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对话微软全球执行副总裁沈向洋:关于人工智能的终极“七问

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发表于 2018-5-29 18:28:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
PingWest品玩 05-2910:15

2018 年 5 月 21 日,微软在北京举行了人工智能大会(AI Innovate),展示了从全球到中国的研究成果。自从萨提亚 纳德拉(Satya Nadella)2014 年就任微软 CEO 以来,微软确定了“AI 和云为先”的战略。4 年以来,微软股价涨了 202%。
比起 Google 等同行,微软的 AI 研究似乎“藏”得更深。除了会打电话、会写诗和会聊天的微软小冰,微软的 AI 还做了哪些事?微软对一些前沿 AI 应用的理解是什么?微软如何看待人们对 AI 的过度恐惧?以及,微软为什么不像 Google 那样做 TPU 机器学习芯片?
围绕这些问题,微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士与 PingWest 品玩创始人骆轶航进行了一次对话,回应了关于微软人工智能的终极“七问”。
一问:人工智能应该被更温暖地使用
骆轶航:今天我们主要聊聊微软的人工智能特色优点。我们会聊到一些 AI 教育、AI 应用和关注普适性、普遍性的问题。开始我还是想先请您讲一个故事。您跟罗彻斯特理工学院的 Brian Trager 在 Build 大会上有过对话,但 Brian Trager 本人失聪是听不到的,而您当时讲的中文。那么两个人是怎么沟通的,原理是什么?背后的场景和技术都是什么样?这个东西可能很多人都会很关心。

沈向洋:是的,我可以给你讲一下这个故事。Brian Trager 非常了不起,因为他天生听不到。我以前对这些东西也不懂,跟他一起工作了两天我才知道,失聪以后其实听力是没有反馈的,不像我们,讲话自己还可以听到。虽然我们听到的也不是完全真正的声音,是通过耳骨传过来的,但已经足够好了。Brian 因为说话声音没有反馈,所以他讲话的声音就不太对,一般人听起来觉得有点怪怪的。
罗彻斯特理工学院设立了一个非常好的项目,有很多专门培养聋哑学生的课程。他们后来知道我们微软有相关的人工智能技术之后,就跟我们合作,在项目里加入人工智能技术。其中有两大技术比较重要。
一类技术是定制语音识别服务。对于通用的语音识别,比如你讲的话、我讲的话,微软的技术就可以听懂,这是通用的模型。但是聋哑学生那样的语音很特别,发声很奇怪,可能以前模型里没有搜集到过这样的数据。所以,在微软人工智能的认知服务里面,我们提供了定制服务。这是我们的强项,可以用少量的数据令你做得很好。不光是语音识别,还有语音合成。
另外一类技术是翻译。翻译这一块,我们做了很长时间,最近取得了非常大的进展。今天会场上黄学东博士演示的一款魔芋 AI 翻译机,卖得非常好,后台就是微软做的。
骆轶航:所以概括一下,其中主要用的是两个技术,一个是语音识别,包括定制化、识别特殊的人声,通过大量的数据把它合成成普通人能够听得懂的人声、机器能够听得懂的发声;第二是翻译技术。结合这两者做到这样的事情。
沈向洋:其实很了不起。像我的英语,其实是 Chinglish;我的中文,也有南方口音。所以你提到 Brian 这个例子,今天我也很激动。我们还有一个类似的例子。有一个叫做宋昊旻的南京孩子,从小就已经听不到了。他非常了不起,唇语阅读的能力非常强。他今天跟我做了一次交流,而且我反过来用英文跟他说话。
这是一件很感动的事情。我觉得更加重要的是,微软让人工智能有正能量。对盲人、聋哑人这类人群而言,技术上已经好到足够的地步了。做人工智能不见得要完全从商业利益出发,我们很希望能够做一些这样正能量的事情。
二问:微软小冰会打电话是真的,但 Google AI 给餐厅打电话是真的还是假的?
骆轶航:我们刚才提到了微软两个非常重要的引领性的 AI 技术,我很感兴趣。这个牵出第二个非常感兴趣的事——微软小冰。小冰是一个沟通式、对话式的人工智能。小冰打电话这件事两年前我们就见过,不过上周另一家总部在Moutain View 的厂商(Google)也演示了一个很酷的 AI 的打电话的演示,当时我也在现场。
沈向洋:很激动人心,那个演示得很好。
骆轶航:能不能简单评价一下,让人工智能跟人打电话能够做得很顺畅、很无阻,听起来不像是一个机器,最需要做到的东西是什么?以及在这个方面微软和那家公司(指 Google)做得更不一样的地方是什么?
