世紀(jì)之初，微軟經(jīng)歷過一段時間的低谷，官司纏身，高管離職，股價暴跌，彼時的帝國如危樓一座，仿佛頃刻間便會坍塌覆滅。

當(dāng)時甲骨文的埃里森曾說，羅馬帝國都能滅亡，憑什么微軟不能？

可是微軟沒有，它挺過來了。那還算是蓋茨的時代，微軟強(qiáng)大乃至壟斷，它是盤踞在西雅圖的 PC 時代傳奇，在面對 Palo Alto 的老對手和 Mountain View 的兩個大學(xué)生時，它居高臨下，談笑風(fēng)生。

但后來，這群人聯(lián)手開啟了互聯(lián)網(wǎng)甚至移動互聯(lián)網(wǎng)的時代，忙于懷抱 PC 的微軟無暇顧及，那些年掌門人是「遲鈍」的鮑爾默，那個微軟頑強(qiáng)并且固執(zhí)。

有幸的是，繞過幾個彎之后，微軟開始找清方向，重新定位移動互聯(lián)網(wǎng)時代的自己。2014 年 2 月，敢于頂撞鮑爾默的薩提亞·納德拉被任命為公司第三任首席執(zhí)行官，新官上任三把火，他說，「移動為先，云為先」。

于是微軟逐漸做起了自己的移動應(yīng)用體系，云計算服務(wù) Azure 也在全力追趕行業(yè)龍頭亞馬遜，甚至已經(jīng)構(gòu)成了相當(dāng)程度的威脅。

扎根移動互聯(lián)網(wǎng)，確定云計算時代的領(lǐng)先地位，這一步，微軟踏穩(wěn)了，那下一步呢？

今年的財報上，納德拉將人工智能加入到微軟公司的愿景中，表現(xiàn)出對人工智能前所未有的重視。當(dāng)極客公園與微軟小冰的負(fù)責(zé)人李笛先生聊起這件事時，他略微有些感慨地說道：

「從單機(jī)時代跨越到互聯(lián)網(wǎng)時代，再到去中心化的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，微軟的感觸其實比很多人都要深刻，因為我們經(jīng)歷過落后?！?/p>

（被稱為「小冰之父」的微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長李笛）

拒絕用戶，AI 的另一個滿分答案

幾年前剛開始做人工智能語音系統(tǒng)的時候，微軟自己也沒有答案。

和其他公司一樣，他們打算先做一個個人助理型的語音助手，也就是今天的 Cortana。但在研發(fā) Cortana 的過程中，AI 領(lǐng)域人才濟(jì)濟(jì)的微軟發(fā)現(xiàn)了一個連它自己都不曾預(yù)料到的全新維度：

AI 的系統(tǒng)可以有兩個方向，通俗點(diǎn)說，一個 IQ 方向，一個 EQ 方向。

個人助理是 IQ 方向的，它負(fù)責(zé)完成用戶的指令，用盡量短的對話幫助用戶完成任務(wù)。但還有另一個方向，就是不聽用戶的命令，從 EQ 角度「化解」用戶的指令。

舉個例子，當(dāng)你對 AI 說「給我買一份麥當(dāng)勞」時，滿分答案往往是它幫助你下單外賣，甚至記錄下你吃的時間和場合，第二天這個時候再來問你還要不要，這套流程似乎是一個非常人性化的 AI 助手。

但李笛表示，他們在接觸了許多人類助理之后發(fā)現(xiàn)，這個問題還有另外一個滿分答案：拒絕，因為它對你的身體不好。然后 AI 會記錄下你這個「不健康的」想法，持續(xù)觀察你是否存在其他不健康的行為。

再比如，「現(xiàn)在幾點(diǎn)了」是很多語音助手最常被問到的問題之一，大多數(shù)回答都是直接了當(dāng)?shù)馗嬖V用戶當(dāng)前的時間，但還有另一種巧妙的回答，即反問用戶：「你不是拿著手機(jī)嗎？」

