25年前微软研究院成立的时候，比尔·盖茨先生有一个梦想，他希望计算机有朝一日可以看懂、听懂和理解人类，这一宏伟目标也成功吸引了大批顶尖人才加盟微软研究院。

经过这么多年的厚积薄发，我们取得了一系列令人震撼的世界纪录。比如，在著名的（图像识别）ImageNet竞赛上，2015年微软亚洲研究院的ResNet技术超越了人类记录，错误率只有3.5%，而人的错误率是5.1%。而2016年10月，微软在上也取得了突破性进展，语音识别正确率达到了人类速记员的水平，跟人类速记员的最好纪录是持平的。

微软的愿景很大胆：我们计划在虚拟助理、应用、服务和基础设施等多个领域实现真正的人工智能系统。微软希望向所有人提供人工智能技术 ，包括消费者，企业和开发者，让他们都能在这些技术中获益。我们所有这些服务，打包以API的形式提供给开发者，方便其制作各种智能应用。我们统一称这些在微软云Azure上运行的服务为“” 。

前两天有报道，CB Insights 预计2017年人工智能的十大趋势哪个最有可能成功，第一位的就是智能聊天机器人。

另外一个热门就是医疗行业。在行业应用预测中，医疗行业排在第一位，医疗行业 2015年是最火的，2016年稍微有点下降，但在各个行业里面它牢牢占据着第一位。我今天讲的跟这两个都有关系，一个是聊天，一个是健康。

聊天机器人。大家都觉得这是一个方向，各家都在研究，从微软的角度来讲，我们认为有两个维度，一个是智商，另外一个是情商。用户跟小冰能聊那么长时间，就是情商的体现，她能一直跟你对话。昨天在南京跟大家聊天，atv直播，很多人没用过小冰聊天，j2直播，后来聊起来，觉得真有意思，小冰回答怎么这么绝？我都说不出来这种话。

在另外一个维度上，我们其实不需要那么高的情商，但是需要提高效率，提高生产力，这是小娜实现的功能。

小冰的平均会话次数是23次，是其它类似产品的10倍以上。有一个非常有意思的事跟大家分享。

小冰最初上线的时候，所有的对话数据都是从网上抓的，百分之百都是从网上学来的。所以刚开始跟小冰对话，她经常出言不逊，因为她都是从网上学来的。两年多的时间很多人跟她对话，慢慢她从用户那里学来的占到45%，从网上学来的下降到55%。她能够通过跟人类不停地对话，自己学习人类的智能。

正是因为对话聊天这么重要，所以我们提出了CaaP（Conversation as a Platform），即“对话即平台”战略。通过人跟聊天机器人进行各种交互，我们产生了平台的生态系统，以非常自然的方式达成新的人机交互、提供搜索和人工智能服务的新入口。

谈到聊天机器人，一般认为有三层逻辑结构：第一层是通用的对话，就是小冰完成的功能，跟你闲聊，有些情感的分析，也会有一些个性化的对话，跟不同的人会聊不同的内容。第二层就是智能的问答和搜索，需要获取一些信息，包括一些智能客服也属于这个范畴，是问答Q&A的范畴。最后一层是需要更多的专业知识来完成一些任务，这个一般需要多轮问答，也需要对话管理，这是比较高的层次。我们下面讲的东西跟第二层（问答）有关。

讲医疗之前，我给大家先看一个视频。