对话沈向洋：未来AI交互主体的数量会远超人类的数量

（原标题：对话沈向洋：未来人工智能交互主体的数量会远超人类的数量）

澎湃新闻记者 承天蒙

“如果是连科幻电影都能描述出的场景，未来是肯定会实现的，无非是什么时间实现，能够实现到什么程度。”

7月22日，澎湃新闻记者与微软公司前执行副总裁、小冰公司董事长沈向洋进行了40分钟的独家深度对谈。谈到人工智能未来的可能性时，沈向洋做出了上述表示。

近日，微软宣布，将人工智能小冰业务分拆为独立公司运营，并委任沈向洋博士为新公司董事长。不久前，小冰还获得上海音乐学院音乐工程系颁发的荣誉毕业证书，标志着AI在某些方面已经展现出了和人类一样的音乐创作能力。

“未来人工智能交互主体的数量会远远超过人类的数量。”沈向洋表示，“未来最大的交互，不是现在的人机交互，而是人与人工智能的交互。这会是未来人工智能最大的机会，和小冰正在寻找的‘无处不在’的入口。”

沈向洋介绍，今天能够做到的人工智能，大多数还是专注于某个数据量大、运算量大的特别领域的工作。但实际上真正的智能离我们还很遥远，比如常识的问题，推理的问题都还没解决。

谈到未来人类社会的科技发展，沈向洋表示他最看好的三个方向分别是人工智能，增强现实，和量子计算。同时沈向洋也认为下一个革命性的硬件可能是智能眼镜。沈向洋表示：“如果智能电脑，智能手机，再加上智能眼镜等设备结合起来的话，肯定是很革命性的，但这个非常难做。”

沈向洋曾是微软公司内级别最高的华人高管，全面负责微软全球的人工智能战略、人工智能产品事业群，包括微软必应 (Bing) 和小娜 (Cortana) 产品部门等，同时下辖微软研究院，负责将科研与微软产品工程部门相融合。沈向洋是美国电气电子工程协会院士（IEEE Fellow）和美国计算机协会院士（ACM Fellow）。2017年当选美国国家工程院院士。2018年当选英国皇家工程院院士 (The Royal Academy of Engineering, UK)。

以下是澎湃新闻记者与沈向洋博士的对谈实录（经编辑）：

微软公司前执行副总裁、小冰公司董事长沈向洋

小冰发布了这么多代，在音乐领域技能比较成熟，算是传统艺能了。6月29日又获得了上海音乐学院的毕业证书，在这背后，小冰获得了哪些新的技术突破？

沈向洋：

小冰在人工智能创造领域，从写诗、画画，到音乐创作，已经做了一段时间。大概两年前，小冰开始尝试作曲和编曲，叫做小冰乐队，当时发表的论文还获得了KDD最佳学生论文，最近我们又把歌词做得很好。小冰的音乐创作能力，已经实现了从旋律、编曲，一直到歌词，整个端到端一体化的产品落地。

通常我们的做法是输入一段文字或一张图片，激发小冰创作的灵感，然后小冰就可以创作出一首独一无二的音乐曲目，她还可以根据风格、节奏自动完成配器、编曲、歌词的创作，并且速度很快。现在一首三分钟左右的歌曲创作时间只要两分钟，事实上这个速度我们还可以继续优化。从风格方面来讲，小冰已经掌握了流行音乐、民谣、古风，这几种风格的创作。

我们在思考如何让人工智能进行音乐创作的整个过程中，是要考虑两个方面的，一方面是所谓的“神似”，就像人类创作受到灵感激发一样，最后还是要“形似”。小冰现在的音乐创作已经有了比较成熟的创作过程，特别是在算法上，首先就是创作和弦，先定下主基调，情感，曲风，然后创作副歌、歌词及编曲等。这已经是一个比较成熟音乐创作端到端一体化的产品。

我觉得不仅在中国，就算是在全世界，人工智能音乐创作领域，我们也应该是比较领先的位置。现在在市场上，应该讲基本上没有什么可以替代的产品。

现在的人工智能技术在小冰的音乐创作中，起到的是什么样的作用？小冰的人工智能技术和其他的人工智能技术相比，先进之处有哪些？

沈向洋：

关于音乐的创作和生成，实际上从五六十年前，就是差不多刚有计算机开始，大家就在思考这个问题了。一开始传统的做法当然是比较简单的，通过拼接和统计概率的做法，把先前已经有的音乐，拆成一段一段再接起来，这种做法创新性和创造性相对来讲会比较差，事实上真正的突破还是最近几年。深度学习、深度神经网络的发展，让人工智能的学习变成可能。过去几年间，只要是有效的深度神经网络，大家都会去尝试一下让它们去生成音乐。

实际上，具体用哪一个神经网络，并不是小冰这边最关心的问题。我们自己觉得，小冰现在质量做得好，最重要的原因是因为，

我们走了一条深度神经网络、深度学习和音乐知识有机结合的道路。

因为如果只采用深度学习，可能做出来也还不错，但总会有一点似是而非的感觉，

必须把音乐知识加进去，才能真正把音乐这件事情做得不错。

在作曲、编曲这里面，实际上最难的地方是评估

。即使是专业音乐人士之间，大家对音乐的看法，也不是经常能保持一致。那我们就要和音乐学院的老师一起学习。这次小冰上音毕业，过程当中我们也学到很多东西，包括作曲、编曲的评估，包括旋律的完整性、可唱性等等，在小冰音乐创作的各个方面下了很大功夫，所以不只是深度学习算法这样一个简单的问题。当然算法这边我们还在不断进步。

小冰一直以来专注EQ和人文艺术领域的创造，那么大家也会很关注小冰的商业化的问题。去年我们已经看到在图案设计领域小冰已经开始为服装企业设计纹样，那么音乐这边的创作她将会如何与产业融合创造价值呢？

沈向洋：

人工智能创造领域，我们觉得包括诗歌、画画、音乐、还有唱歌，都是有很大的机会可以做产业化的。

其实小冰每种创造能力的背后，都可以对应一条生产线，而且小冰已经完成了所有生产线生产所必须的各种创造力模块

。她比较了不起的地方在于质量比较稳定、成本比较低，同时在商业化方面，她还拥有更重要的一个优势就是高并发，能够支持很多条生产线同时生产。当然音乐创作本身并不是说已经做完了。其实还有很多东西，包括音乐中包含的情感性等我们还希望能继续提高。

从音乐学院毕业以后，我们实际上在人工智能文本、声音、视觉等几个领域已经基本完成了布局。接下来会拓宽这几个领域做更多的内容，甚至做一些跨领域的内容。

（编辑：财气旺网 - 海宁网）

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