2017 AI頭條年終複習

微軟研究院AI頭條發表於2017-12-29

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不知不覺，2017年就要進入尾聲了，不知道你在2017年初許下的願望都實現了嗎？

在過去的一年裡，我們微軟研究院AI頭條也在和大家共同進步。在文章內容上，我們精益求精，希望將研究院以及人工智慧業界的眾多研究成果以既通俗又嚴謹的方式展示給大家；我們的努力也得到了回報——我們的微信公眾號和微博粉絲數雙雙突破了10萬，對此我們充滿感激，新的一年也將以此為動力，繼續努力。

今天，我們帶大家回顧一下2017年微軟研究院AI頭條的關鍵詞。

在複習結束之後，我們還有精心準備的年終考卷等著你，得高分的小夥伴會有禮物贈送哦！快拿出自己的小本本，我要開始劃重點啦！

第一章：突破

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作為科研機構，技術突破是立身之本，我們先來看看研究院過去一年都有哪些重要的突破？很重要，必考題哦！

語音識別一直是眾多企業和科研機構想要攻佔的技術高地，對語音識別準確率的競爭也從未停止。在今年八月，微軟語音和對話研究團隊宣佈微軟語音識別系統錯誤率進一步降低到了5.1%，堪稱是語音領域新的里程碑，準確率甚至超過了專業速記員。實現識別準確率上的“人類對等”是語音識別領域過去25年來一直奮力追求的研究目標，微軟始終堅持深耕技術，並將新突破最快、最好地運用到Cortana、Microsoft Translator、Microsoft Cognitive Services等微軟產品和服務中，讓使用者能夠親身體驗新技術的魅力。

在機器閱讀理解方面，大家想必對由史丹佛大學自然語言計算組發起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文字理解挑戰賽並不陌生，它也被譽為“機器閱讀理解界的ImageNet”。諸多來自全球學術界和產業界的研究團隊都積極地參與其中，微軟亞洲研究院的自然語言計算組一直在SQuAD文字理解挑戰賽中持續穩居榜首，和眾多業界同仁們並肩努力，推動著自然語言理解的進步。

第二章：創新

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技術突破的背後是研究人員夜以繼日的努力和從不間歇的創新，每一小步的探索都可能推動科技未來的巨大進步。

計算機視覺方面在過去一年碩果累累。在藝術風格化方向，微軟亞洲研究院釋出了最新研究成果，其中既有新風格遷移演算法“風格基元”的提出，也有為了解決視訊風格轉化過程中的抖動問題提出的端到端的線上視訊風格遷移模型，還有針對影象視覺特徵遷移問題提出的Deep Image Analogy演算法。視覺計算組的研究員在今年發表在arXiv上的論文中首次在卷積神經網路中引入了學習空間幾何形變的能力，得到可變形卷積網路，更好地解決了具有空間形變地影象識別任務。來自微軟亞洲研究院多媒體搜尋與挖掘組有關深度三維殘差神經網路的研究成果釋出在了今年的ICCV大會上，通過該網路學習到的視訊表達在多個不同的視訊理解任務上取得穩定的效能提升。

在機器學習領域，今年微軟亞洲研究院機器學習組共有4篇文章發表在NIPS上，分別關於機器翻譯、GBDT和強化學習。其中有關機器翻譯的兩項工作著眼於把解碼過程做得更精細，分別引入了價值網路和“推敲”的思想；GBDT的利器LightGBM已經開源了幾個月並在GitHub上積累了4371多顆星；有關強化學習的工作解決了在non-iid的情況下進行policy evaluation的重要理論問題。

第三章：融智

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科技發展的最終目的還是能讓更多人的生活和工作變得更舒適、便捷、高效，因此讓高階的科技智慧融入到眾多的產品中，最終再走到人們的日常工作生活中，也是我們不懈努力的動力。

在今年七月，Microsoft Translator通過微軟車庫專案釋出了全新的演講實時翻譯字幕功能Presentation Translator，只需在PowerPoint上安裝一個外掛，大家就可以直接用中文母語進行演講，觀眾則可以選擇自己語言的翻譯字幕。

