從微軟中國研究院到微軟亞洲研究院，這個微軟1998年在海外設立的首個研究院一直是中國互聯網人才的黃埔軍校。在人工智能大熱的當下也不例外。
今年9月，創新工場CEO李開複博士出了本新書叫《AI·未來》，描繪人工智能新世界的樣貌、未來人工智能對社會的衝擊以及在人工智能時代人們的應對策略。作為前微軟全球副總裁，李開複在37歲那年受命成為當時還叫微軟中國研究院的首任院長。
如今的微軟全球執行副總裁，微軟人工智能（AI）及微軟研究事業部負責人沈向洋參與主持的新書《未來計算：人工智能及社會角色》中文版也即將正式出版發行。2018世界人工智能大會上，沈向洋還宣布將與上海儀電的合作，雙方在上海建立人工智能創新院。
有意思的是，微軟前任和現任幾位華人副總裁們包括陸奇（前微軟全球執行副總裁）、沈向洋（微軟全球執行副總裁）、李開複（前微軟全球副總裁）、洪小文（微軟全球資深副總裁）均為美國卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）電腦學院博士。其中，沈向洋、李開複、洪小文還都是“圖靈獎”得主、著名電腦專家羅傑·瑞迪（Raj Reddy）教授的學生。
而沈向洋是微軟目前唯一的華人EVP（Executive Vice President，執行副總裁），負責微軟中長期戰略制定，親自帶領5000人以上的人工智能團隊。他也是陸奇之後，目前微軟長官結構中位置最高的華人。
在學術上，沈向洋是電腦視覺和圖形學研究的世界級專家，是美國電氣電子工程協會院士（IEEE Fellow）、國際電腦協會院士（ACM Fellow），曾任國際計算視覺期刊編委會成員。2017年2月，沈向洋當選美國工程院院士。
去年5月份，微軟的人工智能機器人小冰出了一部詩集。這部標榜人類歷史上100%由人工智能創作的詩集有個唯美而憂傷的名字：《陽光失了玻璃窗》。沈向洋在書的封底寫了這樣一段話，“人工智能是電腦科學皇冠上的寶石，也是歷代卓越的科學家們皓首窮經畢生追求的極致目標，現在它無疑正迎來歷史上最好的時代。”
2018世界人工智能大會上，第一財經記者有機會獨家對話沈向洋，好好聊聊這個對於人工智能而言最好時代的機遇、浮躁和惴惴不安。
第一財經：隨著大數據，雲計算以及深度學習等技術的出現，全球範圍內人工智能的建設如火如荼。您曾經提到，未來全球AI的格局會有兩個巨頭，一個是美國，一個是中國。您覺得中美兩國在發展AI的路徑與思路上有何區別？各自有什麽優勢？又將有哪些方面的合作與共贏？
沈向洋：人工智能現在在全球都非常熱，很多國家也都進入人工智能這個領域，做的也都非常好，比如像加拿大、英國、法國，這些國家也都取得了非常好的成果。
但是中美兩國因為整個經濟的實力、科技的實力以及對整個人工智能的發展的重視，我相信在人工智能未來的發展中肯定會成為這一領域的兩大巨頭。
從人工智能整體的發展來看，最近人工智能的一些進步主要是有三個原因：第一是因為互聯網和物聯網給我們帶來這麽多的數據；第二，不斷增加的運算的功能，特別是在雲計算給我們帶來強大的計算功能；第三是在精準算法上面，特別是深度學習、深度神經網給我們帶來的新的突破。
如果你從這些方面去看的話，其實中美一起來做這樣一個人工智能的方法，大家都是比較相同的一套路徑：必須要有很多數據才可以落地，必須要做芯片，運算的能力要增強，包括雲計算能力的加強。中國和美國都有相當多的科研工作者在不斷地看，比如講深度學習新的體系結構到底是什麽，有些什麽新的研究方法的出現，從這個角度來講，相同的地方多。
但是也有一些新的研究方向，比如最近像美國比較重視的，我自己也比較關注的兩個方面：一個是可解釋的人工智能，今天雖然人工智能做了很多很強的技術，出了結果，但是為什麽是這樣，怎麽去解釋，這個是很重要；第二點，在做人工智能這件事情上，對安全和隱私的情況下，怎麽去做人工智能，這個方面最近進展比較多一些。
第一財經：中國在人工智能方面跟國外相比，差距在哪裡？
沈向洋：隨著中國經濟的不斷發展，科技的不斷提升，很重要的一件事情是在技術科研這件事情上還一定要繼續加大力度。今天來講，基礎科研大家都基本上同意，美國在全世界還是走在最前面。在人工智能有很多基礎科研的方向上，我覺得我們應該盡早進入，包括腦科學和人工智能的結合。
另外一點，我覺得在電腦、人工智能這些方面的人才的培養，很重要的一件事情是學術界和工業界的結合。因為在工業界走的很快，看到很多具體的問題，那麽學術界如果能夠和工業界有更加有機的結合的話，可以令到我們這些教授們有更加有意義的研究方向、研究課題，大家可以一起做的更好。
第一財經：您曾經提到，持續成功的公司必須要做長遠的基礎技術研究，那麽微軟判斷有哪些技術能夠對未來產生巨大影響？您也曾經提到，像微軟這樣一個全球巨頭公司最難決定的不是要做什麽，而是不做什麽，如今人工智能在各行業都展現了廣闊的發展前景，微軟在進行戰略布局時是如何權衡與取捨的呢？
