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【用户大会大咖分享】钱之政:微软AI的三重境界

2018/12/17百胜软件

12月7日,2018百胜软件用户大会在杭州盛大开幕。微软大中华区ISV总经理钱之政现身大会现场,并发表主题演讲。以下内容根据钱之政现场分享整理而成。
在工业的环境中,有危险物品倾倒了,相关人员会第一线收到通知进行处理;在医院做完心脏手术的病人,当他们出现在走廊时会立马被识别出来,相应的护士就会把轮椅推过去;在工业制造环境中,当热锯需要搬运时,离地点最近的、拥有相关授权的工作人员将会收到通知,进行操作……
以上这些,都是目前人工智能可以实现的场景。那么,在这一方面,微软到底提供什么?从整个公司角度来说,我们有5位图灵奖的获得者, 千名科学家在进行人工智能的研究。微软非常愿意把自身的平台能力和工具开放给大家使用,将这些能力赋能给我们的企业和客户。
微软人工智能的三重境界
每个企业的信息化程度不尽相同,微软可以用与之相对应的人工智能服务为这些企业赋能,帮助他们提高效率。
对于拥有数据科学家的企业,微软能提供底层的能力,比如大数据平台,让数据科学家工作效率更高。人工智能的项目绝大部分都是在清理数据,微软可以提供各种各样的工具,让数据能够更有效地清理出来。
并不是所有的企业都能雇得起数据科学家的,对于没有数据科学家的企业,微软可以提供算好的数据。微软所有的算法、所有的存储用的都是微软自己的数据,企业可以将这些数据应用于很多落地的场景。
此外,对于一些只做简单应用的客户,微软也可以很好的进行赋能。你可以直接进行工具的调用,比如一段语音输入后,我们就会告诉你与之对应的文字;再比如你写简历的时候,我们会直接挑选最好的简历模板给你,你往里插入三张图片,我们就会把优秀设计师的排版能力输出给你。
深度学习依赖技术突破
提起人工智能,说到最多的就是深度学习。深度学习是机器学习算法研究中的新技术,有很多的优势,能让计算机具有人一样的,发展前景无限。但是也有着一些缺陷。
第一,深度学习依赖于大量的数据样本。举个例子,现在很多机器看胸片等,能力已经超越了普通医生。但是,对于渐冻人症等罕见病,对不起,现在的深度学习帮不上忙,因为没有那么大的数据量。
第二,深度学习揭示相关,不能展现因果。举个例子,小孩的成绩高低和家里的藏书多少有相关性,但却没因果性。真正促使小孩成绩好的原因,在于藏书多的家庭父母一般都是知识分子,他们会在家里教小孩。基于此,我们可能不能把控制权交给深度学习,因为它不知道为什么,只知道相关性。
但是我们还是乐观的,总有一天,随着技术的不断突破,我们的算法可以不用基于大数据,可以基于小数据。而这依赖于所有科学家,包括计算科学、数据科学、神经科学、脑科学一起去做这件事,才能保证未来深度学习的过程。
让每个人享受到人工智能的便利
人工智能即便有缺陷,处于不成熟的早期,但仍然可以在方方面面为人类做很多的事情。在微软的帮助下,我们的很多合作伙伴、客户都可以快速的来做自己的人工智能工具。举个例子,在澳大利亚一女子学校,采用了机器学习的工具做了一套专门对女性乳腺癌筛查的工具,准确率非常高。
再举个小冰的例子,小冰是一个很有趣的人工智能的偶像。大家先听第一段,这是去年小冰全合成唱歌的声音。它不是想模仿一个人的个性,如果小冰要去模仿,可以直接把音乐原生采集过了学习。我们想让它就是它,以它的个性唱出这首歌。经过八个月的进化后,我们再来听听它唱歌的声调,仔细听听刚才的声音,在音调之间的起承转合已经做的跟人的自然发音十分接近了。目前,已经有很多的顶尖车厂希望用这个技术发展未来的智能汽车。
人工智能给我们带来了很大的便利,甚至改变了我们的行业。我们希望在地球上的每一个人都能够享受到人工智能带给大家的便利,这也是微软一直在践行的。