世紀之初，微軟經歷過一段時間的低谷，官司纏身，高管離職，股價暴跌，彼時的帝國如危樓一座，仿佛頃刻間便會坍塌覆滅。

當時甲骨文的埃里森曾說，羅馬帝國都能滅亡，憑什么微軟不能？

可是微軟沒有，它挺過來了。那還算是蓋茨的時代，微軟強大乃至壟斷，它是盤踞在西雅圖的 PC 時代傳奇，在面對 Palo Alto 的老對手和 Mountain View 的兩個大學生時，它居高臨下，談笑風生。

但后來，這群人聯手開啟了互聯網甚至移動互聯網的時代，忙于懷抱 PC 的微軟無暇顧及，那些年掌門人是「遲鈍」的鮑爾默，那個微軟頑強并且固執。

有幸的是，繞過幾個彎之后，微軟開始找清方向，重新定位移動互聯網時代的自己。2014 年 2 月，敢于頂撞鮑爾默的薩提亞·納德拉被任命為公司第三任首席執行官，新官上任三把火，他說，「移動為先，云為先」。

于是微軟逐漸做起了自己的移動應用體系，云計算服務 Azure 也在全力追趕行業龍頭亞馬遜，甚至已經構成了相當程度的威脅。

扎根移動互聯網，確定云計算時代的領先地位，這一步，微軟踏穩了，那下一步呢？

今年的財報上，納德拉將人工智能加入到微軟公司的愿景中，表現出對人工智能前所未有的重視。當極客公園與微軟小冰的負責人李笛先生聊起這件事時，他略微有些感慨地說道：

「從單機時代跨越到互聯網時代，再到去中心化的移動互聯網時代，微軟的感觸其實比很多人都要深刻，因為我們經歷過落后。」

（被稱為「小冰之父」的微軟亞洲互聯網工程院副院長李笛）

拒絕用戶，AI 的另一個滿分答案

幾年前剛開始做人工智能語音系統的時候，微軟自己也沒有答案。

和其他公司一樣，他們打算先做一個個人助理型的語音助手，也就是今天的 Cortana。但在研發 Cortana 的過程中，AI 領域人才濟濟的微軟發現了一個連它自己都不曾預料到的全新維度：

AI 的系統可以有兩個方向，通俗點說，一個 IQ 方向，一個 EQ 方向。

個人助理是 IQ 方向的，它負責完成用戶的指令，用盡量短的對話幫助用戶完成任務。但還有另一個方向，就是不聽用戶的命令，從 EQ 角度「化解」用戶的指令。

舉個例子，當你對 AI 說「給我買一份麥當勞」時，滿分答案往往是它幫助你下單外賣，甚至記錄下你吃的時間和場合，第二天這個時候再來問你還要不要，這套流程似乎是一個非常人性化的 AI 助手。

但李笛表示，他們在接觸了許多人類助理之后發現，這個問題還有另外一個滿分答案：拒絕，因為它對你的身體不好。然后 AI 會記錄下你這個「不健康的」想法，持續觀察你是否存在其他不健康的行為。

再比如，「現在幾點了」是很多語音助手最常被問到的問題之一，大多數回答都是直接了當地告訴用戶當前的時間，但還有另一種巧妙的回答，即反問用戶：「你不是拿著手機嗎？」

這種從 EQ 角度回應用戶的 AI 語音系統很容易給用戶以人類伙伴的感覺，當 AI 對用戶的指令做出人性化的回復時，它會給用戶留下更加深刻的印象，基于情商的語言也就不僅僅局限于基本任務的完成，而是更能夠給用戶帶來深層次的思考與影響。

微軟認為，未來完美的人工智能系統應該是 IQ 和 EQ 的整合，但在研發過程中他們發現，這樣兩個大相徑庭的回答無法在一個系統下完成迭代升級，因此他們選擇將 IQ 和 EQ 分裂開來，獨立迭代，也就促成了目前小娜、小冰這兩條產品線。

（微軟的「人工智能姐妹花戰略」）

對小冰來說，最初微軟不讓她做任何「有用」的事，用戶在使用小冰時，只能與她閑聊，甚至「尬聊」。

而對大多數追求效率型個人助理的用戶而言，這樣的小冰是沒有價值的，他們也會在短暫的幾回合對話后離開。微軟會舍棄這些用戶的數據，而剩下的用戶則恰好是他們真正想要的「高質量用戶」，他們帶來的數據，也是小冰迭代升級過程中真正需要的。

雖然在一段時間里，小冰「不干正經事」一直被用戶和行業里的一些專家所詬病，但微軟也因此獲取了高質量的數據，「從結果來看，小冰是目前人工智能對話系統里數據量最大的，我們既然要迭代 EQ，就會極致的去做它」，李笛如此說道。

