微軟全球執(zhí)行副總裁、微軟人工智能及研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋
時(shí)間：2022-03-29 06:06:01 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
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更讓我驚訝的是，研究院派給我的第一個(gè)任務(wù)并不是研究，而是為裝修中的研究院挑選地毯顏色?，F(xiàn)在看來(lái)，我對(duì)研究院最大的貢獻(xiàn)就是挑對(duì)了地毯的顏色，自從顏色挑好后，研究院就一直非常成功。沈向洋笑說(shuō)，為什么呢？引用老子的話說(shuō)，就叫千里之行始于足下。
微軟亞洲研究院的成功有目共睹，不僅僅是基礎(chǔ)研究，在技術(shù)轉(zhuǎn)化方面也是如此?？梢哉f(shuō)在幾乎所有微軟產(chǎn)品領(lǐng)域都有微軟亞洲研究院的烙印，從桌面PC時(shí)代的Windows、Xbox游戲平臺(tái)，到智能云、智能邊緣計(jì)算時(shí)代的Micorsoft Azure、Microsoft 365，再到微軟小冰、微軟Bing搜索、HoloLens 混合現(xiàn)實(shí)平臺(tái)等等。
尤其是在人工智能領(lǐng)域，基于比爾.蓋茨所提出的通用人工智能的愿景，微軟亞洲研究院在許多相關(guān)技術(shù)方向上都取得了令人矚目的突破，主要包括互聯(lián)網(wǎng)和搜索、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能、語(yǔ)言和語(yǔ)音五大領(lǐng)域，其中所帶來(lái)的技術(shù)創(chuàng)新甚至使得許多機(jī)器表現(xiàn)可以與人類相媲美。
例如，2015年，微軟亞洲研究院開發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)在ImageNet挑戰(zhàn)賽中首次超越了人類物體識(shí)別分類的能力；2018年，在由斯坦福大學(xué)發(fā)起的SQuAD文本理解挑戰(zhàn)賽榜單上，微軟亞洲研究院的R-NET和NL-NET模型分別在EM值（表示預(yù)測(cè)答案和真實(shí)答案完全匹配）和F1值（表示預(yù)測(cè)答案和真實(shí)答案近似匹配）兩個(gè)維度上率先超越了人類分?jǐn)?shù)；仍是2018年，由微軟亞洲研究院與微軟雷德蒙研究院共同研發(fā)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，在通用新聞報(bào)道測(cè)試集newstest2017的中英測(cè)試集上首次達(dá)到了可以與人工翻譯媲美的水平。
關(guān)鍵詞：負(fù)責(zé),研究,執(zhí)行
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