沈向洋:首先我觉得 Google 做得蛮好的。当时演示以后大家都非常激动,因为他做了一个全双工(Full Duplex)。视频演示出来之后,我们也去看了一下,认真学习了一下,其实是很认真地研究了一下。这个跟我们在一年多、两年前跟小冰打电话不太一样的地方是在这里:
第一,我们在中国做了以后,没有想到把这件事情包装一下,讲的范围更大一些。因为对整体技术的成熟度来说还比较早。我待会儿会讲到里面真正的技术难点。
第二,他们选择了一个场景,这个特定场景对于用户来讲,能让他们一下子就明白技术是什么。
骆轶航:但人工智能通电话不仅仅是给餐厅打电话。
沈向洋:对,人工智能不仅是一个服务型的场景,它其实是一个专业领域。我们现在技术落地有两个领域。小冰是一个大众领域,她是一个聊天机器人,你什么都可以跟她聊。你打电话去餐馆就是定餐,不会是跟餐馆的人说我明天去哪里旅游之类的话题。所以相对来讲比较容易一些,技术上的难点反而少一点。

如果要讲到其他领域的事情,它就会讲,你问这个问题我不知道,问的人其实可以理解这种回答。人跟小冰一起聊天的话,总希望小冰慢慢变得越来越聪明,什么都知道一些,但这需要时间。不过,我觉得这个特定场景是 Google 做得很好的地方,我们要不断向他们学习,希望我们以后有更多更新的技术去做得更好。
既然大家这么有兴趣,我就再讲一下我们刚发布的“全双工语音技术”,Full Duplex。
我们不光做了中文的,日语也做了,未来会把它推广到英语和其他语言。最重要的是,我们会把这个技术开放给三方开发者,大家——包括其他的开发者——都可以用我们的技术来开发他们的应用。
骆轶航:开发者开发后,会把它变成自己的专业领域的应用。
沈向洋:对,为什么大家觉得做“全双工语音技术”很有道理呢?其实全双工语音技术已经应用到一些 IoT 的产品里,比如小米之家。
从演示的视频可以看出,你有没有连续对话的能力,用户有直观的感知。不然老是讲“什么什么同学”,问一句;接着讲“什么什么同学”,再问一句;它只能是一个玩具。不像我们两个人讲话,不需要反复提及人名。讲几句提一个“Harry” 好像亲切一点,但不能每句话提一次。在这些方面,大家逐渐在重视这个问题。如果我们把技术开放给第三方的话,对这样的对话式人工智能的发展具有非常有正面的促进意义。
骆轶航:我理解在人工智能对话中,双方的努力点不一样。微软更多是大众领域,Google更多是先在一个专业领域。但是微软正在努力把这个 Full Duplex 的技术开放给第三方,让第三方基于大众领域创造自己的专业领域。这样能验证人工智能在不同场景、和非常特定条件之下的对话能力。
沈向洋:我们也做专业领域,很努力地做专业领域。我们觉得有一些非常有价值的专业领域,比如客服。餐馆订餐当然也很有趣,但相对来说,客服的商业价值更加可圈可点。其实我们非常希望 Google 能很快做出他们的产品,我们可以真正地试一下。最近我不知道你有没有看到有人挑战说这个演示是假的。
骆轶航:对,结果第二天 Alphabet(Google 母公司) 董事长出来讲我们这个已经通过图灵测试了。
沈向洋:后来有一个媒体就挑战说演示是假的,为什么是假的?你听整个对话当中一点噪声都没有。而且记者很认真,说你不是在 Mountain View 吗?他就在 Mountain View 打了二十几家餐馆的电话。结果发现电话接通后,餐馆的人一定会说“Hello,XXX Restaurant,May I help you?”但整个演示里面都没有。
那个记者很执着,就问他们能不能告诉我是哪家餐馆,我要验证一下是不是真的有人给餐馆打过这个电话。Google 拒绝给出名字,记者就生气了,说你是不是假的?Google 不肯回应。
我觉得这都是小插曲。技术肯定会越来越进步,但是现在肯定还会有很多难度。
首先是语音方面,接下来是语言理解方面,这是一个长期的过程。但有一件事情是肯定的,就是质量会越来越好——随着数据越来越多,用户越来越多,大家用得越来越多,毫无疑问质量会越来越好。
三问:对人工智能来说,EQ(情商)比IQ(智商)重要
骆轶航:这很有意思,之前人们对于小冰的很多理解是娱乐性的:小冰跟我推测一下,我讲的是哪一个人?小冰跟我聊聊天。小冰给我随便打个电话。打一打电话,随便聊几句,给你祝贺个生日。大家觉得这个是娱乐性的,但是大众领域要做的东西很多,大家更多是期望看到在具体场景之下的应用。
小冰是 AI 一个出口,尤其是中文的角度。它有中文自然语义处理、语义分析,还有翻译都要用进来。所以小冰写诗,是对我比较震撼和刺激的一件事情。因为过去我们认为创作是人面对人工智能最后一道心灵壁垒。
前不久我跟刘慈欣聊天,我们说这个壁垒没有了。刘慈欣开导我说,你不要这么去想这个问题。你管它是怎么创造的,管它有没有情感,创造出来比你厉害不就够了。所以我非常想知道,我们为什么要做小冰写诗这件事情,以及微软内部这件事情的看法,这件事情之后有哪些反思?
