微軟全球執行副總裁沈向洋：三年內用人工智慧賺100億美元
OFweek機器人網訊：“在微軟，我們一直在嘗試回答一個最基本的問題：智慧是什麼。”沈向洋博士說。
這聽上去不像是統治辦公軟體市場半壁江山的微軟需要考慮的議題——並非如此。事實上，早在 1991 年比爾·蓋茨就成立了微軟研究院，以“支援長期的電腦科學硏究而不受產品週期所限”為目標，通過電腦視覺、語音和自然語言等技術的研究，嘗試推動人工智慧和人類智慧 （Human Intelligence） 協同進步。
而沈向洋則是微軟人工智慧宏圖大業的領航者。他 1996 在卡內基梅隆大學完成了機器人專業的博士進修，同年加入了微軟研究院，並在兩年後和李開複、張亞勤、張宏江、王堅等一起，成為微軟亞洲研究院創始員工——這所研究院為全球科技業貢獻了大量優秀研究成果和高級人才。2007 年，功勳卓著的沈向洋博士獲頒微軟傑出工程師的稱號；2013 年，他成為了微軟的第一位華人全球執行副總裁，僅次於 CEO 的最高職位。
在去年 9 月，微軟成立了新的“人工智慧和微軟研究事業部” （Artificial Intelligence and Research Group，以下簡稱新事業部），與微軟三大 Office 事業部、Windows 和設備事業部、雲計算和企業事業部同級，由沈向洋領銜。
成立僅四個月過去，這個新事業部還相對比較神秘。人們都在討論：微軟要搞什麼新武器？
帶著問題，PingWest品玩獨家專訪微軟全球執行副總裁沈向洋博士，瞭解到關於新事業部的更多情況，並一起探討了他本人以及微軟公司對於人工智慧的理解和期待。
新部門的小目標：3－5 年，100 億營收
微軟首次對外公開了新事業部的人員和工作細節。沈向洋向 PingWest品玩獨家透露，為了成立新事業部，超過 5000 名工程師從 Office、雲、搜索、設備等多個產品部門抽調了過來。再加上該公司遍佈全球 10 個實驗室超過 1000 名科學家，包括多名圖靈獎、菲爾茲獎、沃爾夫獎和麥克亞瑟“天才”獎得獎學者在內，現在這個僅僅成立了 4 個月之久的新事業部，研究、產品和其他職能人員已經總計在 6000－7000 人左右。而微軟全球員工總數則在 2016 年超過了 11 萬人。
在新事業部當中有著重要地位的微軟研究院，已經成立了 25 年之久。在這 25 年裡，微軟研究院的招人的核心要求也十分簡單——只要聰明，愛做學問搞研究即可。為了確保科研人員的創造性，研究院也和微軟其他產品部門保持了一個相對獨立但互相提供資料、技術和產品需求支援的友好關係。
幸運的是，在新事業部成立之後，微軟研究員們相對寬鬆自由的工作環境和要求並沒有發生實質性的改變。
“我在微軟已經第 21 年了，做過很多的崗位，也是微軟亞洲研究院的創始員工，一直覺得自己是一個比較傳統的技術人，我以前研究做的還蠻好的……”沈向洋說，現在 AI 這個話題十分火熱，而微軟也已經決定要做了不起的人工智慧產品和服務。“我一再對研究院的同事強調，現在成立新事業部，並沒動原來研究院的運營模型。但現在我們有人工智慧這個新的方向，研究院有責任，同事們挺身而出的時候到了。”
以菲爾茲獎得主邁克·弗裡德曼 （Michael Freedman） 以及另外幾位學界最頂級的實驗物理學家為例。他們在微軟帶隊做拓撲量子計算的基礎數學和物理研究，可以同時保留在原來大學裡的研究項目和身份，又能通過微軟和工業界進行理念和技術的交流，獲得研究資源和額外的經驗，幫助微軟在量子計算方面獲得優勢。
這也是近兩年來工業界和學術界進行人才收購／共用的通用做法。去年年底，斯坦福人工智慧實驗室主任，終身教授李飛飛也是通過這種方式，在保留斯坦福教職的前提下加入到了 Google 雲計算團隊。微軟在上週末收購了加拿大蒙特利爾的人工智慧公司 Maluuba，沈向洋說收購當中重要的一點就是請到了該公司的顧問，在業界知名的深度學習專家約書亞·本吉奧 （Yoshua Bengio） ，來擔任自己的顧問。
“我們這個部門現在相對還比較小，就在三到五年內掙它個 100 億（美元）吧！”他笑著說。
