这支 8000 人的 AI 军团,可能就是微软的未来

公司

2017-09-25 09:31

本文由 Nurhachu Null 、微胖编译,来源 GeekWire,原作者 Todd Bishop ,发布于机器之能(微信公众号:almosthuman2017),转载请联系 [email protected]

微软的第一次使命宣言是为每张桌子和每个家庭都提供一台计算机,但是 Bill Gates 还有另外一个目标:有朝一日这些计算机能够看、听和交流,可以理解人类及其所处的环境。

25 年多的征途、历经两任 CEO(Bill Gates、Steve Ballmer),微软开始将未来的赌注押人工智能。

「我们也相信,人工智能就是颠覆性力量,尽管算不上是新事物,」负责微软人工智能事业部的沈向洋说。「通过产品、与客户接触,我们看到了这一点。如何将人工智能带到下一阶段,我们也有自己看法。」

去年 9 月,微软 CEO Satya Nadella 组建了微软人工智能事业部。该部门也成为继续 Office、Windows、Cloud & Enterprise 之后的第四个工程部门。此举反映出 Nadella 对「AI 大众化」的坚信:让 AI 便于每个人和每个公司使用,快速改变计算机与人类交互方式,为人类造福。

赌注有多大?可以这样衡量。第一年,人工智能事业部的人员数量增长了 60%:通过聘任、收购,以及从公司内部的其他部门引进人员,从开始的 5000 人增长到了今天的 8000 人。

这一举动行动也反应出当今人工智能领域竞争之激烈。微软正在与 Google、Amazon、Salesforce、苹果以及不计其数的初创公司和研究团队进行竞争,它们都希望引领这个产业。

微软不甘落后,想作人工智能领域的领头羊,然而竞争对手们也在疯狂地行动,Rob Sanfilippo 说。Rob Sanfilippo 是微软研究机构的副总裁,研究公司发展方向。

「微软已经取得了进步,然而 IBM、Apple、Amazon、Google、Facebook 以及其他公司也在进步,」他说。「在消费者领域,Amazon 处在优势地,相比 Cortana,人们更熟悉 Alexa。微软想避免像在移动端和社交媒体上那般错失良机,所以给人工智能战略提供了足够的重视和资源。」

在这次探索中,微软既有优势也有不足。例如,公司的 Windows Phone 业务与 iPhone 和 Android 仍然存在差距,这意味着虚拟个人助手 Cortana 只能在最流行的智能手机平台上屈居于第三方应用的地位。然而,Cortana 现在是 windows10 操作系统的原生应用,而 Windows10 目前已被部署在超过 5 亿台设备上。

通过必应搜索引擎和最近的 260 亿美元收购 LinkedIn(这是微软历史上最大的交易),公司也具有了大量数据、机器学习原始材料的优势。Office 365 等产品也会为微软人工智能功能提供独特的营销渠道。

(Lili Cheng 与微软认知服务的主管部门经理 Irving Kwong)

成立 25 年多的微软研究院是根据 Bill Gates 的最初愿景成立的。它储备了多年深耕在计算机视觉、机器翻译以及其他人工智能支柱基础研究领域的计算机科学家和工程师。

设立微软人工智能事业部背后的想法是,这些研究者与产品团队并肩作战来推动人工智能的发展。他们中间有些人已经走出实验室,在新的或者正在出现的产品上工作了几十年。

人工智能事业部成员指出了他们早期取得的进展。比如,一篇有关计算机识别人类情感新方法的学术论文在发表后的短短几个星期内,就开放了 API,而不是拖了几个月或者更长的时间。

「我们长期持怀揣这个梦想,系统可以更加聪明,并对我们的思想进行建模」,负责公司的 AI 开发者平台的资深微软研究员和工程师 Lili Cheng 说道。领导们相信,将研究者和产品组紧密结合起来会让这一切发生得更快。

微软在今年年度报告中修改了愿景宣言,其中一部分这样写道:「我们相信一种新的技术范式正在出现,智能云和更加分布式边缘智能会证明这一趋势,有了用户数据和信息,AI 会带来洞见,敦促我们按照用户的利益和不同设备上的体验进行行动。」

人工智能是 Nadella 新书《拥抱变革(Hit Refresh)》中的关键主题。我们也会在即将到来的 GeekWire 峰会上向 Nadella 问一些关于 AI 的问题。

激动人心的尝试

在过去一年中,微软在包括 Office,、Bing,、Azure 以及公司数据中心的可编程 AI 芯片中引入了新的人工智能机器学习功能与服务。公司也发布了单独的 AI 应用程序。例如,帮助视障人群更好地感知和理解周遭环境的 Seeing AI 应用程序。

继早期在聊天机器人上的努力和成功之后,微软将它们推向了全世界。沈向洋说,这项工作的目标就是让位于任何一个超过 10 亿人口的国家能够拥有一个聊天机器人。

有一项能够反映 Nadella 务实策略的举措,微软宣布将 Cortana 与 Alex 连接起来。这条消息也例证了两者各自的强项所在:Amazon 在消费者技术领域的优势,微软在企业技术领域的优势。

