科學匠人特別篇 | 潘天佑：學術合作助微軟成為執牛耳者

編者按：在瞬息萬變的人工智慧領域，微軟一直保持著自己執牛耳者的地位，這很大程度上是因為微軟對學術合作的重視。在我們看來，一個公司如果沒有非常紮實的研究，就不會有非常出色的產品，這也是學術對公司、對企業的作用。本文也是我們“科學匠人”系列的特別篇，微軟亞洲研究院副院長潘天佑分享了他對微軟學術合作的想法，以及他眼中工匠精神的內涵：精益求精。第一個“精”是指非常紮實的工作，而要做到第二個“精”則是一個終身學習的過程，必須要相信今天已經登峰造極的東西還能往上再走一步，這才是真正的工匠精神。本文轉載自《北京青年週刊》。

在微軟亞洲研究院副院長潘天佑看來，幾十年間無數企業研究院起起落落，但是微軟卻一直是執學術界牛耳者，很大一部分原因就是因為跟學術有緊密合作。

人工智慧至今沒有超越“工具”二字，就連AlphaGo也沒有一招棋是超過人的演算法，對於人類未來，潘天佑沒有《未來簡史》的作者尤瓦爾那麼悲觀。

對於工匠精神，潘天佑理解為精益求精，其中第一個精是入門票，第二個精則對個人成長提出了更高的要求。

2005年到2007年任職微軟亞洲研究院學術合作部，2012年再次加入微軟亞洲研究院，主要負責學術交流與研究合作，現任微軟亞洲研究院副院長。潘天佑的履歷中有一個離開又再次迴歸的過程。問及此事，這位臺灣出生美國上學的計算機博士儒雅地一笑，解釋道，自己博士畢業之後，只做過兩件事，一個是創業，一個是在微軟亞洲研究院工作。1997年，開了第一家公司，在非常短的時間內賺到了錢，然後把公司賣掉又開了第二家公司，潘天佑走的是很多創業者都會走的道路。在第二家公司做得風生水起之時，潘天佑選擇離開，把公司交給他人經營，加入微軟亞洲研究院。然而正當他在微軟幹得熱火朝天的時候，原先創業的公司出現了非常大的危機，當初被潘天佑拉進來投資的董事們找到潘天佑，希望他能出面解決問題。出於對公司的責任感，潘天佑離開微軟，花了四年多時間，解決了公司的問題，把公司從巨大的虧損中帶回到小幅獲利的經營狀況，併為公司找到了買主。五年之後，他終於可以安心地再次回到微軟亞洲研究院，這一次他的身份是微軟亞洲研究院整個亞太地區的學術合作負責人。在潘天佑看來，自26年前比爾·蓋茨成立微軟研究院，無數企業研究院起起落落，但是微軟卻一直是執學術界牛耳者，很大一部分原因就是因為跟學術界緊密合作。學術合作在各行各業尤其是現在如火如荼的人工智慧領域至關重要。

你主要負責微軟亞洲研究院學術交流、研究合作方面的工作，請具體介紹一下。

潘天佑：微軟研究院從成立以來就是一個比較開放性的研究機構。很多企業的研究院都像一個很神祕的機構，但是微軟從一開始就認為如果真的要做非常前端的研究的話，一定要和全球頂尖的科學家在一起交流、合作，不可能自己拍拍腦袋就想出來。所以我們一開始就跟學術界有很多合作。要跟學術界合作就必須要開放，所以微軟亞洲研究院從19年前在中國成立以來，第一個成立的部門就是學術合作部。我們甚至可以追溯到26年前。26年前比爾·蓋茨成立了微軟研究院，那時微軟整個公司的員工還沒有超過1萬人，但比爾·蓋茨就已經認識到做基礎科研的重要性了，而且那時微軟就有這麼開放的精神，如此的具有前瞻性。現在，我們跟學術界有很多研究都是一起做的，微軟亞洲研究院的學術論文有相當高的比率是跟高校一起合作發表的，合作已經達到了非常緊密的程度。26年來微軟研究院見證了多少企業研究院的起起落落，但是微軟卻一直執學術界牛耳者，很大一部分原因就是因為跟學術有緊密合作。

就微軟來說，學術合作對產業的推動作用有多大呢？

潘天佑：通常學術跟產業分得比較開，我們經常覺得學術就是學校教授發表論文、執行政府計劃等，但這些年其實有巨大的改變，尤其是在電腦科學領域當中。你看，這幾年美國有多少做人工智慧非常厲害的教授被企業挖了過去？這在過去是很難發生的，企業跟教授沒有什麼關係。然而，這幾年的改變是整個生態的改變，不光是在電腦科學領域，而是在各行各業中。