沈向洋:这是很好的话题,这个话题可以聊很久。做小冰聊天机器人的时候我很支持。但一开始我总觉得聊天机器人这件事情可有可无,结果产品团队跟我说:其实聊天是刚需。

后来我做了一下研究,原来真是这样。一个人一天内,聊天要聊几千句,女生还要再多一点。中国互联网还有相对特别的地方,就是网民中大概有三分之一,上网发表一个意见以后,从来没有人回应。比如说一些到城里来打工的人群,就算有一个朋友圈,大家相互之间的隔膜也比较多。他们其是希望有一个可以相互理解、交流的过程。我同事说像你这样的人,微信随便发个东西,只有 200 个赞,就好像很不满意。但是很多其他人不是这样的情况,通常没人理。所以后来我们做了聊天机器人。
其实小冰最最了不起的,是促使我们真正研究 EQ 这件事儿。我们今天整个大会议程里也专门提到了 EQ(情商)。人工智能是在增强人类智能,当然有不同的方法定义智能,你可以讲 IQ (智商)和 EQ。但 EQ 究竟是什么?它是有定义的,EQ 包括你自己的理解和别人的理解。
我们觉得小冰最了不起的事情,就是在所有聊天机器人里面,对 EQ 这件事情是真正去建模、真正去研究、真正去实现的。再回头讲到,小冰有很多很多技能,像写诗、唱歌,我们产品团队的确有很多思路。
比如写诗,在微软亚洲研究院已经有很多年的历史了。很多年前,我们做过一个对联系统,现在可以上那个网站还可以看到,出个上联它给你对个下联,还有横批,对这个对联不满意还可以固定几个字重新生成一下,做的还挺好。后来开始有人说,说不定可以写诗,比如写个七律什么的。而小冰写诗,稍微有一点取巧了。因为创作的东西,最难的一件事情是创意,是 Cold Start(冷启动)。而写一首诗需要的是感觉,所以当时他们就走了一个捷径——说那这样吧,感觉在图里面,你上传一张图,我给你分析一下这个图的大概样子。
骆轶航:这就是人和机器理解事物方式的不同,机器要从视觉识别才可能有“灵感”。
沈向洋:对,从视觉识别开始的。我们有一个研究队伍写了一篇论文,讲的就是怎样从一张图找出它的意境里的关键词,再用这样的一些词串起来。写的挺好。现在小冰写诗越做越好,今天我们还跟中国青年总社一起合作做了一个工具,让人和小冰联合创作写诗。我们希望在不远的将来,选一批写得很好的诗出来。我们相信以后人类和小冰可以共同创作,说不定可以创作出更好的内容。
骆轶航:可能不只是诗了,人和 AI 一起创作关于AI的科幻小说。
沈向洋:也可以的。人其实最难的就是出个初稿,有了初稿以后,你就有了一些想法,然后这里改改那里改改,越写越好。我自己也和小冰写过一首诗,就改了一些字。
我们讲好,所有 IP 都是用户的,小冰不会占你的 IP,你直接发表。你改一个字改两个字好也好,这都是你的IP。所以大家都很高兴,当时上了线一个星期还是一个月,就好像有几百万,我忘记那个数字了。那个诗歌数量的总数,比中华人民共和国建国以来所有发表诗歌的总和还要多。
骆轶航:所以机器下起棋来比人可怕,这是Google证明的,因为人和机器理解围棋的方式是不一样的,现在看写起诗来也是。
沈向洋:其实 AlphaGo 这个事情对亚洲人、对东亚人而言,不是触动很大,而是打击很大。我们小时候,小学进围棋队就很聪明了;中学进围棋队就说明你很牛了;你进了清华还能进围棋队那就不是一般人了。但在今天,这些都不算什么了,因为机器随便就能把你干掉。我们小时候人家都说最了不起的、很聪明的,智能的,就是下围棋了。
骆轶航:既有意志又聪明,甚至有对哲学和“形而上”的感悟,现在这些东西彻底被消灭了。
