隨著人工智能技術的不斷成熟，移動互聯網時代逐漸走向末端。如何在日新月異的當下扎穩腳跟是所有公司企業必須思考的問題。恰逢2017年開春之際，DVBCN&DVBCN推出了人工智能年度人物專欄，聚焦當前人工智能領域，本期分享微軟亞洲工程院院長劉震先生對人工智能的真知灼見。

 

劉震博士歷任諾基亞中國研究院院長、IBM T. J. Watson研究中心高級研究員及新一代分布式系統部高級經理、法國國家信息與自動控制研究所高級研究員和主任研究員等。2012年12月，微軟亞太研發集團宣布，任命劉震博士為微軟亞洲工程院院長。

生于 60 后的劉震說話時臉上總是帶著微笑，言談舉止間讓人自然而然地產生了一種親切感。“人的感受與體驗是最重要。”劉震說，“無論機器學習還是人工智能，我們做技術的，歸根到底是在機器與人之間建起一座能夠自由溝通的橋梁，讓聰明的技術更好的服務人類。”

 

作為全球領軍的科技公司微軟亞洲工程院院長，無論是其學術理論的積淀，還是數十年來行走在技術前沿所獲得的專業經驗，都讓劉震在人工智能領域的發聲頗具權威性。

 

人工智能三大驅動力

 

 

劉震指出當前人工智能技術主要有三個驅動力，一個摩爾定律，第二是大數據，第三是算法，特別是深度學習的算法。這些驅動力使得技術層面有了突飛猛進的發展，但是還是有很多核心技術要繼續開發，不光是在算法方面，更多是模型上面。在平臺上有本地平臺，例如硬件加速器，它可以幫助人工智能算法非常快地實現使用者所要執行的任務。劉震談到，在微軟他和他的團隊就做了一個實驗，用FPGA編程來加速翻譯器，翻譯1400頁的《戰爭與和平》這本書，從俄文翻譯成英文只要2.5秒就可以，就可以看出加速器的作用。當然，云端的計算也是很重要的。在這一波浪潮當中，一個很明顯的趨向是投資機構對人工智能的興趣，據統計，在人工智能領域中，現在新的初創公司有很多。劉震表示，隨著最近的人工智能熱潮，有越來越多的初創公司出現了，這都是好現象，說明整個業界都在發展。毫無疑問，這些人工智能的推動，也推動了智能機器人的開發和推廣。現在有各種形形色色的智能機器人的出現，劉震提到特別是在深圳，可以看到這種公司每天都有新的出現，這是整個業界繁榮的表現。
 

 

人工智能發展的關鍵是解決好人機交互

 

 

引用普適計算之父馬克·維瑟（Mark Weiser）的話說：“最深遠的技術是那些會消失的技術，它們把自己編織在日常生活中直到不能把它們區分開來。”要讓人工智能變成最深遠的技術，或許就應該讓它“消失”，讓大家熟悉到不再提起它，即從人工智能（AI）到無處不在的智能（PI）的理念：無處不在的場景智能、無時不在的智能助理、需要的時候能代表自己，最終一切都自然而然、理所當然地獲得。

 

劉震指出，人工智能下一個最大的挑戰之一就是人機交互，包括自然語言的處理、自然語言的理解。大家都知道，自然語言里面有很多歧義，很多理解必須從上下文、場景上來達到。而且另一個要考慮的因素是能夠有更快的速度來處理語言的理解。劉震說現在很好的處理都是在云端用加速器來處理的，假如需要有實時交流，這個時候就需要把速度提高很多。現在大家看到越來越多的聊天機器人，怎樣把機器人的情商提高？當然，要能夠提高聊天的水平，不光是有情商的因素，同時也有一定的智商問題。不管怎樣，現在的聊天機器人應用越來越廣泛，也是一個可喜的事情。

 

人機交互和人工智能，的確決定了未來機器人的挑戰的程度。未來機器人的智商和情商的體現很大程度上就靠人機交互加人工智能。同時，這是未來機器人技能和價值的實現。劉震表示這不是說一切問題都解決了，實際上還有很多技術問題要解決，包括自然語言的處理等等。但是總的來說，這種高智商和高情商機器人開發的門檻現在在迅速下降。為什么？就是因為有整個業界的共同努力，包括微軟和谷歌、臉書等大公司，把新的算法開源，把數據也開源，使得大家都可以接觸最新的技術，所以這是一個新的機遇。

 

數據助力發展，開放推動進步

 

 

劉震認為當前智能應用主要的推動力是數據，因為曾經我們擁有計算機后，就一直在處理數據，但是因為計算能力的限制，數據的輸入量，數據的采集量都受到了限制，現在因為有了指數級的發展之后，數據能夠大量的采集。那么有了數據之后毫無疑問就是希望得到回報，獲得回報就是基于應用之上，如何把原來的應用升級？現在來說，因為有了數據，有了人工智能，那從另外一個角度來考慮就更簡單，就可以看看現在有哪些應用，在各行各業里邊，哪些應用還沒有完全的智能化，倘若沒有智能的應用，就是給大家一個新的機遇。因為毫無疑問有了數據和智能化以后，業務就會得到新的突飛猛進的發展，這就是新的價值提升，有了這樣的價值提升，毫無疑問產品會更有競爭性，更有競爭力。

 

從開發者的角度來講，劉震認為毫無疑問微軟有微軟的技能，但也應該學進步的技能，但是真正能夠把人工智能的技術從頭到尾，從零開始學起，這首先不是特別的現實，其次學了之后跟著人家走，不能夠達到最高層，那么怎么樣能夠從開發者的角度能夠達到最高層呢？

 

劉震認為最關鍵的一點就是站在巨人的肩膀上，在這個領域里面有很多巨人，有谷歌、有IBM、Facebook、微軟，這些公司不光是有很多人工智能和開發者的資源，同時更重要的一點，都有數據，而且愿意把這些數據和工具開發出來，開放之后就是給大家搭了一個平臺，這個平臺上有數據有自己的算法，更重要的一點，是有一個模型，通過這種模型的應用，就可以直接把這些人工智能的精髓應用到應用中，這就是微軟認知服務的一個目的。讓應用擁有人的智慧。其次是需要建立強大的模型，這些模型完全基于現在的數據、最優算法，這些算法都是在微軟的產品線里面應用的，所以開放出來的這樣一個平臺，直接就是世界上最先進的技術。

 

人工智能的普及化

 

 

劉震作為微軟亞洲工程院院長，不僅只著眼于眼前，也關注到全局的需求。他指出，微軟開發小冰小娜的工具同時也開發了一系列的工具，目的是讓人工智能普及化，因為大家都知道不是所有的公司，不是所有的開發者都有這么多的機遇能夠開發出最新的技術和算法，用最全的數據集來訓練出最好的模型。所以微軟所做的，就是在把這種技術、算法、模型和數據包裝出API，然后把這個API提供給所有的開發者，大家就可以在這里很簡單地使用API，在網上開發新的產品，開發出自己想做的小冰小娜。比如說用上情緒識別的API，就可以把一個本來呆板的自動售貨機變得人性化。
 

未來各行各業，生活的每一個地方，都會有智能化的出現。智能化出現之后，要數據提升到洞察力，并且能夠提供到決策的層次。“在我看來，技術的發展有兩個主要的方向。其一是精細化，就是我們在實驗室里做的那些‘高精尖’的研究，這些基礎性、開拓性的研究，決定了未來技術發展的深度。”劉震說，“另一個方向是普及化，就是讓技術真正為人所用，把技術變成產品、服務、洞察、智能，讓技術真正變成生產力，去推動創新，去改善人們的生活。”