刘震博士历任诺基亚中国研究院院长、IBM T. J. Watson研究中心高级研究员及新一代分布式系统部高级经理、法国国家信息与自动控制研究所高级研究员和主任研究员等。2012年12月,微软亚太研发集团宣布,任命刘震博士为微软亚洲工程院院长。
生于 60 后的刘震说话时脸上总是带着微笑,言谈举止间让人自然而然地产生了一种亲切感。“人的感受与体验是最重要。”刘震说,“无论机器学习还是人工智能,我们做技术的,归根到底是在机器与人之间建起一座能够自由沟通的桥梁,让聪明的技术更好的服务人类。”
作为全球领军的科技公司微软亚洲工程院院长,无论是其学术理论的积淀,还是数十年来行走在技术前沿所获得的专业经验,都让刘震在人工智能领域的发声颇具权威性。
人工智能三大驱动力
刘震指出当前人工智能技术主要有三个驱动力,一个摩尔定律,第二是大数据,第三是算法,特别是深度学习的算法。这些驱动力使得技术层面有了突飞猛进的发展,但是还是有很多核心技术要继续开发,不光是在算法方面,更多是模型上面。在平台上有本地平台,例如硬件加速器,它可以帮助人工智能算法非常快地实现使用者所要执行的任务。刘震谈到,在微软他和他的团队就做了一个实验,用FPGA编程来加速翻译器,翻译1400页的《战争与和平》这本书,从俄文翻译成英文只要2.5秒就可以,就可以看出加速器的作用。当然,云端的计算也是很重要的。
在这一波浪潮当中,一个很明显的趋向是投资机构对人工智能的兴趣,据统计,在人工智能领域中,现在新的初创公司有很多。刘震表示,随着最近的人工智能热潮,有越来越多的初创公司出现了,这都是好现象,说明整个业界都在发展。毫无疑问,这些人工智能的推动,也推动了智能机器人的开发和推广。现在有各种形形色色的智能机器人的出现,刘震提到特别是在深圳,可以看到这种公司每天都有新的出现,这是整个业界繁荣的表现。
人工智能发展的关键是解决好人机交互
引用普适计算之父马克·维瑟(Mark Weiser)的话说:“最深远的技术是那些会消失的技术,它们把自己编织在日常生活中直到不能把它们区分开来。”要让人工智能变成最深远的技术,或许就应该让它“消失”,让大家熟悉到不再提起它,即从人工智能(AI)到无处不在的智能(PI)的理念:无处不在的场景智能、无时不在的智能助理、需要的时候能代表自己,最终一切都自然而然、理所当然地获得。
刘震指出,人工智能下一个最大的挑战之一就是人机交互,包括自然语言的处理、自然语言的理解。大家都知道,自然语言里面有很多歧义,很多理解必须从上下文、场景上来达到。而且另一个要考虑的因素是能够有更快的速度来处理语言的理解。刘震说现在很好的处理都是在云端用加速器来处理的,假如需要有实时交流,这个时候就需要把速度提高很多。现在大家看到越来越多的聊天机器人,怎样把机器人的情商提高?当然,要能够提高聊天的水平,不光是有情商的因素,同时也有一定的智商问题。不管怎样,现在的聊天机器人应用越来越广泛,也是一个可喜的事情。
人机交互和人工智能,的确决定了未来机器人的挑战的程度。未来机器人的智商和情商的体现很大程度上就靠人机交互加人工智能。同时,这是未来机器人技能和价值的实现。刘震表示这不是说一切问题都解决了,实际上还有很多技术问题要解决,包括自然语言的处理等等。但是总的来说,这种高智商和高情商机器人开发的门槛现在在迅速下降。为什么?就是因为有整个业界的共同努力,包括微软和谷歌、脸书等大公司,把新的算法开源,把数据也开源,使得大家都可以接触最新的技术,所以这是一个新的机遇。
数据助力发展,开放推动进步
刘震认为当前智能应用主要的推动力是数据,因为曾经我们拥有计算机后,就一直在处理数据,但是因为计算能力的限制,数据的输入量,数据的采集量都受到了限制,现在因为有了指数级的发展之后,数据能够大量的采集。那么有了数据之后毫无疑问就是希望得到回报,获得回报就是基于应用之上,如何把原来的应用升级?现在来说,因为有了数据,有了人工智能,那从另外一个角度来考虑就更简单,就可以看看现在有哪些应用,在各行各业里边,哪些应用还没有完全的智能化,倘若没有智能的应用,就是给大家一个新的机遇。因为毫无疑问有了数据和智能化以后,业务就会得到新的突飞猛进的发展,这就是新的价值提升,有了这样的价值提升,毫无疑问产品会更有竞争性,更有竞争力。
从开发者的角度来讲,刘震认为毫无疑问微软有微软的技能,但也应该学进步的技能,但是真正能够把人工智能的技术从头到尾,从零开始学起,这首先不是特别的现实,其次学了之后跟着人家走,不能够达到最高层,那么怎么样能够从开发者的角度能够达到最高层呢?
刘震认为最关键的一点就是站在巨人的肩膀上,在这个领域里面有很多巨人,有谷歌、有IBM、Facebook、微软,这些公司不光是有很多人工智能和开发者的资源,同时更重要的一点,都有数据,而且愿意把这些数据和工具开发出来,开放之后就是给大家搭了一个平台,这个平台上有数据有自己的算法,更重要的一点,是有一个模型,通过这种模型的应用,就可以直接把这些人工智能的精髓应用到应用中,这就是微软认知服务的一个目的。让应用拥有人的智慧。其次是需要建立强大的模型,这些模型完全基于现在的数据、最优算法,这些算法都是在微软的产品线里面应用的,所以开放出来的这样一个平台,直接就是世界上最先进的技术。
人工智能的普及化
刘震作为微软亚洲工程院院长,不仅只着眼于眼前,也关注到全局的需求。他指出,微软开发小冰小娜的工具同时也开发了一系列的工具,目的是让人工智能普及化,因为大家都知道不是所有的公司,不是所有的开发者都有这么多的机遇能够开发出最新的技术和算法,用最全的数据集来训练出最好的模型。所以微软所做的,就是在把这种技术、算法、模型和数据包装出API,然后把这个API提供给所有的开发者,大家就可以在这里很简单地使用API,在网上开发新的产品,开发出自己想做的小冰小娜。比如说用上情绪识别的API,就可以把一个本来呆板的自动售货机变得人性化。
未来各行各业,生活的每一个地方,都会有智能化的出现。智能化出现之后,要数据提升到洞察力,并且能够提供到决策的层次。“在我看来,技术的发展有两个主要的方向。其一是精细化,就是我们在实验室里做的那些‘高精尖’的研究,这些基础性、开拓性的研究,决定了未来技术发展的深度。”刘震说,“另一个方向是普及化,就是让技术真正为人所用,把技术变成产品、服务、洞察、智能,让技术真正变成生产力,去推动创新,去改善人们的生活。”
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