年末之時，微軟在舊金山舉辦了一場“Everyday AI”釋出會，會上主要釋出了必應搜尋引擎、微軟小娜、Office 365和Seeing AI四種工具和服務的更新功能，更新後的工具藉助人工智慧服務幫助人們更巧妙地獲取資訊，滿足人們更復雜的需求，給人們每天的日常生活帶來有益的改善。微軟Office 365釋出了Excel新的預覽版, 該版本引入了Insights in Excel功能，使用者只需要用Excel開啟電子表格並點選Insights按鈕，機器就能夠在短時間內自動分析表格資料、捕捉資料之間的關聯、挖掘資料中蘊含的洞見、並推薦簡潔明瞭的圖文分析結果，該功能背後的核心技術就來自於微軟亞洲研究院軟體分析組。

第四章：工匠精神

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所有研究成果的背後都是眾多研究人員數年如一日的堅持和追求，他們身處變化節奏最快的人工智慧領域，卻始終保持著十年磨一劍的專注態度，用一個個紮實的腳步探索著人工智慧科技瞬息萬變的最前沿，這也是他們對“工匠精神”的演繹。

微軟亞洲研究院主管研究員許繼徵是視訊壓縮標準HEVC的“幕後英雄”，多年來精專於數字視訊相關的技術工作，HEVC和螢幕視訊編碼標準相關的6項關鍵技術中，有5項出自微軟亞洲研究院之手。

全球第一個提供分散式圖資料庫服務的Azure Cosmos DB中負責處理圖的資料庫核心來自微軟亞洲研究院主管研究員陳亮。在多年的研究經歷中，他堅持獨立思考，保持自己獨一無二的創造力。

室內導航系統尋路的幕後技術推動者是一位年輕的研究員舒元超，他會時刻關注領域的前沿和學科的交叉領域，在他看來，做研究的理想狀態就是：既能耐得住寂寞，安靜下來做研究、發論文；又能高效與人溝通、協作，讓技術真正落地。

微軟亞洲研究院被業界譽為IT界的“黃埔軍校”，我們更願意相信它代表著這裡是一個適合研究人員成長和成功的地方，人是企業中最重要的部分，也是最重要的資源；偉大的公司永遠不是因為一個人而偉大，而是因為一群人。

第五章：院友

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偉大的公司是因為一群人而偉大，這群人裡當然也少不了從研究院走出、如今早已成為各領域翹楚的院友們。

在第二屆微軟亞洲研究院院友年度大會上，院友們圍繞金融、計算機視覺、智慧駕駛、未來人機互動等幾個話題進行了探討交流。活動中，微軟亞洲研究院的幾位前任院長、副院長——創新工場CEO李開復、原始碼資本合夥人張巨集江、海爾集團CTO趙峰、硬蛋CTO李世鵬坐在一起，暢聊當前人工智慧創業、如何拿到融資等一系列熱門問題。

經濟學家、清華大學國家金融研究院院長、原IMF副總裁朱民在會上分享了關於世界金融群和市場波動的看法。在熱門的計算機視覺話題上，微軟全球執行副總裁沈向洋與5位微軟亞洲研究院的院友：商湯科技聯合創始人兼CEO徐立、曠視科技創始人兼CEO印奇、曠視科技首席科學家孫劍、中科視拓的董事長兼CTO山世光、依圖科技業務技術副總裁吳岷共同探討了計算機視覺領域的發展現狀和未來的挑戰。

打造院友會就是想在研究員與院友之間以及院友與院友之間建立起一座溝通的橋樑，這裡承載的是每一位院友的“母校”情節，也凝聚著每一位院友對微軟亞洲研究院的感恩與熱忱。

第六章：合作

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毋庸置疑，讓研究成果在各行各業落地，離不開合作伙伴的鼎力相助，協作共贏也是我們一直以來倡導的理念。2017年，微軟亞洲研究院通過與不同領域的夥伴進行合作互助，收穫了很多驚喜。