沈向洋:对,就彻底被消灭被杀害掉了。
骆轶航:所以对亚洲人打击非常大。其实小冰,它也瓦解了人们另外的一部分,就是人们觉得我智能上不能跟机器相比,但是创作上可以——现在这件事看起来也没有那么重要了。
沈向洋:没有那么重要了。我觉得很多新生事物刚出现的时候,大家不是很清楚,不知道怎么理解。我小时候在乡下长大,人家老讲乡下农民的故事:以前刚装喇叭的时候,喇叭里面播新闻,农民总是跑喇叭后面看看人在哪儿。新生事物大家总是得慢慢接受,我们没有什么选择,我们是第一代跟人工智能共生存的一代,所以必须要找出方法和人工智能一起生存,甚至怎样利用人工智能让我们的生活更丰富。
四问:人类对人工智能的过度恐惧,来自对“AI服务于人类”的怀疑
骆轶航:所以接下来说另一个我们想去探讨的话题。您讲的农民回到喇叭后面看那个事情,他是一种好奇,未必是一种恐惧。我过去觉得中国是一个非常 “Pro Technology”(热衷科技) 的国度,尤其是互联网给中国过去十年的改变太大了,美国人相对保守一点。但是去年我发现整个全球范围之内,人民对人工智能恐惧心里普遍严重了。
而中国是对人工智能有过度的忧思。比如我正在跟妈妈聊关于装修的事,怎么突然某个工具给我推了一条装修广告,它是不是开启了我的语音麦克风推了一个东西?我们虽然知道不可能,但这种恐惧非常普遍。在美国,有 Open AI 这个组织,他们在过去一年反复提醒人们关于人工智能的一些警惕,比尔·盖茨也曾参与过他们的一些讨论,也与扎克伯格有一些争论。在中国,AlphaGo 给大家的刺激挺大的,大家知道机器的“可怕”了,所以有过度恐惧在里面。我现在想了解的是,微软包括您个人在这样的一个过程中是什么样的看法和角色?
沈向洋:非常好的问题,其实对人工智能的担忧,我个人觉得有几个不同的层次。

大概三年前,尼克·鲍尔森的文章就说,当 AI 出来,这个世界就要完蛋了。特别是他写的很详细什么叫 Super Intelligence(超级智能),什么时候会超越人类。另外因为 AI 用了你很多数据,你觉得很恐惧,比如甚至会影响到大选和你平常的生活,这是另外一个层次。
微软研究人工智能的技术已经很多很多年了。这些年我们开始做产品,做人工智能这些产品的时候,我们认识到,以后人工智能一定会进入到所有的产品里。所以我们非常认真的思考一些事情,比如 AI 是不是应该有伦理道德,我们为什么要做 AI?伦理这件事情,最基本意思是说,不能为所欲为,要有约束。
微软对人工智能的观点是很清楚的,做人工智能的目标是帮助人类,方式就是要让人工智能普及化。所以最重要的一点,是看大家是不是对这个事情足够重视?微软一年前成立了一个 AI 伦理委员会(AETHER),这个委员会把全公司的产品部门、业务部门,还有更重要的法务部门集合在一起,研究院的一个同事和法务部同事做联合主席。
我们觉得这里有多方面的问题。第一,偏见的问题,人工智能是不是公正的;第二,透明性,为什么人工智能会是这样一个情况;第三,可靠性,如果你利用 AI 导致了怎样的结果,最后是谁来负责,是谁来做这个决定的?比如自动驾驶出事故了,往左边会撞死一个老头,往右边会撞死一个小孩,那该往哪边撞?或者往左边撞的是一个人,往右边是一头猪,你会往哪边撞?这些事情,今天还没有法律约束。再比如自动驾驶突然出车祸了,警察来了,你说我都蒙掉了。警察很同情你,他可以理解,肯定所有的事情都是预先编程在里面的。但这个问题很严重,谁来负这样的责任?