100 億美元的“小目標”聽上去並不小。根據微軟財報，在 2016 財年微軟共獲得 920 億美元的收入，其中屬於現金牛的雲計算和企業事業部商業雲業務貢獻了超過 120 億美元。沈向洋對於新事業部充滿信心，“也不會停在這裡，畢竟只是個小目標。新事業部很快會推出一些讓人眼前一亮的東西，希望大家今年就可以看到。”
沈向洋接受PingWest品玩獨家專訪 圖／微軟
微軟的人工智慧原則：為機器賦予情感，幫我們成為更好的人類
回到最初的問題：智慧是什麼？
這個問題是所有人工智慧學者在開始研究之前，甚至直到做了幾十年研究都沒搞清楚的問題。斯坦福大學找了 100 位在人工智慧方面學界和工業界頂尖的人士組成了一個委員會 （Stanford AI100）。在“什麼是人工智慧”的問題上，100 位專家在今年的報告裡洋洋灑灑好幾頁紙表自己的觀點，但沈向洋說，這份報告他讀完再讀、又讀，還是沒明白人工智慧到底是什麼。
他對人工智慧的定義“其實很簡單。就是用計算的方式，在某些人類智慧的方面，讓電腦逼近甚至超越它。”這些方面可能包括記憶、圖像和視頻的識別，語音辨識等等。在他的預期中，當 5 年後電腦獲得比人類更全面的語言理解能力，10 年後獲得比人類更快、更準確和更全面的視覺處理能力，屆時人工智慧才能更好地服務人類，促進人類智慧的發展。
前不久剛從《紐約時報》離職的高級科技記者約翰·瑪律科夫，曾經將電腦研究者分為兩撥人：堅信機器可以取代人的人工智慧派，和認為機器的永恆目的是輔助人的人機交互派。
而據沈向洋，微軟的官方態度傾向於後者：“作為人工智慧研究者，我們在人工智慧上的原則對於這個社會很重要，會產生很大的影響，就像有些公司會說不作惡一樣。我們的原則是用更強大的機器，讓我們成為更好的人類。”
可以說直到 Siri 之前，主流人機交互普遍採用的都是圖形介面，比如功能表、按鈕這些元素和以觸控作為對話模式，是因為電腦不能理解人類的語言，只能讓人類去採用機器能夠理解的交互語言。每一個功能表選項，每一個按鈕，每一次觸控，其實都是一次對話，這使得沈向洋開始思考：當自然語言理解技術足夠強大之後，電腦對話模式是不是可以回歸到最原本，最自然的對話？
這也是微軟相信對話是最自然的對話模式，將對話式人工智慧 （Conversational AI） 看做下一代人機交互核心方式的原因所在，“人們每天說的話當中不一定每一句都有意義，不是每一句對話都是任務性，大量的對話是閒話甚至廢話。但怎樣能夠通過循序漸進的閒聊，在多輪對話中學習關於使用者的知識，瞭解情緒得到和完成任務，是微軟想要解決的。”
從這個角度上，他認為微軟對人工智慧的理解和大眾理解應該是一致的。雖然大眾擔心人工智慧取代和顛覆人類，但其實大眾對於人工智慧更普遍的理解是它是不是足夠 human。而微軟結合電腦視覺、語音、自然語言和知識技術開發能夠理解人類情緒、識別人臉、翻譯文本、回答問題的感知服務 （Cognitive Services），以及像小冰這種具有明顯人格特性的聊天機器人，都是為了向公眾證明：電腦也能有同理心，有“情商”。
圖／ 微軟
作為一位元從電腦視覺起步，已經研究人工智慧技術 20 多年的科研人員，沈向洋認為接下來的十年很顯然是人工智慧的十年，“未來十年裡，人工智慧獲得大的框架突破可能比較困難了，但在小範圍內還有很大的機會。原來我們做深度學習都是要做 supervised learning（監督學習，採用標注資料）；根據我們自己的經驗和觀察到的情況，隨著更優秀的神經網路技術來到，以後可能會更多利用未標注資料，或者即便用標注資料，需要的量也能急劇減少，這會讓人工智慧應用起來更加方便。這和微軟‘普及人工智慧全民化’ （democratize AI） 的使命吻合。”
“這個世界裡很多事情發生都並非偶然，而是建立在長期的積累上。資料多了，運算強了，再加上突破性的演算法，未來的人工智慧應用場景將會遍地皆是。”他說。
以下是 PingWest品玩和沈向洋博士經過精簡和編輯的採訪實錄：
（PW PingWest品玩，HS 沈向洋；專訪後其他媒體加入的提問單獨標注）
