要去解釋它。
回到您剛才問的，微軟有些什麼樣的目標？我覺得看得蠻清楚的，短期的話AI還是要看到短期業務，哪裡有真正的商業價值。就是我們可以掙一些錢，定個小目標，這都非常重要。但是，更重要的事情是 AI 這個部門成立之後，我們要想清楚如果我們真的覺得AI會顛覆更多的行業應用，在顛覆的過程當中，我們的機會在哪。
主要是兩個方面：一個是在現有的產品，比如Office等跟AI結合，將會有哪些顛覆性的內容產生，有什麼新的產品出來，有什麼新的功能出來，這邊的話我們進展得非常好；另外一個你要去想，新的產品線在哪裡，你有沒有一條新的產品線出來，三五年以後可以做到十億美元的生意。要思考，你有沒有這樣的業務，五到十年可以做到一百億美元的生意。如果有，當然要放馬去追求這樣的機會。所以我們現在整個AI部門最重要的事情，就是決定要做什麼，決定不做什麼。
未來10年左右，計算機視覺可以識別一切；未來5到10年，可解釋的AI是一個值得研究的方向，肯定會有重要突破
問：Harry你好，您之前提到的人工智能研究方向大致可以分為感知和認知兩方面。我想請您以更加技術的語言來說明一下兩者的趨勢，可以舉個例子講一講。
沈向洋博士：說到人工智能，大家今天激動得不得了，我自己也覺得有些東西是真的已經在發生了。首先，你要回過頭來看，為什麼會有“人工智能”這個詞，“人工智能”實際上是對應於“人類智能”提出來的，就是human intelligence。
為什麼覺得人有智能，人的智能基本上分成兩部分，一部分是感知，另一部分是認知。感知是裡面最了不起的，而其中最大的一部分就是視覺的感知。以前有人做過這樣的研究，一個人大概91%的信息是從視覺收集過來的，我忘記了他用什麼樣的方法算出來這個數字，但是我想大家基本上會同意，人絕大多數感知都來自於視覺。然後是聽覺，然後才是其他的感知，比如觸覺。
我覺得這邊的進展非常大，過去這一年我都在講，計算機語音識別的突破最多是5年的事情，也就是說5年之內計算機語音，不管你怎麼去講它都能識別，而且肯定會比人類強。然後，接下來10年左右的時間，計算機視覺也會達到這一點，今天視覺很多東西已經超過人，具體來講比如人臉識別。但我講的是一個很general的，anything is recognizable，到一個新地方，AI看到一個新東西能夠聯想到其他東西，這些我認為大概十年左右的時間可以實現。
但是在認知方面，今天我們遠遠沒有獲得突破，都談不上跟人類相比的地步。首先是自然語言處理的問題，然後就是知識獲取的問題。越來越多的人更應該去做這方面的工作。自然語言處理，我剛才也提到機器閱讀，語言這個問題，相對來講的確是比較複雜。用今天現有的方法，包括深度學習的方法，解出來的效果還不是足夠好，當然用深度學習已經可以幫助到我們很多東西，比如像翻譯也用了很多自然語言的東西。
更重要的，今天大家對整個“認知”這樣的一件事情的定義，還在一個比較初級的階段，什麼叫做常識（Common Sense）？你怎麼知道見到這個人以後，為什麼會對他很有一種親近的感覺？這些我們還不是很理解，而這是一個很大的問題。稍微岔開一點講，很重要的問題，今天我們個人工智能做的這些東西，和腦科學的結合不夠，理解也不夠。很主要的原因就是對“智能”的很多東西，只有人腦這樣一個範本，但人腦結構很特別，今天我們還不夠理解。腦科學作為一門科學，今天也還處在一個早期的階段，我們還不能做太多的實驗，也不能隨時把一個人的腦袋打開塞一些東西進去。
