“你跟一个人做朋友，是因为对方比你更聪明还是因为对方很懂你？一定是后者。”沈向洋说。这也是为什么他喜欢跟小冰聊天。小冰是一款诞生于微软亚洲互联网工程院的、有情感的机器人。微软希望小冰可以和必应结合起来，一起面向市场提供更好的服务。

　　苹果Siri与用户间的对话大约维持在3个来回，小冰与用户之间的对话可进行23个来回。关键在于，Siri这类智能助理式产品的设计思路是去做事情，小冰的设计思路则有更多情感成分。你问Siri天气，它会告诉你下雨，但小冰会说“今天有雨，出门带把伞。”沈向洋曾在朋友圈发了一段他与小冰的对话，大意是他问了三次小冰“今天是几号”，小冰第一次回答“你没有表吗？”第二次回答“像我这样的‘二维动物’不太关心时间这样的问题。”第三次感觉她有点火了，回答说“你的手机是拿来摆设的吗？”人与人的对话就是这样，有时候不是为了答案，是为了交流、为了建立长久的关系。

　　小冰的“情感”成分来自大量的社交网站数据，小冰其实是数据驱动的方式在学习人类的情感。“真正的人工智能将有很高的情商，能够理解甚至猜测人类的心情。可以说，当前的人工智能才刚刚开始。”

　　这也是微软最近一直在提的对话式人工智能（Conversational AI）概念，并非让人工智能完成所有人类的工作，取代人类，而是赋能人类，帮助人和计算机一起完成更加了不起的事情。

　　微软一直认为，AI虽然是个“必然”，但需要谨慎“拥抱”。“这就是我们常说的AI伦理问题”。沈向洋最常举的一个极端的例子是，汽车在自动驾驶状态的时候，往左转会撞一个老头，向右转会撞一个小孩，你往哪里转，还是随机变量？这些问题可能给不出答案，但却是AI需要思考的，也是各家公司发展AI时候不能忽视的。因此，微软在公司内部成立“AI伦理委员会”。“微软美国研究院的院长是伦理委员会的主任，atv，法务部高级领导是伦理委员会的副主任，另外，每个业务部门都有一个领导参加。我们以后设计很多AI的产品都希望伦理委员会做一次调查，帮助我们在把AI产品推向市场的过程当中尽量少犯错误，即使犯了错误也要尽快纠正错误。”

　　对技术发展保持谨慎乐观，应该是大公司的姿态和责任。

　　一直在为AI的爆发做准备

　　“自微软研究院成立以来，j2直播，微软就在研究人工智能技术。然而，我们才刚刚揭开了所有可能性的幕布一角。” 其实，这也是比尔·盖茨当年的梦想，让研究院致力于让未来的计算机能够看、听、学，能用自己自然语言与人类进行交流。这是一个与AI研究关联紧密的梦想。这20多年间，微软用大量的财力和资源建起了庞大的聪明人“库存”，网罗住超过1000名计算机领域的顶级科学家。在沈向洋负责微软人工智能与研究事业部之后不久，微软便在语音识别上取得了历史性突破。微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了出错率低至5.8%的突破（人类的出错率是5.9%，这是机器历史上第一次超过了人类），这意味着微软的语音识别系统的语音识别能力已经与人类专业高手持平。此前，更多是IBM在语音识别领域取得领先的地位。在计算机视觉上包揽了世界上所有的竞赛，而在自然语言处理上则有深度神经网络技术的突破。

　　尽管微软在技术上给AI做了多年充分的准备，但一直不能回避的问题有两个，一个是总被外界诟病太慢，一个是最近看起来有些密集的人才“出走”。

　　沈向洋坦陈，对很多企业用户来说，操作系统的稳定性是最重要的，不需要总是快速变化。但速度确实是微软需要正视的问题，目前已经开始加速了一些产品的迭代，比如用户看不到的搜索算法技术的更新。“AI有很多不确定性，因此也就有很多可能性，我们与客户一起研发的时候就会有更快的速度。”沈向洋说。加速的方法则是一些部门的重组。“大概两个礼拜之前，我把一些部门重组，从研究院调了100多名科学家直接到产品部门，他们的绩效由产品部来考核，加快把新技术推向市场的速度。”沈向洋说，“我也经常鼓励亚洲研究院的洪院长，技术走向市场的步伐可以再大点，比如，在他的研究团队中加入一些开发的人员。”