IT外包网：现在AI的实际落地给企业带来的价值体现在哪些方面？


little文：在微软我们把它叫做数字化转型。为什么这样说呢？因为今天有用的AI一定要和数据、计算绑在一起的。你就想从有计算机到现在，哪样东西变成数字化了？支付数字化，我们跟人的社交网络数字化，买卖行为、电子商务所有这些都是数字化，更不要说物联网了，它把以前没有数字化的东西全部数字化了进来。数字化以后就可以做分析，所以我们把它叫做数字化转型。


这里面的落地对企业（也包括任何单位，下面统一用“组织”），我们认为至少有下面四点：


第一、每个组织一定有个产品，怎样用AI（+大数据）迭代让你的产品越来越好。这里产品是广义的，例如学校的产品就是教育，政府的产品就是服务市民。


第二、每个组织一定有用户，怎样用AI（+大数据）促进组织和组织的用户进行连接。这里的用户也是广义的，例如学校的用户就是学生，政府的用户就是市民。不管你是2B还是2C都会有用户。和用户进行连接，从消极的角度来讲，当你的用户有各种问题的时候，你要及时服务他们；从积极的角度来讲，怎么让你的用户自愿地帮你们得到更大的影响。


第三、怎样利用AI（+大数据）提高组织内部运营的效率、效能。


第四、怎样利用AI（+大数据）提高员工的生活质量、激发员工的创造力。我觉得任何一个公司到最后最大的资产就是员工，所以如何用这个东西帮助你的员工将事业和家庭都照顾好，并能够激发员工的创造力，非常重要。


IT外包网：微软未来关注的AI的研究方向是哪些？


little文：分几块。


一块是现在既有的AI的理论、系统和重要的AI的技术。比如说感知，感知里面有语音、自然语言、视觉，这些东西都是现在兵家必争之地，我们继续在做；当然还有跟各种应用的结合，这些都是今天在做的东西了。


另一个就是做AI的研究单位。例如今天的AI都是大数据，那么小数据怎么做，甚至无数据怎么做？我们研究院在这些方面有一些新的想法，也在做。


还有一块不是纯技术的，我们在美国有一个Partnership on AI。现在我们的数据变得非常重要，一个人如果有了内线交易的数据，他不管用什么笨方法都一定是赚钱的，但有可能他是非法的，所以数据的监管就变得非常重要。现在越来越多的人重视这方面。尤其是今天所谓的大头（企业）们，我觉得不是他们拥有什么AI的技术，而是他们拥有的数据。所以你有什么样的数据，你要负什么责任，什么东西可以做，什么东西不可以做，这个都必须规定清楚，成立Partnership on AI就是来探讨这些问题的，到底什么是AI for Good。我觉得这个东西在未来我们必须要认真探讨的，而且这个问题可能比技术问题更难，因为它牵扯到人，牵扯到政策的制定、政府、社会学、心理学、人类学、经济，它对我们的影响是全方面的。 


IT外包网(公众号：IT外包网)：您如何看人工智能在美国和中国的差异？


little文：从应用上来看，我认为差异上不大。唯一的差别是中国在移动互联网上有一些方面的确是领先世界的，像移动支付以及微信里面一些很新的社交网络的用法。大体上来讲，尤其是现在世界又是通的，大家看到这些应用，总是会想想怎么把它用过去，所以说这方面的差别不一定大。


研究上来讲，我觉得应用型的创新、应用型的研究中国不缺，但是中国对基础的研究比起美国还是相对少一点的。这个是好坏兼有的。毕竟中国的发展多半做很多事情背后是有经济动机的，在这些方面也影响到了我们对于基础研究的投入可能不够。现在很多人在讲这个，但只是在讲，我希望他们真正去解决这个现状，包括公司和个人。


此外，高科技对社会的影响方面，我觉得在中国讨论得还不够多。这一方面是好，因为中国对高科技非常向往，而且非常正面，所以对高科技公司的发展非常有利。但如果你留意西方的话，很多关于高科技负面的声音都出来了，最近有一个本书，一个教授很深度地在讨论这方面的问题。他担心我们这些所谓的高科技公司什么东西都强调算法，而算法本身是机械化的东西，你喜欢一条新闻，我就专门给你推送类似的新闻，到最后我们就失去了灵魂。


IT外包网：现在语音技术面对的还有哪些比较大的挑战？未来会怎么发展？


little文：语音的挑战永远存在，因为真正要做到百分之百的语音识别，我认为是个AI complete问题，就是只有解决了其他AI的问题才有可能解决语音的问题。


一个明显的例子，在语音里面有个叫做“鸡尾酒效应”。你去参加一个鸡尾酒会，周围非常嘈杂，每个人都在讲话，即使我离你很近，可能很多时候还是听不清你在讲什么，你讲的话里面十个字有九个字我都没有听清，可是因为你讲的内容我大概知道，所以即使我连音都听不清楚，我还是能够猜出你讲的是什么。


但今天用任何语音识别的方法一定失败。在上面的例子中我们人用了太多所谓的常识，以及对对方的了解，有时候甚至会比手画脚。这其实就类似于把所有的AI都用上了。所以，人的智能事实上是全部智能的总和。我们人真的没有只靠耳朵。


所以如何将各个方面的东西，包括视觉的、文字的、知识的智能综合起来使用，广州IT外包 www.pc626.com不仅仅是语音的挑战，也是人工智能未来的挑战，这也是大家在讲的通用人工智能。目前这个很难做。