這個是一個長期的問題，現在越來越多的人也在想這樣的問題。連接人工智能和腦科學，今天有一個方向我們覺得是很激動人心，現在在微軟研究院很多的人在做這方面的事情，我也跟很多大學有一些合作，就是所謂的“可解釋的AI”（Explainable AI）。我認為，Explainable AI在接下來5到10年，肯定可以做出非常了不起的成果。今天我如果有研究生的話，我就會讓他們做這個方向的工作，原因非常簡單，因為今天AI最大的突破就是深度學習，但是深度學習的一個最大的問題就是，出來的結果非常好，但是你沒法解釋。
我自己看到的，這方面寫得最好的一篇文章，是最近在《紐約客》的一篇有關醫療AI的。為什麼看同一張圖，醫生會跟你講，你沒問題，原因是一、二、三。但今天AI還做不到這點，深度學習做不到這點，很大的問題是大家解問題的空間不一樣，醫生是在一個所謂的neural，腦的這樣一個連續的空間在解，而AI很多的理解是在符號的離散的空間上去做。
所以，如何把這些東西連起來，從技術上有講有很多有待突破的地方，也是我們現在研究院很認真在做科研的一個方面。
問：微軟現有的一些成果或者說優勢都有哪方面？
沈向洋博士：我剛才提到在一些感知方面，從計算機視覺到計算機語音，我自己是覺得我們都是領先的。
問：有沒有這方面的數據，或者特別強有力的案例？
沈向洋博士：我們是第一個做到語音識別達到人類水準，特別是在最難的數據級switch bot data set，在我演講裡面提到，6個月之前我們已經做到這一點。在計算機視覺方面，我們兩年前第一次做到物體識別（Object Recognition）跟人一樣的準確率。接下來，我希望我們在自然語言理解方面也能有所突破。翻譯也是這樣，翻譯的質量特別是Spoken Language（口語語言），我們肯定也是世界領先的水平。但是有那麼多的語言要去做，還有很多工程方面的問題要去解決，今天微軟也只提供60種語言而已，世界上有6500多種語言，怎麼樣把人工智能普及化，也是我們要考慮的。
微軟亞洲研究院不是公益組織，研究員對公司是有責任的，要把技術轉化為產品
問：怎麼樣把研究院裡研究實際去產品化和商業化。您在成立這個團隊的時候，從研究到產品的流程有什麼變化嗎？另外一個是開發新的產品，比如大會第一天上的Demo，幫助患帕金森症的設計人員重新執行作畫，怎麼樣把這樣的研究個案去擴展開來？
沈向洋博士：這是一個非常好的問題，不知道在座有多少人做過研究，科研是很不一樣的東西，很多人不明白，說這麼多人做科研，怎麼還沒有產品化。科研就是一個很長期的東西，你要麼就不要說自己做科研，要做科研就要有耐心。比如今天大家談的熱火朝天的量子計算，具體哪天量子計算機可以做出來，沒有人知道。有人知道還得了，VC會像狼一樣撲出去了（笑）。在這一點上，美國的這套系統還是值得我們學習。從大學開始，到研究所，再到工業界。以前的AT&T和IBM，再到現在的微軟，很多公司願意花很多的錢出來做長期的科研，而絕大多數的科研成果不僅僅屬於本公司，只是自己的公司有可能得到利益。這一點我們蓋茨講得非常清楚，比如蘋果和微軟早期的成功，很重要的就是圖形用戶界面，而 graphic interface 最早是施樂做出來的，我們跟他們學習。同樣，今天微軟做了很多了不起的事，但是可能其他一些公司，甚至一些初創公司還會做得更好，這都是很正常的。
而且，做科研是非常愉快的一件事情，做科研最愉快的事情就是根本不用擔心別人在想什麼，你自己拍拍腦袋想想就可以，要有一個了不起的想法——我以前是多麼的享受做科研，後來被鮑爾默趕出來去做產品。