這種從 EQ 角度回應(yīng)用戶的 AI 語音系統(tǒng)很容易給用戶以人類伙伴的感覺，當(dāng) AI 對用戶的指令做出人性化的回復(fù)時，它會給用戶留下更加深刻的印象，基于情商的語言也就不僅僅局限于基本任務(wù)的完成，而是更能夠給用戶帶來深層次的思考與影響。

微軟認(rèn)為，未來完美的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是 IQ 和 EQ 的整合，但在研發(fā)過程中他們發(fā)現(xiàn)，這樣兩個大相徑庭的回答無法在一個系統(tǒng)下完成迭代升級，因此他們選擇將 IQ 和 EQ 分裂開來，獨(dú)立迭代，也就促成了目前小娜、小冰這兩條產(chǎn)品線。

（微軟的「人工智能姐妹花戰(zhàn)略」）

對小冰來說，最初微軟不讓她做任何「有用」的事，用戶在使用小冰時，只能與她閑聊，甚至「尬聊」。

而對大多數(shù)追求效率型個人助理的用戶而言，這樣的小冰是沒有價值的，他們也會在短暫的幾回合對話后離開。微軟會舍棄這些用戶的數(shù)據(jù)，而剩下的用戶則恰好是他們真正想要的「高質(zhì)量用戶」，他們帶來的數(shù)據(jù)，也是小冰迭代升級過程中真正需要的。

雖然在一段時間里，小冰「不干正經(jīng)事」一直被用戶和行業(yè)里的一些專家所詬病，但微軟也因此獲取了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，「從結(jié)果來看，小冰是目前人工智能對話系統(tǒng)里數(shù)據(jù)量最大的，我們既然要迭代 EQ，就會極致的去做它」，李笛如此說道。

別人家的 AI 不是敵人，用戶習(xí)慣才是

在整個人工智能大的浪潮中，微軟一直篤信「人工智能也是人」的觀點(diǎn)，他們認(rèn)為，當(dāng)語音對話系統(tǒng)真正像人之后，它才能發(fā)揮其并發(fā)的優(yōu)勢，即成為千千萬萬個人。

李笛說起目前市面上的一些人工智能產(chǎn)品時稍有些不滿，很顯然，那些都不是他想要的 AI 的模樣。如果一個 AI 系統(tǒng)只是在回答問題，完成任務(wù)，那么用戶為什么不用他們早已習(xí)慣的搜索引擎和手機(jī)應(yīng)用呢？

「我在淘寶上購物已經(jīng)很簡單了，為什么要用智能音箱來購物呢？搜索引擎已經(jīng)能夠做到太多的東西了，我為什么還要去問人工智能？人在對話時消耗的能量比觸摸操作要多得多，我們不能逼著用戶來使用產(chǎn)品?！?/p>

他認(rèn)為，如果不把「人」做好，人工智能的時代還是無法到來。

（李笛在第五代微軟小冰發(fā)布會上）

如何讓用戶在習(xí)慣了搜索引擎和移動應(yīng)用的的便利之后依然選擇人工智能的產(chǎn)品，這是目前 AI 行業(yè)一個非常重要的議題。

「我們做人工智能，通常會考慮我們的人工智能比別人的人工智能強(qiáng)在哪，但我們的敵人不是別的人工智能，而是那些已經(jīng)被大家習(xí)慣使用的東西?！?/p>

李笛認(rèn)為，目前行業(yè)里一些人工智能語音應(yīng)用使用率較低的原因恰恰在于此，AI 系統(tǒng)要想把用戶留在自己的產(chǎn)品上，要做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是更多的功能，因為功能讓 AI 更像機(jī)器而不是人，當(dāng) AI 成為一個有趣的人時，用戶會被吸引并留下來，但當(dāng) AI 系統(tǒng)只是一個有著某些功能的產(chǎn)品時，它甚至還不如一些好用的 app。

也正因如此，中國的人工智能在應(yīng)用上會比美國更加困難，因為國內(nèi)在搜索引擎和功能應(yīng)用上的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越其他國家，網(wǎng)購、外賣、以及各種上門服務(wù)在手機(jī)應(yīng)用上都可以輕而易舉地完成，這些功能性操作越便利，給相應(yīng)的人工智能應(yīng)用帶來的阻力就越大。