PW：是什麼促成了人工智慧和微軟研究事業部的成立？事業部有獨立的商業目標嗎？
這聽上去不像是統治辦公軟體市場半壁江山的微軟需要考慮的議題——並非如此。事實上，早在 1991 年比爾·蓋茨就成立了微軟研究院，以“支援長期的電腦科學硏究而不受產品週期所限”為目標，通過電腦視覺、語音和自然語言等技術的研究，嘗試推動人工智慧和人類智慧 （Human Intelligence） 協同進步。
而沈向洋則是微軟人工智慧宏圖大業的領航者。他 1996 在卡內基梅隆大學完成了機器人專業的博士進修，同年加入了微軟研究院，並在兩年後和李開複、張亞勤、張宏江、王堅等一起，成為微軟亞洲研究院創始員工——這所研究院為全球科技業貢獻了大量優秀研究成果和高級人才。2007 年，功勳卓著的沈向洋博士獲頒微軟傑出工程師的稱號；2013 年，他成為了微軟的第一位華人全球執行副總裁，僅次於 CEO 的最高職位。
在去年 9 月，微軟成立了新的“人工智慧和微軟研究事業部” （Artificial Intelligence and Research Group，以下簡稱新事業部），與微軟三大 Office 事業部、Windows 和設備事業部、雲計算和企業事業部同級，由沈向洋領銜。
成立僅四個月過去，這個新事業部還相對比較神秘。人們都在討論：微軟要搞什麼新武器？
帶著問題，PingWest品玩獨家專訪微軟全球執行副總裁沈向洋博士，瞭解到關於新事業部的更多情況，並一起探討了他本人以及微軟公司對於人工智慧的理解和期待。
新部門的小目標：3－5 年，100 億營收
微軟首次對外公開了新事業部的人員和工作細節。沈向洋向 PingWest品玩獨家透露，為了成立新事業部，超過 5000 名工程師從 Office、雲、搜索、設備等多個產品部門抽調了過來。再加上該公司遍佈全球 10 個實驗室超過 1000 名科學家，包括多名圖靈獎、菲爾茲獎、沃爾夫獎和麥克亞瑟“天才”獎得獎學者在內，現在這個僅僅成立了 4 個月之久的新事業部，研究、產品和其他職能人員已經總計在 6000－7000 人左右。而微軟全球員工總數則在 2016 年超過了 11 萬人。
在新事業部當中有著重要地位的微軟研究院，已經成立了 25 年之久。在這 25 年裡，微軟研究院的招人的核心要求也十分簡單——只要聰明，愛做學問搞研究即可。為了確保科研人員的創造性，研究院也和微軟其他產品部門保持了一個相對獨立但互相提供資料、技術和產品需求支援的友好關係。
幸運的是，在新事業部成立之後，微軟研究員們相對寬鬆自由的工作環境和要求並沒有發生實質性的改變。
“我在微軟已經第 21 年了，做過很多的崗位，也是微軟亞洲研究院的創始員工，一直覺得自己是一個比較傳統的技術人，我以前研究做的還蠻好的……”沈向洋說，現在 AI 這個話題十分火熱，而微軟也已經決定要做了不起的人工智慧產品和服務。“我一再對研究院的同事強調，現在成立新事業部，並沒動原來研究院的運營模型。但現在我們有人工智慧這個新的方向，研究院有責任，同事們挺身而出的時候到了。”
以菲爾茲獎得主邁克·弗裡德曼 （Michael Freedman） 以及另外幾位學界最頂級的實驗物理學家為例。他們在微軟帶隊做拓撲量子計算的基礎數學和物理研究，可以同時保留在原來大學裡的研究項目和身份，又能通過微軟和工業界進行理念和技術的交流，獲得研究資源和額外的經驗，幫助微軟在量子計算方面獲得優勢。
這也是近兩年來工業界和學術界進行人才收購／共用的通用做法。去年年底，斯坦福人工智慧實驗室主任，終身教授李飛飛也是通過這種方式，在保留斯坦福教職的前提下加入到了 Google 雲計算團隊。微軟在上週末收購了加拿大蒙特利爾的人工智慧公司 Maluuba，沈向洋說收購當中重要的一點就是請到了該公司的顧問，在業界知名的深度學習專家約書亞·本吉奧 （Yoshua Bengio） ，來擔任自己的顧問。
“我們這個部門現在相對還比較小，就在三到五年內掙它個 100 億（美元）吧！”他笑著說。