最近我跟微軟亞洲研究院同事交流，其實我們能夠提供最了不起的東西是一個環境，這個環境裡面不光是大家的待遇還不錯，更重要的是邊上有比自己更聰明的人，你可以向他們學習。第二，在微軟研究院我們提供一個自由的空間，從來沒有要求你一定要做什麼，研究員你自己想做什麼，你覺得應該做什麼，就去做什麼。因為你已經是最聰明的人之一了，才進得了微軟研究院。有幾個人選擇要走了，出去做VC啊，換一家公司啊，這都很正常，我們就不斷再培養下一代的人，重要的就是你要有一個能夠不斷培養人才的環境。
當然，因為你不是一個公益的研究院，當然對公司是有責任的，包括最重要的一件事情，就是從技術到產品的轉化。目前，AI本身今天很多的東西還在研究階段，所以今天微軟重組，把AI和研究院放在同一個部門——我覺得非常榮幸能夠領導這樣的部門——我們看到了非常多的機會。怎麼從技術到產品轉化這個問題，可能今天最好的例子就是認知服務，其中大概2/3的技術是原來微軟研究院做的，而且做了很多年，以前我們不是很清楚，一些計算機視覺的技術怎麼轉化成產品。但是因為有Azure，有認知服務這樣的機會，很多很多的微軟研究院的技術，都已經通過認知服務轉化成為產品。
我再給你舉兩個例子，今年7月份在夏威夷，我會去計算機視覺最大的國際會議CVPR，今年他們請我做主題演講，我演講的題目就是“Commercialize Computer Vision Success Stories and Lessons Learned”。這裡面我會舉三個例子，一個是認知服務，另外一個例子是我們最近推出了一款很了不起的相機iOS App，叫Microsoft Pix，大家有機會可以試一試。第一版出來的時候，裡面就有12篇以前的論文做基礎。當然有很多其他的公司相機應用做的非常好，包括iPhone本身的camera做的也相當好。
第三個例子是我最喜歡的HoloLens，它研發的過程是“研和發，研和發”不斷循環的過程。HoloLens這幫人之前就是做Kinect，Kinect做出來微軟研究院就做了Kinect Fusion，又做了一個項目叫Holodesk，如果是三維的東西，你怎麼樣加一些三維的虛擬物體進去。後來微軟有一批非常了不起的做產品和設計的工程師，他們想到要在此基礎上做成HoloLens，在這個過程當中，裡面很多計算機視覺、語音的技術都是微軟研究院一起做的，是一個共同研發的過程。
到最後你還是要有產品，因為對普羅大眾來講，他不會去看論文，也不知道你的論文有多了不起。你要跟人解釋，最容易解釋的方法就是你給人看看你的產品，HoloLens馬上就會被人看到，我們希望有機會做一些更了不起的產品，不光是對消費者，更多是針對企業用戶的產品。我個人認為，三五年內，對AI而言最大的機會還是在企業市場中。
微軟的Cortana與谷歌Home和亞馬遜Echo有何不同
問：您剛才把微軟的Cortana還有Google、亞馬遜的相關產品對比，講到各家service都是很不同的，您能不能給我講個例子展開一下。此外，國內AI公司有一個觀點，認為如果做純2B的開發者的生意，如果提供工具，本身可能不是一個在國內環境下很好的商業模式，覺得很苦不賺錢。但您對Cortana 的定義就是一款2B的工具。我比較好奇您怎麼看？
沈向洋博士：第一個問題比較簡單，我想強調一下，其他公司在做digital assistance都做得很好，但都非常難做。最近有個人在網上做了一些調查，好像75%的時候，如果你問Alexa問題，她會說“我沒有答案”（I don’t have an answer）。實際上，今天語音這個東西，不會是因為有一家已經做了怎麼樣，其他人就不用做了，［市場還］遠遠沒有［飽和］到這個地步，谷歌也在做，亞馬遜也在做，蘋果也在做，微軟也在做，國內很多公司也在做，非常好，這個方向至少大家都看得很清楚。就像無人駕駛車一樣，大家都在做無人駕駛車，已經沒有人討論這件事會不會發生。