所以,有很多很多这样的问题需要解决。我们刚起步,在这个行业中还需要大家认真对待、真正去研究这些问题。不光是高科技企业,包括社会、包括政府、包括法律,都需要不断的跟上。
五问:AI 不是互联网上的“风口”,而是 next to 互联网的下一代基础设施
骆轶航:其实微软的人工智能,包括我们谈到的对话式人工智能、翻译、神经网络、自然语义处理和分析,我们提到这些应用,还是在和人沟通一些层面上的应用。大家还没有更多的往实际场景去做,比如自动驾驶,那么微软对这些事情的想法是什么?
沈向洋:首先,微软是一个“蓝领阶层”的公司,我们做的都是比较初始的工作。我们一直都觉得微软是一个平台公司,我们的使命是去予力全球每一人、每一组织,成就不凡。我们相信,能够让其他人做的好,就很好了。
说到自动驾驶,我们有很多技术应用在自动驾驶里面。我们几乎跟所有的车厂都有合作,但是自己没有去做一个自动驾驶,然后把整个汽车行业颠覆掉。微软不是这样的方式。
我们在智能云这方面有四大部分:第一,认知服务。我们有一批 API,所有想要写 AI 应用的开发者都可以用这个服务。第二,对话式人工智能。懂语言者得天下。这是人的交流,一定要对自然语言有理解。其实人的一生就是不断在学语言。第三,开放的平台和工具,让你的开发更加方便。第四,基础设施。特别是实时的人工智能基础设施,让开发者和企业,能够用微软的云和 AI 进步得更快。
同时我们也对垂直行业很重视。比如,客服是一个巨大商机,不过现在没有很好的产品和平台。另外,我们觉得必须要认真对待和钻研人工智能医疗。在这方面,我对中国的情况不太了解,但美国现在全国 GDP 的 18.5% 是用在医疗上的。
骆轶航:美国是相对来说比较高的比例。
沈向洋:非常高。我老是跟同事开玩笑说,一帮老美,身体没有比英国人好。英国一年只有 9% 的 GDP 用于医疗这块,美国用于医疗方面的经费超过人家的一倍,也没看到身体比人家好。所以我觉得,在这方面,AI 会给我们带来一些新的机会。

骆轶航:也就是说 AI 是相当于“互联网”这样的基础设施,而不是互联网之上的某一个“风口”?
沈向洋:对,不是这样的。AI 实际上是注入到所有的东西里去的。我最近经常跟美国一些大企业的领导交流,我老是跟他们讲:你一定要明白一件事情——AI 到来的时候,你肯定会被颠覆掉的。那时,你只会有两个选择,要么被别人颠覆掉,要么你就自己颠覆自己。
你自己颠覆自己的话,需要有技术合作伙伴。那么微软可能是一个很好的合作伙伴,我们可以帮助你,让你自己能够颠覆自己,走向一个新的自我。
六问:基础研究在云和 AI 时代的微软,比 Windows 时代有哪些不同?
骆轶航:其实 2009 年左右我就见过微软总部研究院的一些演示,我们会觉得这个东西好好,这个东西好有意思,但是就是没法用,离现实有点远。那么产品在哪里?那时是 Windows 时代的微软,前沿技术研究和现实产品的距离很遥远,现在我们到了一个“云和 AI 时代”的微软。而且您身处的这个位置,又是从全球研发、基础研究,迈向到商业化、产品化的角色。现在,前沿的基础研究和实际产品之间的距离,这个距离比过去大概有一种什么样的拉近吗?