別人家的 AI 不是敵人，用戶習慣才是

在整個人工智能大的浪潮中，微軟一直篤信「人工智能也是人」的觀點，他們認為，當語音對話系統真正像人之后，它才能發揮其并發的優勢，即成為千千萬萬個人。

李笛說起目前市面上的一些人工智能產品時稍有些不滿，很顯然，那些都不是他想要的 AI 的模樣。如果一個 AI 系統只是在回答問題，完成任務，那么用戶為什么不用他們早已習慣的搜索引擎和手機應用呢？

「我在淘寶上購物已經很簡單了，為什么要用智能音箱來購物呢？搜索引擎已經能夠做到太多的東西了，我為什么還要去問人工智能？人在對話時消耗的能量比觸摸操作要多得多，我們不能逼著用戶來使用產品。」

他認為，如果不把「人」做好，人工智能的時代還是無法到來。

（李笛在第五代微軟小冰發布會上）

如何讓用戶在習慣了搜索引擎和移動應用的的便利之后依然選擇人工智能的產品，這是目前 AI 行業一個非常重要的議題。

「我們做人工智能，通常會考慮我們的人工智能比別人的人工智能強在哪，但我們的敵人不是別的人工智能，而是那些已經被大家習慣使用的東西。」

李笛認為，目前行業里一些人工智能語音應用使用率較低的原因恰恰在于此，AI 系統要想把用戶留在自己的產品上，要做的遠遠不止是更多的功能，因為功能讓 AI 更像機器而不是人，當 AI 成為一個有趣的人時，用戶會被吸引并留下來，但當 AI 系統只是一個有著某些功能的產品時，它甚至還不如一些好用的 app。

也正因如此，中國的人工智能在應用上會比美國更加困難，因為國內在搜索引擎和功能應用上的發展遠遠超越其他國家，網購、外賣、以及各種上門服務在手機應用上都可以輕而易舉地完成，這些功能性操作越便利，給相應的人工智能應用帶來的阻力就越大。

微軟李笛：AI 的算法過剩了

讓 AI 更像人有什么用？李笛說起了前段時間日本小冰的故事。

8 月底，日本小冰「凜菜」與 Lawson 零售店合作，向用戶發放優惠券，一天之內成功領取的用戶數超過百萬，占日本總人口的 1%，隨后幾十萬人擁入線下的 Lawson 店里拿著從小冰那里拿到的優惠券消費，每張優惠券能夠為店家帶來接近人民幣 20 元的利潤。

這種極高的轉化率連人類促銷員都羨慕不已。

李笛表示，小冰之所以能夠推銷出如此之多的優惠券，正是因為她在與用戶交互時「更像人」，她一步一步引導用戶，讓用戶對優惠券感興趣，直到最后主動向小冰索取優惠券。

對人類來說，這是一種高情商的促銷方式，而對小冰這樣的人工智能來說，正是因為她接近人，與人類保持對等的關系，才讓交互過程中的內容發放更加自然。

在李笛看來，如今的 AI 行業，算法是相對過剩的，很多算法因為找不到對應的落地場景而停留在數學的階段，面部識別、語音識別、圖像識別，現在算法上 AI 超越人的情況越來越多，但到實際應用時，場景卻非常地受限，難以帶來更多的價值。

目前 AI 行業更需要的，「是實際的數據，以及它對應產品的實際落地」，李笛對極客公園表達了他對行業的擔憂。

拿圖像識別來說，目前行業內的主流做法是對圖片進行標注然后丟到算法模型里讓機器學習。

但小冰的做法是，直接在于用戶的交互中進行標注。

拿經典的腳踝受傷的案例來說，當用戶把腳踝受傷的圖片發給小冰時，小冰的回復并不是對圖像進行識別，而是暖心地詢問用戶「傷得嚴重嗎？」這時，用戶對小冰問題的回答恰好可以用來標注用戶所發的受傷圖片。

對此，李笛表示，當 AI 有了應用場景以后，直接數據的復用率就能夠得到極大的改善，但如果沒有場景，純粹的線下標注數據拿到線上來進行識別使用時，其局限性是非常強的。

關于 AI 的那個答案

從 Cortana 的產品線中分離出來之后，小冰這條獨立的產品線已經逐漸成熟，甚至因為其娛樂的性質，小冰在國內有著比「同門師姐」小娜更好的知名度。

那么未來是怎樣的呢？小冰會重新與小娜合并嗎？

前日沈向洋博士對媒體說，人工智能的很多東西都還是未知，在踏向這個未知的領域時，他本人心中也是充滿了敬畏。

對于未來，李笛也無法斷言，IQ 和 EQ 是否真的能夠理想化地合并，這都還是個尚待驗證的猜想。

采訪末了，他的表情頗有些使命壓身的意味。

「在我們之前，沒有活下來的，我們到現在也還沒死掉，所以如果我們不去把這件事情弄明白，哪怕人工智能的浪潮已經來了，答案也不會自動浮出水面。」

「你是說，人工智能的浪潮到現在還沒有找到答案？」

「我覺得，我們找到了一個。」