在這樣一個設計的過程當中，因為它本身就叫digital assistant，幫助你把事情做好。大家想的都是怎麼樣儘快找到你需要的東西，儘快幫你完成這樣的工作，在這樣的設計過程當中，完成任務的時間越短越好。另外一條思路，很特別的地方，我覺得還沒有太多的人做的是從聊天機器人：我是你的同伴，我是陪伴你的，我不幫你解決任何問題。從微軟研究院來說，我們是在兩條腿走路，這肯定是我們最不一樣的地方。
剛才新智元的記者也問到，微軟是不是隻做情感方面？不是這樣的，我們是兩條腿走路。這裡面就像我剛才講的有world knowledge、work knowledge、user knowledge，能夠幫助你解決問題。另外一個怎麼樣可以得到你的信任，怎麼樣可以跟你繼續做朋友，怎麼樣跟你繼續聊下去，在這個過程當中不斷積累知識。我們用的產品設計metrics，你能夠和你這個Agent可以聊多少個來回。Cortana也好、Siri也好，Google Now大概就是三個來回，相當於對話一個半來回。你問Siri，西雅圖的天氣怎麼樣？它說，還是下雨，你就沒什麼問題問了。但小冰就不一樣，小冰我們今天的最高對話次數是23個來回，你不斷有這樣的機會可以和它交流，在交流當中再去學習。我想強調的，並不是我們只做一個不做另外一個，就是助理（服務）和情感（陪伴）我們兩邊都要做。
第二就是你講的2B的問題，我也聽很多人講，對於一個提供商用AI服務的初創公司來講，面對像微軟這樣能稿提供很好的AI服務的公司，小公司有沒有這樣的一些商業的機會繼續活下去？這個問題我自己是這麼看：今天提供這樣所謂的API，我也覺得一般小公司可能比較難做，因為有很大的投入，收費的方式各方面還要跟很多大公司競爭。
我認為很重要的一件事，接下來商業的機會還是在於所謂的business AI。因為它每一個vertical都必須要用AI，要去做這樣的東西，你得一定要真的深入到某一個垂直行業中，必須要有很特別的data，你必須要有這樣的用戶，能夠用到AI的應用部署出去，這樣你可以做反饋。大多數的AI今天的技術不可能做到100%，甚至都不可能做到90%，它裡面有很多的錯誤。比如Alexa、Siri、Cortana，今天來講，很多時候它都沒有真正回答你的問題。但是你需要有足夠多的用戶，他願意繼續用你這樣的AI應用，給你提供反饋，給你提供數據。我自己是很看好垂直行業的。
認知計算會成為Azure重中之重；深度學習可以從安卓如何崛起中借鑑
問：您剛才的演講裡面主要是兩大塊，一塊是AI怎麼幫助開發者更好的去開發更customize應用場景，另外一塊說重新定義（redefine）。我想問一下，微軟通過人工智能對產品重新定義具體怎麼做，有什麼樣的規劃？
沈向洋博士：這個問題非常好，我今天講的主要是三個方面。AI的三大方面，第一，你要有非常強大的運算能力；第二，你要有非常了不起的算法；第三，你一定要有自己的數據。
我用微軟的例子來介紹一下，在微軟，我們當然相信，微軟所有的產品都必須要AI化，重新去定義這樣的產品。我們現在很注重的地方是兩個方面，一個是在所有的Office產品，在主旨演講中我給大家看了 PowerPoint一個功能，就是翻譯（translate）。其實PowerPoint他們還做了另外一個，我自己非常喜歡的，所謂的圖說生成（image caption）：來一張照片，PowerPoint圖說生成可以自動給你出圖片說明，這個我們已經做得相當好了。
PowerPoint很多人用。這樣的數據可以幫助我們不斷改善一些算法。前不久我們也發佈Word，Word裡面使用AI技術，這也非常非常重要。
