專訪洪小文：人和當(dāng)前AI的智能有什么區(qū)別？

雷鋒網(wǎng) AI科技評(píng)論按：作為國(guó)際公認(rèn)的語(yǔ)音識(shí)別專家，洪小文于1995年加入微軟，在1998年曾參與微軟亞洲研究院的創(chuàng)立。隨后洪小文又被調(diào)回西雅圖總部，成為微軟公司自然交互服務(wù)部門的創(chuàng)始成員，并擔(dān)任架構(gòu)師。2004年他重回北京，擔(dān)任微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)；2007年，擔(dān)任院長(zhǎng)。2014年，繼張亞勤之后兼任微軟亞太研發(fā)集團(tuán)主席。2015年，擔(dān)任微軟公司全球資深副總裁。

而在這些職位的背后，洪小文博士在學(xué)術(shù)領(lǐng)域也影響頗大。洪小文博士是IEEE Fellow，微軟杰出首席科學(xué)家和國(guó)際公認(rèn)的語(yǔ)音識(shí)別專家，且在國(guó)際著名學(xué)術(shù)刊物及大會(huì)發(fā)表百余篇學(xué)術(shù)論文，著作《語(yǔ)音技術(shù)處理》一書被全世界多所大學(xué)采用為語(yǔ)音技術(shù)教學(xué)課本。此外，他在多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域還擁有36項(xiàng)專利發(fā)明。

一面是微軟的高層管理人員，另一面是學(xué)術(shù)界的巨擘，洪小文博士無(wú)論在AI的哲學(xué)層面、技術(shù)層面還是應(yīng)用層面，都有很深刻的思考。

近日，在微軟亞洲研究院與哈工大共同舉辦的第十九屆“二十一世紀(jì)的計(jì)算”國(guó)際學(xué)術(shù)研討會(huì)（21CCC）上，洪小文博士出席該會(huì)議并做了特邀演講。雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))AI科技評(píng)論記者有幸采訪了洪小文博士，并探討了包括人工智能的缺點(diǎn)、AI技術(shù)落地所需考慮的四個(gè)方面，微軟在AI的方向、中國(guó)與美國(guó)在人工智能上的異同以及語(yǔ)音方面未來(lái)發(fā)展方向。以下為洪小文就這幾個(gè)問題的觀點(diǎn)，分享給大家：

內(nèi)容速覽：

1、當(dāng)前人工智能的發(fā)展主要基于大數(shù)據(jù)，這是一種以繁制繁的方式，未來(lái)發(fā)展會(huì)趨向于小數(shù)據(jù)，甚至無(wú)數(shù)據(jù)的人工智能。

2、人工智能研究成果的落地能夠給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：能否讓你的產(chǎn)品更好、能否增進(jìn)你與客戶之間的聯(lián)系、能否提高企業(yè)內(nèi)部運(yùn)行的效率以及能否改善員工的工作激情。

3、微軟在AI領(lǐng)域主要有兩個(gè)方向。首先是對(duì)AI技術(shù)的基礎(chǔ)研究、開發(fā)和應(yīng)用，其次是作為一個(gè)有情懷和社會(huì)責(zé)任感的公司去關(guān)注AI可能帶來(lái)的安全、倫理等問題。

4、中國(guó)與美國(guó)相比，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)走在前面，但在基礎(chǔ)研究方面與美國(guó)相比還有一定差距。除此之外，中國(guó)在對(duì)人工智能的思考上也有很大的欠缺。

5、語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率的提升需要多個(gè)領(lǐng)域（包括視覺等）的綜合。人的智能是全部智能的總和，這也是人工智能發(fā)展的一個(gè)方向。

注：雷鋒網(wǎng)根據(jù)采訪內(nèi)容作了不改變?cè)獾木?jiǎn)和編輯。

雷鋒網(wǎng)：人的智能和當(dāng)前AI的智能有什么區(qū)別？

洪小文：機(jī)器的智能我把它稱為以繁制繁，這是機(jī)器的強(qiáng)項(xiàng)。我們所謂的深度學(xué)習(xí)，從廣義上來(lái)講，其實(shí)就是一種模式識(shí)別。機(jī)器的這種模式識(shí)別，不管是記十個(gè)電話號(hào)碼，還是AlphaGo的下棋，都是一樣的，就是死記硬背。

而人的智能則是以簡(jiǎn)制繁，就是在復(fù)雜中找到規(guī)律，根據(jù)規(guī)律來(lái)解決問題。如果十個(gè)電話號(hào)碼沒有規(guī)律，別說(shuō)十個(gè)，一個(gè)可能都不記得；但如果找到了規(guī)律就很容易了。