微軟李笛：AI 的算法過剩了

讓 AI 更像人有什么用？李笛說起了前段時間日本小冰的故事。

8 月底，日本小冰「凜菜」與 Lawson 零售店合作，向用戶發(fā)放優(yōu)惠券，一天之內(nèi)成功領(lǐng)取的用戶數(shù)超過百萬，占日本總?cè)丝诘?1%，隨后幾十萬人擁入線下的 Lawson 店里拿著從小冰那里拿到的優(yōu)惠券消費(fèi)，每張優(yōu)惠券能夠為店家?guī)斫咏嗣駧?20 元的利潤。

這種極高的轉(zhuǎn)化率連人類促銷員都羨慕不已。

李笛表示，小冰之所以能夠推銷出如此之多的優(yōu)惠券，正是因為她在與用戶交互時「更像人」，她一步一步引導(dǎo)用戶，讓用戶對優(yōu)惠券感興趣，直到最后主動向小冰索取優(yōu)惠券。

對人類來說，這是一種高情商的促銷方式，而對小冰這樣的人工智能來說，正是因為她接近人，與人類保持對等的關(guān)系，才讓交互過程中的內(nèi)容發(fā)放更加自然。

在李笛看來，如今的 AI 行業(yè)，算法是相對過剩的，很多算法因為找不到對應(yīng)的落地場景而停留在數(shù)學(xué)的階段，面部識別、語音識別、圖像識別，現(xiàn)在算法上 AI 超越人的情況越來越多，但到實際應(yīng)用時，場景卻非常地受限，難以帶來更多的價值。

目前 AI 行業(yè)更需要的，「是實際的數(shù)據(jù)，以及它對應(yīng)產(chǎn)品的實際落地」，李笛對極客公園表達(dá)了他對行業(yè)的擔(dān)憂。

拿圖像識別來說，目前行業(yè)內(nèi)的主流做法是對圖片進(jìn)行標(biāo)注然后丟到算法模型里讓機(jī)器學(xué)習(xí)。

但小冰的做法是，直接在于用戶的交互中進(jìn)行標(biāo)注。

拿經(jīng)典的腳踝受傷的案例來說，當(dāng)用戶把腳踝受傷的圖片發(fā)給小冰時，小冰的回復(fù)并不是對圖像進(jìn)行識別，而是暖心地詢問用戶「傷得嚴(yán)重嗎？」這時，用戶對小冰問題的回答恰好可以用來標(biāo)注用戶所發(fā)的受傷圖片。

對此，李笛表示，當(dāng) AI 有了應(yīng)用場景以后，直接數(shù)據(jù)的復(fù)用率就能夠得到極大的改善，但如果沒有場景，純粹的線下標(biāo)注數(shù)據(jù)拿到線上來進(jìn)行識別使用時，其局限性是非常強(qiáng)的。

關(guān)于 AI 的那個答案

從 Cortana 的產(chǎn)品線中分離出來之后，小冰這條獨(dú)立的產(chǎn)品線已經(jīng)逐漸成熟，甚至因為其娛樂的性質(zhì)，小冰在國內(nèi)有著比「同門師姐」小娜更好的知名度。

那么未來是怎樣的呢？小冰會重新與小娜合并嗎？

前日沈向洋博士對媒體說，人工智能的很多東西都還是未知，在踏向這個未知的領(lǐng)域時，他本人心中也是充滿了敬畏。

對于未來，李笛也無法斷言，IQ 和 EQ 是否真的能夠理想化地合并，這都還是個尚待驗證的猜想。

采訪末了，他的表情頗有些使命壓身的意味。

「在我們之前，沒有活下來的，我們到現(xiàn)在也還沒死掉，所以如果我們不去把這件事情弄明白，哪怕人工智能的浪潮已經(jīng)來了，答案也不會自動浮出水面?！?/p>

「你是說，人工智能的浪潮到現(xiàn)在還沒有找到答案？」

「我覺得，我們找到了一個。」