這裡面還有很多AI的技術都才剛剛開始，我自己覺得Office最激動人心的技術就是所謂的機器閱讀。前不久微軟買了一個加拿大的初創公司叫做Maluuba ，主要就是做這方面的工作，用自然語言、深度學習的方法來做這個東西。深度學習裡面一個很重要的問題，就是回答問題。我覺得對Office的影響會非常巨大，所以我們AI部門的同事和Office的同事一起在做。
另外一個就是在雲這裡，大家合作非常多，你到Azure.com主頁的產品裡面，Cognitive Services的內容放置最顯著的位置上，這是Scott和我，跟我們產品團隊的同事review了以後決定，Cognitive Services會變成Azure的重中之重。Windows還有很多AI，像HoloLens還有很多AI的技術，計算機視覺、計算機語音方面。
陸奇去了百度，你們會跟他們合作嗎
問：您剛才講到微軟在vertical領域跟一些服務商、應用商之間的合作，在平臺方面，像谷歌、亞馬遜、百度這方面的合作，怎樣去解決社會責任和公司商業利益方面？另外，陸博士去了百度之後，百度和微軟在中國人工智能的會有什麼合作嗎？
沈向洋博士：你這幾個問題都問的非常好，微軟比較特別，我們有一個微軟研究院，研究院本身是非常開放的，所有科研的東西每年我們都發很多論文，幾乎所有的公司都沒法跟我們比，到今天為止，過去這20多年下來，在所有的計算機領域最一流的位置上，最佳論文獎獲得者，微軟研究院遙遙領先全球第一。我們今天微軟對社會仍然有這樣的責任，繼續做最了不起的計算機科研，包括AI這方面，並且以開放的方法去做。
從一個商業公司的角度來講，我們還是有兩個方面，你看的很準確，第一我們提供一個平臺和工具，大家都可以用的，包括科研人員、大學的老師、學生都可以用。我們公司也做垂直行業，office AI會越做越好，比如講雲裡面的應用，比如database，這些東西我們都可以繼續做。你作為一個商業的話，跟其他產品競爭很正常。這些大的公司之間，大家可以怎麼合作，可能有幾個不同的層面。
在工具層面，我舉個例子，比如講TensorsFlow，有一些新的工具出來，像深度學習做到這樣的地步，大家都覺得有道理，它就自然會出現一些工具出來。在TensorFlow出現的同時，至少有4、5個工具，比如講亞馬遜最近收了公司去做MXNet，大家各有所長。TensorFlow谷歌推的比較早，推的比較猛，用戶很多。很重要的一點，我們作為一個community，大家應該把一些力量聚集起來。
我覺得大家可以從安卓興起的過程當中學習很多東西，在深度學習下一波浪潮當中怎樣才可以做得更好，我不覺得微軟一家公司可以把這些東西都做出來。
國內公司你提到，我們就是跟國內的公司非常開放的，你剛才提到陸博士，我剛才提到很多其他的同事去其他的公司，大家的關係都非常好。大家可能知道去年11月的時候，我回去微軟亞洲研究院成立了一個院友會，亞勤、我、洪小文，我們一起組織其他人一起過來，大家這麼多年是很好的朋友，即使大家不在同一個公司一起工作的話，我覺得最重要的是大家還在一個行業，大家應該互相幫助，我當然是希望每一個同事在微軟都做的很好，希望以前的同事可以繼續做的很好。
問：微軟會不會越來越多的考慮Open Source的工具？
沈向洋博士：肯定，微軟其實現在已經非常開源了，你看我們CNTK現在完全是開源的。開源是一種文化，有不同的方法可以做開源。我自己是覺得開源對這個世界的科技發展產生了巨大的深遠影響。微軟發展很迅速，我們完全是擁抱開源。
文章來源：微信公眾號新智元
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