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微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋:人工智能有了情感才能賺大錢

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-02-21   來源:新藍網(wǎng)   瀏覽次數(shù):1206
核心提示:  專訪沈向洋被支配在了此次觀賞微軟總部的最初一站,關于此次采訪筆者一向異常等待。緣由有二:起首,起首沈向洋是微軟人工智能的領航者。他1996在卡內(nèi)基梅隆年夜學完成了機械人專業(yè)的博士進修,同年參加了微軟研

  專訪沈向洋被支配在了此次觀賞微軟總部的最初一站,關于此次采訪筆者一向異常等待。緣由有二:起首,起首沈向洋是微軟人工智能的領航者。他1996在卡內(nèi)基梅隆年夜學完成了機械人專業(yè)的博士進修,同年參加了微軟研討院,并在兩年后和李開復、張亞勤、張宏江、王堅等一路,成為微軟亞洲研討院開創(chuàng)員工。如今的他是微軟全球履行副總裁,僅次于CEO的職位,美國科技行業(yè)職位最高的華人。

  其次,分歧于馬云、雷軍、劉強東這些科技圈的“網(wǎng)紅”,同是年夜咖的沈向洋屬于低派遣,而據(jù)同業(yè)的任務人員說,生涯中的沈向洋是個異常nice的人,愛好開頑笑,措辭的速度像機關槍……

  總之,這是一個強悍而又風趣的人。

  2016年9月,微軟成立了新的“人工智能和微軟研討事業(yè)部” (以下簡稱人工智能部分),與微軟三年夜 Office 事業(yè)部、Windows 和裝備事業(yè)部、云盤算和企業(yè)事業(yè)部同級。沈向洋被微軟委以重擔,擔任新成立的人工智能部分。

  “我96年第一次來微軟是在9號樓,其時比爾蓋茨在8號樓,所以你曉得離引導近有多主要了吧。”沈向洋的收場白逗笑了現(xiàn)場合有人。我們的對話也天然的從AI說起。

  微軟全球履行副總裁沈向洋:人工智能有了情緒能力賺年夜錢

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  AI須要情緒不是對象

  從比爾蓋茨的第一款產(chǎn)物問世,微軟一向是在唱工具。而微軟做人工智能的準繩就是要為機械付與情緒,幫我們成為更好的人類。在沈向洋的預期中,當5年后盤算機取得比人類更周全的說話懂得才能,10年后取得比人類更快、更精確和更周全的視覺處置才能,屆時人工智能能力更好地辦事人類,增進人類智能的成長。

  直到 Siri 之前,主流人機交互廣泛采取的都是圖形界面,好比菜單、按鈕這些元素和以觸控作為交互方法,是由于盤算機不克不及懂得人類的說話,只能讓人類去采取機械可以或許懂得的交互說話。每個菜單選項,每個按鈕,每次觸控,其實都是一次對話,這使得沈向洋開端思慮:當天然說話懂得技巧足夠壯大以后,盤算機交互方法是否是可以回歸到最本來,最天然的對話?

  這也是微軟信任對話是最天然的交互方法,將對話式人工智能 (Conversational AI) 看作下一代人機交互焦點方法的緣由地點。

  不外沈向洋要的不是只會機械對話年夜而全的機械人,在他看來理解人類情緒的人工智能才是最高境地。

  他舉例說,你問siri氣象,它只會告知你好天或是下雨,而不會提醒你穿衣攜帶雨具,這就是機械不是智能,而微軟要做的就是不只告知你氣象,還有提示你穿衣帶傘的AI。

  “人們天天說的話傍邊紛歧定每句都成心義,不是每句對話都是義務性,年夜量的對話是閑話乃至空話。但如何可以或許經(jīng)由過程按部就班的閑談,在多輪對話中進修關于用戶的常識,懂得情感獲得和完成義務,是微軟想要處理的。”

  微軟聯(lián)合盤算機視覺、語音、天然說話和常識技巧開辟可以或許懂得人類情感、辨認人臉、翻譯文本、答復成績的感知辦事,和像小冰這類具有顯著人格特征的聊天機械人,都是為了向用戶證實AI也能夠無情感。

  AlphaGo了不得但沒有貿(mào)易遠景

  在之前的一些報導中,沈向洋已經(jīng)說過,人工智能部分有個“小目的”,就是在3-5年內(nèi)先賺個100億美元。這個“小目的”聽上去其實不小。固然沒有泄漏詳細細節(jié),但關于AI的貿(mào)易化沈向洋也是胸中有數(shù)。

  沈向洋泄漏,人工智能有許多貿(mào)易化的方法,好比搜刮引擎、智能云、智能助理,AI的一些技巧經(jīng)由過程云可以流傳出去,從而發(fā)生利潤,如今我們也正在一些智能辦事的研發(fā)。

  今朝曾經(jīng)開端進入醫(yī)療范疇,正在跟美國的一些公司在談。

  關于客歲年夜火的AlphaGo,沈向洋笑稱除很好照樣很好。但他以為,AlphaGo技巧太單一不會有貿(mào)易化遠景,比來3-5年是AI最好的商機照樣貿(mào)易運用方面。好比在市場和發(fā)賣。而這一切的條件就是要做大好人機交互。

  微軟在人機交互方面曾經(jīng)做了許多任務,手機就由于多了一個觸控功效就火到明天的田地,所以若何做大好人機交互才是AI貿(mào)易化的重點。

 
 
 
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