沈向洋暗示,Alexa 和 Cortana 合作不会是西雅图地区两大科技巨头合作的结束,就是说他看到了更多合作机会。「世界如此之大」,他说。「这是 Alexa 和 Cortana 的开始」。

微软正在将 AI 更加深入地嵌入 Office 产品。例如,在 Office 引入 PowerPoint Designer,它能够分析一张幻灯片内容并给出推荐的优化布局。另一个被叫做 Presentation Translator 的项目会展示出演讲者现场语音的子标题,并将其翻译成六十多种语言。通过分析幻灯片中的文本,它可以创建准确率更高的定制化语音模型。

运行在苹果 iOS11 的 Core ML 学习框架上的微软定制视觉服务(custom vision service),它使用定制的数据模型来自动识别菠萝。

另外一个主要举措是微软认知服务(Microsoft Cognitive Services),为开发者提供 API,将人工智能元素添加在他们的应用中。这也是微软「将人工智能大众化」计划的关键部分。

上周,微软发布了包括新功能的实例,开发者可以将定制数据模型,导入使用了苹果 iOS11 Core ML 的线下工作,这样,在没有网络时,应用程序也能够使用微软定制视觉服务。

「我们确实导入到了 Core ML 中,你可以下载到任何一款应用中,开始在设备上使用 AI,不用连接到云端。」Irving Kwong 说。上星期,在华盛顿贝尔维尤的微软办公大楼内,他用一个 demo 展示了如何使用这项技术识别菠萝。

更多关于人工智能的行动,将会在下一周于奥兰多举行的公司年度 Ignite conference 中宣布。Nadella 会在周一早上做主旨演讲。

前路荆棘

尽管微软诉诸不少努力,但仍有很长的路要走。

「我想提醒人们注意,大家仍处在 AI 早期,」沈向洋在 GIX 成立活动上告诉听众。「在处理通用任务上,AI 还不如孩子。」

在釆访中,沈向洋承认公司部分 AI 业务还处在初期阶段,谈挣钱还为时过早。「还远谈不上摸索到了正确的用户体验。接下来几年,对微软来说,这很重要。」

除了内部组织重构,战略性收购也是微软增强 AI 实力的另一个办法。比如自然语言日程安排创业公司 Genee,深度学习创业公司 Maluuba。Yoshua Bengio 也成为公司和沈向洋的顾问。

今年夏天,公司成立一支新团队 Microsoft Rearch AI,由人工智能专家 Eric Horvitz 负责,旨在将公司核心研究领域的人才聚集在一起,比如机器感知、学习、推理以及自然语言。

「我们正在大规模打造能力楔子:一个很棒的语音识别系统、视觉和说明系统,还有一个很不错的目标识别系统。」Horviz 说。在门口,问候参观者的虚拟动画助手,就是他领导的项目之一的成果,这些项目也让他声名远播。「我们已经设法用这些楔子做些不可思议的工作。」

但是,现在公司正在将这些集合在一起,希望实现通用人工智能。「我们真的希望揭开人类智慧之谜。」Horvitz 说。

为了解决 AI 面临的另一难题,微软成立了一个内部团队「Aether」,代表 AI 以及工程与研究领域面临的道德问题。团队由微软各部门代表组成,直接向 Nadella 和高层负责。Horvitz 也是成员之一,他说这个团队每两周碰一次头,帮助微软建立 AI 标准,以及最好的实践方式。

我们真的希望了解人类智慧之谜。微软想要尝试解决的问题之一是如何充分利用 Bing 和 LinkedIn 产生的大量数据。沈向洋也承认微软在如何利用和呈现数据之间的关联方面,存在不足。

「有了 Microsoft Graph 、Office Graph,又有了 LinkedIn Graph,这很赞。需要靠好的产品感将这些资源整合起来,」沈向洋说。「我们也必须考虑到数据权属,公司还是个人?什么是用户分享的,什么又是公司希望保留的。这些都是些好的产品设计方面问题。LinkedIn 让我们感到很兴奋,我们也已经展开非常密切的合作。」

如果公司可以解决这些问题,它将会处在一个独特的竞争地位,前微软资深项目经理 Samir Diwan 说。现在,他是创业公司 Polly 的负责人。Polly 为 Slack 、微软以及 Google Hangouts Chat 打造调查与投票聊天机器人。

「当我们谈研究靠近产品时,经常指的是产品团队可以更好的利用研究成果打造更具竞争力的产品。」Diwen 说,「但是历史上头一次倒过来了:让研究靠近产品,这样研究可以利用产品使用时生产的大量数据。」

「这就是我很大程度上认为,真正的胜利在于微软将研究与产品团队拉得更近了。随着时间的推移,研究会很好地反哺产品,建立起良好共生关系。」Diwan 解释说。

「新的平台正在涌现。需要时间,但是许多人都看到了。」沈向洋谈及微软在 Al 领域的展望时说道。现在,问题是微软是否「能真的实现差异化,」他说,「对未来,我们很乐观。」

登录,参与讨论前请先登录

评论在审核通过后将对所有人可见

正在加载中

机器之能是专业的人工智能媒体,探索全球 AI 产业应用场景及商业化。

本篇来自栏目

解锁订阅模式,获得更多专属优质内容