我們?nèi)艘恢痹谥v智慧，最高境界其實(shí)就是化繁為簡(jiǎn)。“吾道一以貫之”，這不就是化繁為簡(jiǎn)嗎，我只要一個(gè)道理就可以破所有的功。人的智慧是這個(gè)，而不是以繁制繁。以繁制繁是一種智慧，但不是最高智慧。

愛因斯坦當(dāng)年幾乎是從零數(shù)據(jù)提出了引力波，一百年后我們才勉勉強(qiáng)強(qiáng)測(cè)到。我們今天所謂的AI都是要大數(shù)據(jù)，至少目前還看不出AI能做到基于小數(shù)據(jù)或者零數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。未來(lái)可能會(huì)有，但從應(yīng)用的角度來(lái)看，短時(shí)間之內(nèi)是很難做出很了不起的應(yīng)用的，反而是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用會(huì)很快。

雷鋒網(wǎng)：現(xiàn)在AI的實(shí)際落地給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值體現(xiàn)在哪些方面？

洪小文：在微軟我們把它叫做數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為什么這樣說(shuō)呢？因?yàn)榻裉煊杏玫腁I一定要和數(shù)據(jù)、計(jì)算綁在一起的。你就想從有計(jì)算機(jī)到現(xiàn)在，哪樣?xùn)|西變成數(shù)字化了？支付數(shù)字化，我們跟人的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化，買賣行為、電子商務(wù)所有這些都是數(shù)字化，更不要說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)了，它把以前沒有數(shù)字化的東西全部數(shù)字化了進(jìn)來(lái)。數(shù)字化以后就可以做分析，所以我們把它叫做數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

這里面的落地對(duì)企業(yè)（也包括任何單位，下面統(tǒng)一用“組織”），我們認(rèn)為至少有下面四點(diǎn)：

第一、每個(gè)組織一定有個(gè)產(chǎn)品，怎樣用AI（+大數(shù)據(jù)）迭代讓你的產(chǎn)品越來(lái)越好。這里產(chǎn)品是廣義的，例如學(xué)校的產(chǎn)品就是教育，政府的產(chǎn)品就是服務(wù)市民。

第二、每個(gè)組織一定有用戶，怎樣用AI（+大數(shù)據(jù)）促進(jìn)組織和組織的用戶進(jìn)行連接。這里的用戶也是廣義的，例如學(xué)校的用戶就是學(xué)生，政府的用戶就是市民。不管你是2B還是2C都會(huì)有用戶。和用戶進(jìn)行連接，從消極的角度來(lái)講，當(dāng)你的用戶有各種問題的時(shí)候，你要及時(shí)服務(wù)他們；從積極的角度來(lái)講，怎么讓你的用戶自愿地幫你們得到更大的影響。

第三、怎樣利用AI（+大數(shù)據(jù)）提高組織內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的效率、效能。

第四、怎樣利用AI（+大數(shù)據(jù)）提高員工的生活質(zhì)量、激發(fā)員工的創(chuàng)造力。我覺得任何一個(gè)公司到最后最大的資產(chǎn)就是員工，所以如何用這個(gè)東西幫助你的員工將事業(yè)和家庭都照顧好，并能夠激發(fā)員工的創(chuàng)造力，非常重要。

雷鋒網(wǎng)：微軟未來(lái)關(guān)注的AI的研究方向是哪些？

洪小文：分幾塊。

一塊是現(xiàn)在既有的AI的理論、系統(tǒng)和重要的AI的技術(shù)。比如說(shuō)感知，感知里面有語(yǔ)音、自然語(yǔ)言、視覺，這些東西都是現(xiàn)在兵家必爭(zhēng)之地，我們繼續(xù)在做；當(dāng)然還有跟各種應(yīng)用的結(jié)合，這些都是今天在做的東西了。

另一個(gè)就是做AI的研究單位。例如今天的AI都是大數(shù)據(jù)，那么小數(shù)據(jù)怎么做，甚至無(wú)數(shù)據(jù)怎么做？我們研究院在這些方面有一些新的想法，也在做。