具體來說，比如微軟小冰，為什麼它能聽懂你的語言？你是人它是機器，這裡邊就有一門學問叫做自然語言處理。機器要明白人的語言就需要這樣一個技術，先了解你的語義，做斷句，然後知道你說的話的意思是什麼。但是如果小冰回答你的時候是像機器一樣枯燥、冰涼，像資料處理一樣，你還會跟他聊天嗎？然而，有很多人都喜歡和小冰聊天，這是因為小冰可以模擬人的情緒和情感。那麼這裡面就不光是自然語言處理技術了，還要包括心理學研究、對人情緒的研究等等。可是微軟對於心理學知道的有限，對很多非計算機領域的知識知道的都有限，這時我們就需要和高校或者其他科研機構心理學相關的、或者跟中文相關的人才進行合作。使用者看到的是小冰這個產品，但背後卻是整個微軟研發部門、設計部門、學術合作部門等等很多人的貢獻。任何一個公司如果沒有非常紮實的研究，就不會有非常出色的產品，這就是學術對公司、對企業的作用。

我們在學術合作中非常強調跨學科，我在外面演講的時候最喜歡講的就是交叉學科，我有時候把它叫做科技整合。我覺得交叉是創新的源頭，在同一個學科裡面要創新，很重要，但是相對來說想做出突破很難，但如果要在兩個沒有交叉過的領域中產生新的東西，就相對容易。比如說微軟亞洲研究院在這幾年有一個交叉研究叫城市計算，今天伴隨著中國的快速發展產生了很多城市問題，比如空氣汙染、堵車等，其實每一個問題都可以用人工智慧去解決或者去預測，提前預防。我們有人工智慧的能力，我們有電腦科學的能力，但我們對城市的瞭解非常有限，所以我們跟清華環境學院合作，一起來解決城市裡的問題。我們之前還做了一個叫“微軟識花”的APP，只需拍張照片APP就可以自動識別花朵名稱，並顯示出花朵的相關資訊，這是我們跟中科院植物所的合作成果。還有一個例子，我們做了一個程式可以自己設計非常fashion的雜誌封面，這是我們跟清華美院一起合作的。

我們剛剛建立了一個全世界最大的學術知識圖譜，把網路上和從我們的合作商那邊拿到的各大學科所有發表的論文，都彙集起來，在全世界範圍上進行連線，加工成一個全世界跨學科的知識圖譜。比如說某一位科學家發表過哪些文章，這些文章被哪些人用過，他跟哪個教授曾經聯合發表過文章，跟他研究領域最緊密的人是誰。更重要的是，我們把這個知識圖譜公開了，變成了微軟雲上的一項服務。

當然這些並不代表我們做一個專題文章就能改變歷史，而是科研本身就是一個一個提出問題，再一個一個解決問題，做實驗去證明可行性。

人工智慧是否是現在學術合作的熱門領域？

潘天佑：這是肯定的。在中國人工智慧已經發展到國家戰略層面。美國和中國可能是現在全世界做人工智慧做得最火的地方，最頂尖的學術期刊上那些最好的論文大多數都被美國和中國承包了。有些學術界的名詞，一般情況下只能火一陣子，過一段關注就會褪去。但是AI這個名詞已經出來很長時間了，現在熱潮還沒有退，還是有很多會讓大家驚奇的東西持續出來，我預計往後還有很長一段時間大家還會持續看到一些令人驚訝的東西。畢竟還有很多問題沒有解決，類似自動駕駛汽車還沒有上路等等，後面還有很長的路要走。

很多有關人工智慧的科幻作品中，對於人類的未來都持悲觀態度。人類最終被一手創造的人工智慧滅絕。你怎麼看？

潘天佑：也許我沒有想象力，但我個人不太能理解人工智慧會產生自我意識，從而毀滅人類。我是學科學的，我知道機器人的那些表現都是人類所寫的程式在裡面執行的結果，包括AlphaGo下棋，也都是人類所寫出的演算法，AlphaGo沒有一招棋是超過人的演算法的，就算它可以自我學習，它的自我學習也是人類設計的一個演算法。你讓AlphaGo不改變它的程式去下中國象棋，它會輸得非常慘，因為它是圍棋的程式。迄今為止，我沒有看到人工智慧能夠超過“工具”這兩個字，它只是非常複雜的工具，可以模擬人的行為。但你不要忘了，最原始的工具也是在模擬人的行為——錘子就是在模擬人的拳頭，拳頭釘東西會痛所以發明了錘子，這不就是今天的人工智慧嗎？如果錘子沒有拳頭硬，那為什麼要用錘子？所以當計算機視覺超越了人類，又有什麼好惶恐的呢？當年我們設計的那柄錘子就已經比拳頭硬了。工具唯一會有用的前提是在某一個功能上能超越人類。另外我們自己都不知道自己的意識是什麼，又怎麼去設定一個意識出來。我無法想象一個bug突然一下就變成意識了。就像我們給AlphaGo鼓掌，其實是給它背後的設計者鼓掌。所以，科幻片精彩就好。