在金融領域，我們和華夏基金在今年六月共同舉辦了戰略釋出會，宣佈雙方將就人工智慧在金融服務領域的應用展開合作研究，希望讓人工智慧真正造福投資者，並且驅動金融產業的技術變革。

在與學界的廣泛合作中，北京大學、微軟亞洲研究院和電子科技大學的研究人員聯合開發了一種可以在沒有使用者干預的情況下全自動修復軟體系統缺陷的新技術ACS，目前其修復正確率和修復熟練都取得了缺陷修復基準資料集Defects4J上的最好結果。

在城市計算方面，我們利用摩拜自行車提供的軌跡大資料嘗試挖掘更有效、更合理的自行車道建設，希望大資料和人工智慧這些新興技術能幫助我們打造一個更加便利、美好和智慧的生活環境。

今年年底，微軟亞洲研究院宣佈成立了“創新匯”，旨在以微軟亞洲研究院的頂尖科研智慧和微軟豐富多樣的創新技術為基礎，與不同行業、不同領域的現實需求接軌，打造一個借科技之力幫助企業和機構提升生產力和商業價值，並推動行業實現創新發展的平臺。

第七章：關懷

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對人的持續關注與關懷讓我們的所有研究都有了溫度和意義。

過去一年，微軟向“寶貝回家”志願者協會提供了微軟亞洲研究院研發的人臉識別技術，用於幫助更多家庭找回走失的孩子，業淞是第一個藉助“回家”軟體被找到的走失兒童。今後，微軟將繼續與寶貝回家志願者協會進行更全面深入的合作，同時不斷優化“回家”程式，讓希望這個應用能幫助更多家庭找回走失的孩子。

另外，微軟研究員張海燕與設計師、帕金森病患者Emma Lawton合作，一起開發了一款特殊的手錶 The Emma Watch（Emma手錶），用以幫助帕金森病患者克服手部的震顫，像正常人那樣寫字畫畫。

第八章：量子計算

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過去一年，我們也在時刻關注著AI領域的新鮮事物和熱點事件，例如目前大熱的量子計算，努力走在科技的最前端。

2017年的9月，微軟開發出首個拓撲量子位，釋出了為駕馭規模化量子計算機而專門優化的新的程式語言，讓開發者能夠編寫量子程式，在當前的量子模擬器上除錯，並能夠在未來真正的拓撲量子計算機上執行。我們認為強大的量子位將成為可擴充套件、通用量子計算系統的基礎，這將是量子物理學領域一次意義深遠的突破。

12月，微軟又釋出了“量子開發工具包”的免費預覽版本，其中包括專為量子計算開發的Q#程式語言、一款量子計算模擬器，以及能夠幫助到量子程式開發者的其他資源。在理論物理學家Richard Feynman提出量子計算概念的50多年後，量子理論正一步步走進現實。

第九章：洞見

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人工智慧的發展給人們帶來了無數的驚喜，同時也引起了大眾的擔憂。人工智慧將來到底應該走向何方？這也是包括每一個AI從業者在內不斷在思考的問題。

微軟亞洲研究院院長洪小文博士在《洪小文：以科學的方式赤裸裸地剖析人工智慧》系列文章中為我們講述了人工智慧早期發展、黯淡與復甦的歷程，他始終對未來充滿信心，認為AI+HI=SI（人工智慧+人類智慧=超級智慧），人工智慧研究離不開人類智慧。雖然人一定會犯錯誤，但我們一定會從錯誤中學習。未來只有更好，新的一年也一定會比過去一年更進一步。

微軟全球執行副總裁沈向洋博士曾說，在微軟，我們希望將人工智慧帶給每一位開發者，幫助大家建立出由人工智慧驅動地下一代應用。終有一天，人工智慧將有能力為人類無邊的聰明才智錦上添花——增強人類已有的能力，並且幫助我們獲得更強的生產力。正如電腦科學家Alan Kay所說：“預測未來的最好方式，就是創造未來。"

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