100 億美元的“小目標”聽上去並不小。根據微軟財報，在 2016 財年微軟共獲得 920 億美元的收入，其中屬於現金牛的雲計算和企業事業部商業雲業務貢獻了超過 120 億美元。沈向洋對於新事業部充滿信心，“也不會停在這裡，畢竟只是個小目標。新事業部很快會推出一些讓人眼前一亮的東西，希望大家今年就可以看到。”
沈向洋接受PingWest品玩獨家專訪 圖／微軟
微軟的人工智慧原則：為機器賦予情感，幫我們成為更好的人類
回到最初的問題：智慧是什麼？
這個問題是所有人工智慧學者在開始研究之前，甚至直到做了幾十年研究都沒搞清楚的問題。斯坦福大學找了 100 位在人工智慧方面學界和工業界頂尖的人士組成了一個委員會 （Stanford AI100）。在“什麼是人工智慧”的問題上，100 位專家在今年的報告裡洋洋灑灑好幾頁紙表自己的觀點，但沈向洋說，這份報告他讀完再讀、又讀，還是沒明白人工智慧到底是什麼。
他對人工智慧的定義“其實很簡單。就是用計算的方式，在某些人類智慧的方面，讓電腦逼近甚至超越它。”這些方面可能包括記憶、圖像和視頻的識別，語音辨識等等。在他的預期中，當 5 年後電腦獲得比人類更全面的語言理解能力，10 年後獲得比人類更快、更準確和更全面的視覺處理能力，屆時人工智慧才能更好地服務人類，促進人類智慧的發展。
前不久剛從《紐約時報》離職的高級科技記者約翰·瑪律科夫，曾經將電腦研究者分為兩撥人：堅信機器可以取代人的人工智慧派，和認為機器的永恆目的是輔助人的人機交互派。
而據沈向洋，微軟的官方態度傾向於後者：“作為人工智慧研究者，我們在人工智慧上的原則對於這個社會很重要，會產生很大的影響，就像有些公司會說不作惡一樣。我們的原則是用更強大的機器，讓我們成為更好的人類。”
可以說直到 Siri 之前，主流人機交互普遍採用的都是圖形介面，比如功能表、按鈕這些元素和以觸控作為對話模式，是因為電腦不能理解人類的語言，只能讓人類去採用機器能夠理解的交互語言。每一個功能表選項，每一個按鈕，每一次觸控，其實都是一次對話，這使得沈向洋開始思考：當自然語言理解技術足夠強大之後，電腦對話模式是不是可以回歸到最原本，最自然的對話？
這也是微軟相信對話是最自然的對話模式，將對話式人工智慧 （Conversational AI） 看做下一代人機交互核心方式的原因所在，“人們每天說的話當中不一定每一句都有意義，不是每一句對話都是任務性，大量的對話是閒話甚至廢話。但怎樣能夠通過循序漸進的閒聊，在多輪對話中學習關於使用者的知識，瞭解情緒得到和完成任務，是微軟想要解決的。”
從這個角度上，他認為微軟對人工智慧的理解和大眾理解應該是一致的。雖然大眾擔心人工智慧取代和顛覆人類，但其實大眾對於人工智慧更普遍的理解是它是不是足夠 human。而微軟結合電腦視覺、語音、自然語言和知識技術開發能夠理解人類情緒、識別人臉、翻譯文本、回答問題的感知服務 （Cognitive Services），以及像小冰這種具有明顯人格特性的聊天機器人，都是為了向公眾證明：電腦也能有同理心，有“情商”。
圖／ 微軟
作為一位元從電腦視覺起步，已經研究人工智慧技術 20 多年的科研人員，沈向洋認為接下來的十年很顯然是人工智慧的十年，“未來十年裡，人工智慧獲得大的框架突破可能比較困難了，但在小範圍內還有很大的機會。原來我們做深度學習都是要做 supervised learning（監督學習，採用標注資料）；根據我們自己的經驗和觀察到的情況，隨著更優秀的神經網路技術來到，以後可能會更多利用未標注資料，或者即便用標注資料，需要的量也能急劇減少，這會讓人工智慧應用起來更加方便。這和微軟‘普及人工智慧全民化’ （democratize AI） 的使命吻合。”
“這個世界裡很多事情發生都並非偶然，而是建立在長期的積累上。資料多了，運算強了，再加上突破性的演算法，未來的人工智慧應用場景將會遍地皆是。”他說。
以下是 PingWest品玩和沈向洋博士經過精簡和編輯的採訪實錄：
（PW PingWest品玩，HS 沈向洋；專訪後其他媒體加入的提問單獨標注）
PW：是什麼促成了人工智慧和微軟研究事業部的成立？事業部有獨立的商業目標嗎？