前一段很火的尤瓦爾的著作《未來簡史》中，作者對人類的未來也是比較悲觀的，他提出未來大部分人類將淪為無用階層，這點你是否贊成呢？

潘天佑：關於《未來簡史》中提到的無用階層，我也沒有那麼悲觀。

不可否認，人工智慧會取代一些行業。就像有了汽車之後拉車的就被淘汰了，工業革命之後紡織廠的很多工人就被取代了，人類歷史發展過程中一次又一次面臨過這樣的問題，是一直在發生的。只是說這一次的人工智慧給了大家更多想象的空間，會造成更多的工作原先需要人去做的將來可能不需要人去做了。但我覺得人工智慧取代的工作也是大多數人不太願意去做的，這樣的工作被機器取代的話可能未必會很糟糕，你可能反而有更多的時間可以做自己喜歡的事情。可能今天有很多人的工作就是重複性的，很無聊。他們會受到一定的衝擊，但我們今天要面臨的是怎麼樣讓這些受到衝擊的人能夠有其他的選擇，這是一個社會問題。不過話說回來，工業革命之後原本以為大家可以很閒，但是恰恰相反，大家都變得更加忙碌了——因為水漲船高，人的智力、人對新事物的追求也會跟著不斷進步、不斷提升。

你如何理解“工匠精神”？在學術研究領域，微軟是如何貫徹工匠精神的？

潘天佑：所謂“精益求精”，可能是關於工匠精神我能想到的最精簡且最容易理解的一個形容了。精益求精這四個字我們可以再稍微進一步去了解一下，因為中國成語中很少有兩個字是重複的，但這個成語裡面四個字有兩個字是重複的，它的第一個“精”和第二個“精”一定是有所差異的。

第一個“精”，指的是你起碼要把一個東西做得非常紮實，在微軟我們經常說你的研究工作做得夠不夠紮實，第一個“精”是指非常紮實的工作。但是經過這麼紮實的工作之後，也只是達到第一個“精”，只是工匠精神的入門票而已。第二個“精”則是process不斷提升。很多時候大家覺得出師就是學成了，認為自己擁有了所有該知道的知識就可以了，但第二個“精”絕不僅如此，它是一個終身學習的過程，必須要相信今天已經登峰造極的東西還能往上再走一步，才能有後面益求精的部分，這才是真正的工匠精神的部分。有時候我們說這個人畫畫匠氣很重，說的是這個人畫畫一成不變，說匠氣很重說明你已經做到了第一個“精”，但後面的那個“精”你卻沒有達到，你沒有創新，沒有相信到達第一個“精”之後還有更“精”的可能性。這種情況尤其容易出現在一個人前面表現很好的時候，後面不成長的可能性是很高的，因為他覺得自己已經得到社會的認同了，讓他繼續學習那是不可能的。

所以微軟一直在倡導成長型思維，微軟用人不光是要know it all，還要learn it all。“know it all”是我們選拔人才的方式，有比較高的門檻，考一些很繁雜的題，通過了我們就認為你是可以對微軟做出貢獻的人。但這並不夠，如果我們找的人進來之前已經可以“上天入地”，進來之後卻停在原地，那微軟是不會成長的。所以我們每年都會有三天時間的“駭客馬拉松”讓員工可以不做別的事情，而是和團隊一起設計一個問題然後解決它，有很多好的想法都是在這期間想出來的。另外微軟內部有非常完整的AI課程，我們本來就有很多非常優秀的人才，但可能在學校裡面沒有學有關AI的內容，與其花費很高的薪水跟別的企業搶人才，為什麼不在公司內部把原有的人才培養成AI人才呢？自我學習是融合在微軟企業氛圍中的東西，我每天也是這樣在不斷地汲取知識。這就是微軟所強調的工匠精神。如果沒有成長型思維，那你就只能是一個匠氣很重的人，而不是一個出師之後能夠創立一家之言的人，這才是成長型思維的理念所在。

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