沈向洋:这个问题非常非常好。这也是我自己不断思考的问题。我自己比较幸运,可能我是很少几个做过很多年非常深的科研——我博士以后进微软大概做了11年自己的基础研究——后来接下来11年在商业、产品也有经历的人。很好谈不上了。我觉得很幸运有这样一个经历,life is a journey,这样一个很好的机会令到我两边都可以观察到。很多年来,我在微软研究院一直提倡一件事情,叫做 Deployment-oriented Research(基于实施的研究)。研究不是只是写写论文,而是在于你东西做出来了以后,应该把它建立出来,放出去。放出去最大的好处就是,你有了用户,有了数据,你可以看到新的问题,甚至可以看到原来做的是不是真的有道理。
如果你真正是一流的高手,有幸到微软研究院做科研的话,有一件事情是重要的——你是不是真正想做了不起的事情,这件事对这个社会,对这个行业,对这个专业会不会真正产生影响。公司里的小成功是必然的,问题就是在于你是不是追求一个大成功。
我举一个例子,微软在 Azure 上面做的一个我个人觉得非常激动人心的项目,叫做 Azure Sphere。它实际上是物联网的一套整体解决方案,我们做了一个非常小的芯片。做嵌入式系统的时候,冰箱里会有这种很多很多这种小的东西,以前所有这种东西都不联网,所以很便宜。而我们做了一些改变。第一,我们把整个东西改进了,以后可以上网,并且是嵌入的。第二,它是安全的,一旦东西联网了以后,最大的问题就是安全。所以我们首先做了一个安全的芯片设计,然后在上面做安全的操作系统,联网到安全的云端服务。
这个就是接下来大的风口。我觉得这是我们看得很清楚的地方。手机慢慢变成一个夕阳产业,手机整体的量已经往下走了,不要讲 PC 了。接下来大的东西在哪里?肯定是物联网,因为这些设备数目还在拼命涨,而且会越涨越多。这些可以连接网络的设备,以后会给你带来无限多的商机。现在已经是 90 亿数量的级别了,但是到现在为止,不到 1% 的设备是互联的。这里面有一个非常大想象的空间。
一旦连起来,就有数据了,一旦有数据就可以做分析,一旦有数据就可以有智能,很多很多都可以连接在一起。我们做了四年的研究项目,一开始的时候,大家觉得这件事情不能做。
骆轶航:离当时的现实太远。
沈向洋:我觉得很了不起的地方,就是到最后,还是有这样的一批研究人员或者是工程师,想要做一些前人觉得做不了的事情。这个才是最最了不起的。
骆轶航:如果没有当年这样基础研究技术投入的话,今天就不会迎来这样的物联网连接的市场。

沈向洋:对,需要有这样的一个技术投入,而且你真的愿意去做。为什么我讲 Deployment-oriented Research 呢?不是我有一个方法、有一个算法就结束了,真正有用的东西实际上是需要经过一个用户检验的过程。
七问:为什么微软不做 TPU?
骆轶航:既然说到了芯片,看来微软在芯片的领域,AI和物联网芯片的领域有一个更早的接触和积累。这个非常有意思,我们随便聊聊,微软为什么不做类似于 TPU (张量处理器,tensor processing unit,Google为机器学习定制的专用芯片)这样的事情?
沈向洋:也有做。其实每家公司芯片都是心中之痛,都是在学苹果,基本上就是做行业集成。大家可能不知道,微软一直有做芯片,我们做有做 Xbox 的,也做 HoloLens 的芯片。其实,刚才提到 TPU和数据中心。我们走的一条技术路线跟 TPU 不太一样,我们走的是 FPGA (Field-Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列)的道路。今天我在会场也给大家放了一段 Real-time AI(实时人工智能) 的视频。FPGA 现在是非常适合在 AI 方面执行的。
AI 分为两个部分,一个是建模,你会用很多 GPU 去运行。另一个是 AI 的执行,算法弄好了、调好了,你要跑起来,而且要跑得很快。我们现在 FPGA 整个这套体系做得非常好,已经全面铺开。两个星期前我们发布了 FPGA,你可以把它想象成可编程的硬件。我们也非常关注 GPU,因为一旦你的工作流很清楚了,你把这些东西带到芯片层面,这是很正常的事情。
骆轶航:是,但是这个过程也是需要钱的。到现在谷歌 TPU 那边,还完全是自主的,完全没有跟大厂合作生产,自己做。
沈向洋:他们做了一个 TPU Tools。其实它技术上不是那么简单,还是有一些挑战。比如说 Batch Size(计算批量),什么样的 Batch Size 才可以用到它这个性能做得更好。我们写了一篇 FPGA 的文章,跟像 TPU 这一类的东西做过比较。相对来讲,微软是有一些技术上的优势的。但是做技术人都有自己不同的看法,真正的赢家是能够把这些东西做到产品、做到服务,真正有用户,真正有用户能够从中得益。这才是最了不起的事情。
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