訪談 | 在機器人搜尋引擎誕生前，微軟研究院要做一本“花名冊”
微軟研究院 FUSE 實驗室的負責人 Lili Cheng
編者按：本文發表于 VentureBeat ，原標題《How Microsoft plans to find you the best bots》，作者 Khari Johnson。雷鋒網在不改變原意的基礎上進行了編譯，未經許可，不得轉載。
前不久，微軟宣佈在識別人類聲音領域，經過微軟工程師訓練的神經網路（neural network）的準確率已經達到了人類的最高水準，錯誤率僅為 5.9%。對此，雷鋒網也做過相關
報導
。本周，微軟被廣泛認為會推出對抗競爭對手 Slack 的 Skype Teams。
微軟研究院誕生了一批世界上最著名的機器人，而 Lili Cheng 的團隊在機器人、聊天機器人、網路機器人（Bot）和人工智慧領域都有著極大的影響力。
該研究小組創建了微軟 Bot 框架（Microsoft Bot Framework ）。Bot Framework 是一個為新型應用加入智慧的工具包。自今年四月 Build 大會以來，已有超過四萬人開發人員使用。例如，Uber 正在利用微軟認知服務中的人臉識別 API 開發移動應用，以保障乘客安全。在該項研究下，微軟已經開發出了聊天機器人小冰、小娜 和 Tay，這些機器人已經吸引了上千萬人的目光。
近日，國外媒體 VentureBeat 採訪了微軟研究院 FUSE 實驗室的總負責人 Lili Cheng 以及微軟對話計算中心的主任 David Forstrom 。
Cheng 和 Forstrom 希望基於世界上最大的機器人平臺推出一個機器人搜尋引擎，並且擴大微軟機器人目錄，製造出新的微軟企業機器人，如果可能的話，還要打造一個類似谷歌智慧助手的機器人——這有可能實現嗎？
以下是採訪概況：
VentureBeat：
我們聽說，你們計畫在不久後推出第一個企業機器人。能介紹一下基本情況嗎？
Forstrom：
如果你對 Slack 公司有所研究，你就應該知道大眾所關心的企業很少會透露公司的生產效率、排程和客戶服務。所以，我只能透露公司在今年八月收購了 Genie 。
VentureBeat：
上周，在微軟做機器人相關工作的 Steve Ickman 表示，你打算擴大現在的機器人目錄，並且增加 50 多個機器人產品，還要和更多機器人行業專家們一起去完成這個目標。那是什麼樣的情況？
Cheng：
我們在試圖弄清楚怎麼把這個想法應用到實際工作中。我知道現在已經有一些創業公司在做沒有經過認證的機器人目錄，你可以在值得信任的網路上使用機器人的清單。而我希望微軟可以做更多的東西——不是一個封閉的目錄，而是像搜索找到網頁那樣，建立一種開放型的機器人目錄。我們將支持所有的管道。
VentureBeat：
我非常高興聽到這個更加開放的微軟機器人目錄的想法，因為你融入了這麼多不同的管道，那麼這個目錄成熟之後，或許能成為未來發現機器人的最佳途徑之一。這是不是意味著，它不像是我們之前使用的形式，而是一種全新的發現機器人的方法？
Cheng：
我的意思是，現在還有很多其他公司也在做著同樣的事情。我們和他們一樣，希望能夠創建一個巨大的機器人目錄，而它不應該僅僅是微軟內置的機器人。
VentureBeat：
微軟是世界上最大的科技巨頭之一，一直以來也在不斷地尋求合作夥伴。那你們是否對新的 Bot 目錄發佈日期有所計畫？
Cheng：
我們沒有一個時間規劃，我認為更需要關注的是這個主題（而不是時間）。我們一定會想方法和其他公司合作，只要我們的想法一致。
VentureBeat：
為什麼微軟喜歡這種跨管道的交互戰略？
Cheng：
我認為是我們有這種遠見，網路機器人和對話體驗在跨平臺上能夠更好地工作。
機器人是相對實驗性的產物，而如果我有五家開發商，讓每個人對著一個管道實驗會怎樣？
這會使得你的主觀能動性降低。所以我們認為，既然已經獲得了這些工具能夠讓我們進行交流，並且去創造一個機器人，然後通過這些類型的管道發佈。那麼為什麼不呢？我們已經獲得了技術和資源，那就應該讓這些東西盡可能地融合，互相幫助。這就是我們需要做的，否則我們就會擁有一個非常孤立的設計，就像我們曾經在社交軟體上那樣。
VentureBeat：
所以，在社交軟體上的錯誤，
你不希望在機器人領域上重複？
Cheng：
我不知道這是否是一個錯誤，只是看它怎麼展現了。我覺得我們並沒有特意使其進行交互。
Cheng：
事情會有所不同，這僅僅是因為系統是不同的。但是你要知道，聊天應用是比 Web 流覽器要多得多的，所以你可以編一個 bot 給 Kik 、 Telegram 、Slack 、Facebook 等等。這裡有非常多的管道。
當然，你希望對 bot 進行創新，而不是花時間弄清楚它是如何在所有這些不同的系統中工作的。所以我的計畫是與很多人合作，讓我們將這個身份識別和認證機制的流程標準化。這些工作由我們來做，用戶不用再為此擔憂。
VentureBeat：
我瞭解過先前微軟打造的聊天機器人 Tay。 微軟打造 Tay 的本意是讓這只 AI 聊天機器人說笑話，然而事實是它被網路暴力 “教壞了”，成了種族狂熱者。最後，微軟將它擱置了。其實 Tay 完全有和微軟小冰同樣的潛力，小冰現在已經有 4000 萬使用者了。
那麼，Tay 還會再回歸嗎？或者有沒有可能以另一個名字的身份重回大眾視線？
Cheng：
在小冰出現並受到大眾歡迎之後，我們很受鼓舞，並且感慨互聯網真是一件神奇的事情。
微軟作為一家大公司，肯定是有一定的優勢，但即便如此，有時它也很難讓事情按照我們想的方向發展。我認為越大的公司，他們的想法越多是實驗性質的。你應該假設我們正在做的是一種實驗，我們希望能夠以一種更秘密的方式來測試它。
當你第一次做這樣的一個機器人，它不是很讓人滿意而且隨著時間的推移也沒有變好，那這件事可能就會變得非常棘手。
就像開發任何社交網路或者社交軟體那樣，如果你太過用力，它可能就會工作地不那麼順暢。最好的發展方式是順其自然。也許很多公司都將要面對和 Tay 聊天機器人類似的問題。多犯錯誤，才能有下一個更好的發明。
Folstrom：
我們不會退縮，並且對未來充滿信心。你看，小冰和小娜的成功就證明了這一點。Tay 對我們來說是一個學習的經驗，但你還會看到我們在對話模型領域上受到限制，這是不可避免的。
Cheng：
我們學到了很多，不過我認為在一定程度上這是受微軟啟發的。
Via
venturebeat
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