雷锋网按：12月23日下午，2016高工机器人年会举行闭幕式，其中微软亚洲工程院院长刘震发表《未来机器人：人机交互+人工智能》主题演讲，从人机交互和人工智能的角度，分析未来机器人的发展方向，未来机器人的挑战在哪里？本文由雷锋网机器人垂直栏目“新智造”根据刘震演讲整理而成。
刘震，微软亚洲工程院现任院长。在加入微软之前，刘震历任诺基亚中国研究院院长、IBM T. J. Watson研究中心高级研究员及新一代分布式系统部高级经理、法国国家信息与自动控制研究所高级研究员和主任研究员等。
我今天的题目是张总的命题（未来机器人：人机交互+人工智能），我拿到这个命题以后就思考了一下，觉得这个命题实际上是一个很好的大家都应该思考的题目，未来机器人的发展方向，未来机器人的挑战在哪里？从我这个角度来讲，我对人工智能有些了解，对人机交互有些了解，希望从这个角度能够给大家一些思考。
刚才高院士已经讲了人工智能的60年风风雨雨，三个春天，两个冬天。我很有幸在大学的时候就能够接触到人工智能，学了符号理论、逻辑推理，甚至想做定理证明。结果自己做了一段时间之后，发现还是很难的。后来我做博士论文的时候，就离开了这个领域，主要是做并行计算性能分析和性能优化。以后我加入了IBM之后，又重新开始做了一些人工智能有关的工作，还有加入微软以后做的云计算、大数据等等。
因为人工智能的推动，在整个业界上推动了数字化转型，各行各业都想着利用大数据，利用人工智能，来把我们的业务、生活做得更好更智能化。
这里从投资的角度来讲，在大公司中人工智能的投资是很大的。我们看一下现在市值最大的五个公司，在不同年代中有不同的公司出现。现在几乎毫无疑问就是高新技术，就是IT，就是人工智能。有苹果、谷歌、微软、脸书和亚马逊。这些公司在人工智能上投入巨大，从产品上到开放平台、开源、研发，都有巨大的投入。我所在的微软在这上面投入了几十年的研究工作，现在开始有结果出来了。其他公司也是毫无疑问的，有非常大的投入。
在这一波浪潮当中，另一个很明显的趋向是投资机构对人工智能的兴趣，这是一份统计，在人工智能领域中，现在新的初创公司有多少。随着最近的人工智能热潮，有越来越多的初创公司出现了，这都是好现象，说明整个业界都在发展。
毫无疑问，这些人工智能的推动，也推动了智能机器人的开发和推广。现在有各种形形色色的智能机器人的出现，特别是在深圳，大家都可以看到这种公司每天都有新的出现，这是整个业界繁荣的表现。
在这里大家可以思考一下，
下一步智能机器人会朝什么方向发展？智能机器人到底要注重哪些方面？
回到张总给的命题，人机交互。要讲人机交互，要做的第一件事情就是感应，要感应场景，要对场景有认识。有很多传感器，而且很多都是生态圈里面开发出来的。有各行各业的传感器在做，它们帮助我们来感应世界，认识世界，特别是帮助机器人认识世界。同时通过感应器能够提供更多的体验和更多人机交互的机会。包括微软开发的Kinect，能够和人体的手势结合。以及最近的全息技术。
另一个智能，能够帮助人机交互的就是认知的智能。在这方面非常可喜的是机器智能程度越来越高了。比如说图像理解，去年在做竞赛的时候，微软的技术就打破了人类的错误率，能够达到把错误率降到3.57%，而人类的错误率是5.1%。所以机器从图像的认识上已经能够达到接近或超过人的水平。语音识别也有非常可喜的成绩，两个月前，微软研究院发表了一篇文章，发布了一个结果，在WER标准测试上面，微软错误率能够达到5.9%，这几乎和人类的识别水平是一致的，这是非常可喜的成绩。用了这种技术以后，毫无疑问，能够提高人机交互的水平。
这是不是足够？还是有很多挑战。人工智能下一个最大的挑战之一就是人机交互，包括自然语言的处理、自然语言的理解。大家都知道，自然语言里面有很多歧义，很多理解必须从上下文、场景上来达到。而且另一个要考虑的因素是能够有更快的速度来处理语言的理解。现在很好的处理都是在云端用加速器来处理的，假如我们要有实时交流，这个时候就需要把速度提高很多。现在大家看到越来越多的聊天机器人，怎样把机器人的情商提高？当然，要能够提高聊天的水平，不光是有情商的因素，同时也有一定的智商问题。不管怎样，现在的聊天机器人应用越来越广泛，也是一个可喜的事情。
接下来，从这个角度来讲，就可以看出，把这些技术能够用在机器人上面，机器人的表现形式可以是一个物理的机器，像一个人一样的机器，也可以是另外的表现形式。比如说AlphaGo或者做成播放器。不管怎样，关键是要能够开发一些智能机器人，它可以普及到各行各业，而且能够在各行各业中扎根下去。我个人认为，现在要造一个机器人能够超过人的总体智能是暂时不可能的事情，但是在单独的领域中是完全可能达到的，比如说在下围棋、国际象棋、知识竞赛上都能够达到。我们在开发机器人，特别是智能机器人的时候，怎样能够开发出一些智能机器人有用于我们的日常生活，有用于我们平时的业务？最关键的一点是要在垂直领域做好。刚才张总问高院士的问题很好，在哪些领域中，人工智能或者机器人能够有更大的取胜可能性？我认为，在座的很多同仁都在做机器人，特别是智能机器人，可以考虑一下，我们的机器人到底用在哪里。例如教育或者学习，这就是一个很好的课题。因为学习或者教育，现在在大课堂中，老师一个人对着几十个学生讲课，真正要提高学习的效率是因人而异的。在这个时候，是否机器人能够有更好的办法来提高学习的效率？这是一个要考虑的因素。