沈向洋：我們一直在思考，每一家公司都要認真地去想應該做什麽，應該不要做什麽。之所以我會講像大的科技公司，比如講像微軟這樣，應該做什麽，應該不做什麽，這個問題更加嚴重，主要的問題就是說如果你是一家小公司，你的資金、人才就會令到你不可能去想太多的想法，把當前的產品做好就很了不起了。
但是，微軟因為相對來講我們有這樣的一個奢侈的機會就是可以看很多很多的方面，可以看短期、中期、長期。但是在決定哪一個方向要進入的時候，哪個時候再去投入的時候，實際上是也很困難的一件事情。在思考、做決策的時候，從CEO到下面的副總裁，都要一起思考這樣一個問題。
對微軟來講，我們的世界觀現在非常清楚，現在講就是智能雲、智能端，無處不在的計算，無所不在的智能，這是我們現在重點，也是整個公司向前接下來10年、20年發展的方向。因為我們這樣一個世界觀，未來可以看到的我們一系列發展的機會。
第一財經：面對人工智能時代的到來，我們都帶著強烈的期待，同時也懷揣著一些不安。人們開始擔心自己的工作是否在不遠的將來會被人工智能替代，您認為在人工智能不斷發展的大趨勢下，人類應該如何保證自己的核心競爭力？您在《未來計算》一書中也談及了人工智能的發展將面臨的種種社會倫理挑戰，我們應該如何處理好自身與人工智能之間的關係呢？
沈向洋：在微軟公司，從一開始我們做人工智能就在思考這樣的問題，特別是在過去這幾年.我們在過程當中就決定做了兩件事情，第一件事情就是聯合整個工業界的、高科技界的一些其它的大公司，包括中國大的科技公司一起，我們做了一個Partner AI。大家一起去思考，這裡面大家共同會遇到的問題，肯定這些問題不只是微軟公司本身的問題。這是我們在微軟外面做的這樣一件事情，現在整個Partner做的非常好，已經有幾十家公司在一起思考。
另外，在微軟內部，我們就成立了一個倫理委員會，成立這個倫理委員會的目的就是希望以後微軟做的每一項產品，每一項服務都要經過這個倫理委員會做一個評估，做一個衡量。事實上今天在微軟，我們任何的產品離開微軟之前，我們會做安全審查。
第一財經：人工智能技術的總體趨勢是增加系統的自主性，機器學習的技能固然強大，但是隨著自主權的增加，出錯的概率也在增加。您如何看待人工智能在應用過程中，如自動化工業流程、自動化金融交易算法、自動駕駛汽車等可能出現的安全問題？應該如何預防與應對？
沈向洋：在我們所有的AI從業人員，科技人員也好，產品人員也好，一定要明白一件事情，就是對設計這些AI產品要有一個敬畏之心。
我以前跟小冰的團隊一直講，因為很多的人工智能實際上影響到，不僅僅是所謂的Physical的世界，而且它會去到Mental的世界，就是對你的人腦都有很多的影響。
最後就有一些自動的系統，自主的系統，他們在做一些決定的時候就會產生很多問題，這些很多問題本身並不僅僅只是一個技術的問題，它實際上會變成一個社會的問題，也會變成一個法律的問題。
比如自動駕駛，如果說突然碰到一個緊急情況，它往左開可能會撞到一個老人，往右開可能會撞到一個小孩子，都是很不幸的情況，沒有人希望這樣的情況發生，但是情況發生了，如果對人類的駕駛員來講，不管發生了什麽情況，比如講警察來了，警察就會問這個駕駛員說剛才發生了什麽事情，這個人可能會說我腦子都懵掉了，我都不知道到底是怎麽一回事情。責任當然是要負的，但是他是做了這樣一個決定。
但是對AI來講，對自動駕駛來講，就沒有可能給這樣的回答。我相信未來對這樣一些問題，對這個企業是一個很大的挑戰，對社會、對政府、對立法都是一個很大的挑戰。
第一財經：您提到過“做人工智能首先要有原則”，這裡的原則如何理解？
沈向洋：為什麽我們做人工智能？做人工智能的目的不是取代人類，做人工智能的目的是能夠延展人類的智能，能夠放大人類的能力，就像蒸汽機提供了更大的動力，而汽車可以令我們走的更遠。人工智能可以拓展我們腦力，讓我們更好的向前走。
另外，我覺得整個人工智能的發展，不僅僅只是工業界的問題。我呼籲政府應該非常積極主動去引導整個行業。
事實上就是幾個月前，我們微軟公司CEO納德拉先生在美國公開呼籲美國政府應該更加主動地進入人工智能發展政策的制定、規則的制定，甚至監管的方式。因為這件事情對整個社會的問題，這個影響太大了。最重要的一件事情就是因為大家都認識到人工智能是個機會，所以一定要去想整個生態系統，包括硬的環境，包括軟的環境，包括人才的培養。
第一財經：人工智能在產業變革當中是一個驅動力，如何賦能傳統行業，在中國的一些城市有怎樣的進展？比如說在上海，實踐層面，哪些行業現在已經開始應用了人工智能？
沈向洋：大家可能對人工智能的理解有一個誤區，認為人工智能機器人可能會對人造成一些傷害。其實人工智能最重要的是個技術的工具，人工智能最後要落地還是要和所有的垂直的工業行業去結合，才有真正的人工智能有意義，比如講人工智能+醫療，人工智能+交通，人工智能加很多的製造。
今天的人工智能已經幫助到我們的城市，比如講今天很多的攝影頭可以幫助我們了解路況到底是什麽樣的情況，令到我們整個交通的調度更加高效。人工智能的很多應用已經已經發生，不過我們還可以比今天做的更好。
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