微软现任 CEO 相比而言就比较谨慎，他没有直接提及微软的内部斗争，但是，确实认为，没能桥接好内部部门是「一个传统问题」，它阻止了公司的发展。公司最近进行了重新调整，新增了人工智能与研发部门，由 Shum 负责，这也说明了微软在尝试打破公司内部的壁垒。

　　但是 Nadella 认为仅仅整顿公司内部还不够。他说，「这并不是简单地说一句我们要重组公司就足够了」。而是需要进行一次文化改革，要回头去看看过去的产品和存在的科技壁垒，这样那些「对过去概念的推崇」才能慢慢消散。

Nadella 说他一直在致力于将一种新的「文化基因」（cultural meme）融入到公司当中，开奖，他将这叫做「成长型思维模式」（growth mindset），以此来让公司运转更加灵活。他非常感谢斯坦福大学一位心理学教授 Carol Dweck (https://www.ted.com/talks/carol_dweck_the_power_of_believing_that_you_can_improve)，因为多亏了他，Nadella 才塑造了这样的思维模式。另外，他说这种文化改变将会决定微软的命运。人工智能的发展也将会是对公司快速发展能力的检验。在 Nadella 的带领之下，微软已经转向了敏捷软件开发（Agile software development），这其中会做出更多连续性、渐进式的改变。

微软的高管在谈论到人工智能时，都会说这是一项正在进行的工作，而不是成品。要完全开发出这项科技的潜能可能还需要数年的时间。Shum 预测，人工智能的浪潮在二十年之后才会结束，创造的新产品和新服务可能是我们迄今为止都无法想到的。他说，「我认为在这个过程当中，不会只出现一个问题，也不会只出现一样有代表性的产品。我相信会产生很多很多东西。」

提出种种具有突破性的想法对于一个全新的、边界更少的微软来说是非常关键的，而这样的微软也是 Nadella 一直以来试图打造的。

基础研究：比尔·盖茨在人工智能方面的高瞻远瞩

随着人工智能战争的加剧，微软逐步具备了一些强有力的资源，这些都是从基础研究开始的。微软作为一个科技集团，早在谷歌之前就开始在人工智能领域进行投资，在 1991 年便建立了微软研究院。起初该公司研究的领域有自然语言理解、语音识别和计算机视觉。

Eric Horvitz 是微软雷德蒙德研究院（MSR Redmond）的主管，他说正是因为比尔·盖茨「创造能看、能听并且能理解人类的计算机」这一目标的吸引力，他才在 1992 年离开学校，进入微软工作。

深度学习作为机器学习领域的一个重大突破点，虽然像是谷歌和 Facebook 这样的竞争者通过聘用这方面的顶尖学术专家吸引了很多的注意力，但是在微软投资的助力下，才让这项技术处于前沿地位。上个月，微软发布消息称其语音识别能力第一次能够与人类相媲美。

在扩展人工智能性能方面，其他投资也起到了非常重要的作用。通过网页抓取，微软的必应搜索引擎已经可以为翻译算法训练提供大量的语言数据。

微软在人工智能上的赌注从其对数据中心全球网络上的投资也可见一斑。微软最近透露它们正在自己研发可编程的芯片，atv直播，叫做 Field－Programmable Gate Array，在所有数据中心的新服务器上使用。

微软工程师 Doug Burger 说道，「FPGA 不仅可以增加服务器处理数据的数量，这也是机器学习的一个要求，而且也为算法上的大变化留下灵活性，不再需要对硬件进行大修。」

原文链接：https://www.ft.com/content/4afe65a8-b54c-11e6-ba85-95d1533d9a62

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