還有一塊不是純技術(shù)的，我們?cè)诿绹?guó)有一個(gè)Partnership on AI。現(xiàn)在我們的數(shù)據(jù)變得非常重要，一個(gè)人如果有了內(nèi)線交易的數(shù)據(jù)，他不管用什么笨方法都一定是賺錢的，但有可能他是非法的，所以數(shù)據(jù)的監(jiān)管就變得非常重要。現(xiàn)在越來(lái)越多的人重視這方面。尤其是今天所謂的大頭（企業(yè)）們，我覺得不是他們擁有什么AI的技術(shù)，而是他們擁有的數(shù)據(jù)。所以你有什么樣的數(shù)據(jù)，你要負(fù)什么責(zé)任，什么東西可以做，什么東西不可以做，這個(gè)都必須規(guī)定清楚，成立Partnership on AI就是來(lái)探討這些問題的，到底什么是AI for Good。我覺得這個(gè)東西在未來(lái)我們必須要認(rèn)真探討的，而且這個(gè)問題可能比技術(shù)問題更難，因?yàn)樗鼱砍兜饺耍瑺砍兜秸叩闹贫?、政府、社?huì)學(xué)、心理學(xué)、人類學(xué)、經(jīng)濟(jì)，它對(duì)我們的影響是全方面的。

雷鋒網(wǎng)：您如何看人工智能在美國(guó)和中國(guó)的差異？

洪小文：從應(yīng)用上來(lái)看，我認(rèn)為差異上不大。唯一的差別是中國(guó)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上有一些方面的確是領(lǐng)先世界的，像移動(dòng)支付以及微信里面一些很新的社交網(wǎng)絡(luò)的用法。大體上來(lái)講，尤其是現(xiàn)在世界又是通的，大家看到這些應(yīng)用，總是會(huì)想想怎么把它用過(guò)去，所以說(shuō)這方面的差別不一定大。

研究上來(lái)講，我覺得應(yīng)用型的創(chuàng)新、應(yīng)用型的研究中國(guó)不缺，但是中國(guó)對(duì)基礎(chǔ)的研究比起美國(guó)還是相對(duì)少一點(diǎn)的。這個(gè)是好壞兼有的。畢竟中國(guó)的發(fā)展多半做很多事情背后是有經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)的，在這些方面也影響到了我們對(duì)于基礎(chǔ)研究的投入可能不夠。現(xiàn)在很多人在講這個(gè)，但只是在講，我希望他們真正去解決這個(gè)現(xiàn)狀，包括公司和個(gè)人。

此外，高科技對(duì)社會(huì)的影響方面，我覺得在中國(guó)討論得還不夠多。這一方面是好，因?yàn)橹袊?guó)對(duì)高科技非常向往，而且非常正面，所以對(duì)高科技公司的發(fā)展非常有利。但如果你留意西方的話，很多關(guān)于高科技負(fù)面的聲音都出來(lái)了，最近有一個(gè)本書，一個(gè)教授很深度地在討論這方面的問題。他擔(dān)心我們這些所謂的高科技公司什么東西都強(qiáng)調(diào)算法，而算法本身是機(jī)械化的東西，你喜歡一條新聞，我就專門給你推送類似的新聞，到最后我們就失去了靈魂。

雷鋒網(wǎng)：現(xiàn)在語(yǔ)音技術(shù)面對(duì)的還有哪些比較大的挑戰(zhàn)？未來(lái)會(huì)怎么發(fā)展？

洪小文：語(yǔ)音的挑戰(zhàn)永遠(yuǎn)存在，因?yàn)檎嬲龅桨俜种俚恼Z(yǔ)音識(shí)別，我認(rèn)為是個(gè)AI complete問題，就是只有解決了其他AI的問題才有可能解決語(yǔ)音的問題。

一個(gè)明顯的例子，在語(yǔ)音里面有個(gè)叫做“雞尾酒效應(yīng)”。你去參加一個(gè)雞尾酒會(huì)，周圍非常嘈雜，每個(gè)人都在講話，即使我離你很近，可能很多時(shí)候還是聽不清你在講什么，你講的話里面十個(gè)字有九個(gè)字我都沒有聽清，可是因?yàn)槟阒v的內(nèi)容我大概知道，所以即使我連音都聽不清楚，我還是能夠猜出你講的是什么。

但今天用任何語(yǔ)音識(shí)別的方法一定失敗。在上面的例子中我們?nèi)擞昧颂嗨^的常識(shí)，以及對(duì)對(duì)方的了解，有時(shí)候甚至?xí)仁之嬆_。這其實(shí)就類似于把所有的AI都用上了。所以，人的智能事實(shí)上是全部智能的總和。我們?nèi)苏娴臎]有只靠耳朵。

所以如何將各個(gè)方面的東西，包括視覺的、文字的、知識(shí)的智能綜合起來(lái)使用，不僅僅是語(yǔ)音的挑戰(zhàn)，也是人工智能未來(lái)的挑戰(zhàn)，這也是大家在講的通用人工智能。目前這個(gè)很難做。

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