微軟是人工智慧的黃埔軍校，給百度、騰訊、阿里巴巴等幾家中國網(wǎng)際網(wǎng)路巨頭源源不斷地“輸送”著人才。

　　5月2日，騰訊證實，吸引到前微軟研究院語音和對話組首席研究員俞棟博士的加盟，俞棟將擔任騰訊AI Lab（人工智慧實驗室）副主任，致力於語音識別及自然語言理解等AI領域的基礎研究。

　　騰訊同時宣佈成立美國西雅圖AI實驗室。西雅圖是微軟總部所在地。俞棟將負責西雅圖AI實驗室的運營及管理。

　　騰訊當天還披露，該公司現(xiàn)有50多位世界知名院校的AI科學家與200多位應用工程師，其中90%的人為博士學歷。

　　騰訊AI Lab副主任及西雅圖人工智慧實驗負責人俞棟博士。

　　微軟沒有對此發(fā)表相關聲明。不過，4月初，在深圳IT領袖峰會上，微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋談到人才競爭時，當面向騰訊董事局主席兼CEO馬化騰、百度董事長兼CEO李彥宏等人抱怨，説他們“經(jīng)常到微軟挖人”。

　　當時，馬化騰一臉誠懇地表示：“過去一年我們也招了挺多的人，我們在微軟總部西雅圖還設置了一個實驗室。因為很多微軟的人不願意離開西雅圖，所以我們就在旁邊設了實驗室，沒有辦法，人才就是這樣?！瘪R化騰説完之後，不好意思地笑了。

　　西雅圖是微軟總部所在地。

　　對於加盟騰訊，俞棟表示，在過去十多年裏，騰訊積累了豐富的應用場景、海量數(shù)據(jù)、強大的計算能力和一流的科技人才，這些都是開展AI深度研究與應用的重要基礎。

　　“從原創(chuàng)性研究來講，國內(nèi)的AI技術水準跟美國差距還是蠻大的……中國的科技公司需要意識到基礎研究的重要性，及公司拿出足夠耐心來支援這樣的基礎研究，而且是長期性的研究，差距才會慢慢地縮小……這一點騰訊很支援?！庇釛澱h。

　　俞棟是首次將深度學習技術應用在語音識別領域的研究領頭人之一，該應用極大推動了語音識別的技術發(fā)展。俞棟在該領域出版了兩本專著併發(fā)表過大量論文，也是60項專利的發(fā)明人及深度學習開源軟體CNTK的發(fā)起人和主要作者之一。

　　加入騰訊前，俞棟曾擔任美國微軟研究院語音和對話組（Speech and Dialog Group）首席研究員，曾獲2013年和2016年IEEE信號處理協(xié)會最佳論文獎，現(xiàn)任IEEE語音語言處理專業(yè)委員會委員，有中國浙江大學電子工程學士學位、美國印第安納大學電腦碩士學位、中國科學院自動化所模式識別與智慧控制碩士學位，以及美國愛達荷大學電腦博士學位。

　　騰訊AI Lab于2016年4月成立，總部位於深圳，專注于基礎研究和應用探索的結(jié)合，致力於提升AI決策、理解及創(chuàng)造能力，併為騰訊各個産品及業(yè)務提供AI技術支援。

　　在俞棟之前，騰訊還招募了前百度研究院副院長和大數(shù)據(jù)實驗室負責人張潼出任AI Lab主任。張潼是機器學習和大數(shù)據(jù)領域?qū)＜摇?/p>

　　在深圳IT領袖峰會上，馬化騰坦言，騰訊在AI方面的佈局和動作不及百度。

　　因為時間短暫，目前騰訊在人工智慧領域，還沒有太多的新成績。目前被外界熟知的可能就是絕藝，騰訊模倣Google開發(fā)出的圍棋AI。此前絕藝在日本舉行的第10屆UEC杯世界電腦圍棋冠軍。

　　以下是“騰訊”微信公號就一些大家關心的問題問了俞棟博士：

　　問：為什麼選擇加入騰訊？

　　俞棟：我主要的研究方向是語音識別，而語音識別的研究需要滿足幾點要求；

　　1，足夠大的數(shù)據(jù)來源；

　　2，足夠強的運算能力；

　　3，必須有應用場景去落地，形成反饋機制，持續(xù)優(yōu)化。

　　這些騰訊都能很好地滿足。

　　另外，我個人偏好于學術研究，去攻克一些比較難的問題。這一點騰訊很支援。

　　問：騰訊的優(yōu)勢主要是社交應用場景上的優(yōu)勢？

　　俞棟：語音識別可以做的有很多，我們可以在很多方面進行探索。在騰訊，社交網(wǎng)路當然是比較成熟的應用場景，另外，瀏覽器、搜索等很多産品都是很好的出口。

　　問：AI Lab 西雅圖團隊的工作內(nèi)容是怎樣的？

　　俞棟：西雅圖團隊主要偏向做基礎研究，解決一些研究難題。定位更類似實驗室性質(zhì)。在真實的應用場景裏，提升語音的識別和語意理解的能力。

　　問：為什麼會把實驗室設在西雅圖？

　　俞棟：國際上有眾多知名公司都在西雅圖有研究中心，比如微軟總部在西雅圖，已經(jīng)在人工智慧領域投入研究幾十年了。後來有亞馬遜和Facebook在西雅圖設立研究中心，形成了一種很好的研究生態(tài)。

　　此外，相比于矽谷，西雅圖運營成本更低，但人才、科技範圍都在快速發(fā)展。目前西雅圖的流入人口是非常大的。

　　問：國外的大公司像微軟、Google 一般都有比較成熟的研究院，但國內(nèi)的大公司似乎研究院發(fā)展都不太順利。你怎麼看這個事兒？

　　俞棟：國外大公司有做研究院的傳統(tǒng)，歷史也比較長，有學術研究的氛圍，也比較有耐心，這些大公司傾向於大力招攬不管學術界還是工業(yè)界比較有研究能力的大牛，給他們足夠的資源和自由度，根據(jù)他們的想法來做一些事情。

　　總體來講，如果要在技術研究上取得突破，確實需要有一定的耐心和相對長期穩(wěn)定的投入。西雅圖實驗室這邊基本上秉持這樣的理念，我們希望這個實驗室從長遠看能夠攻克一些關鍵的技術難題。

　　問：國內(nèi)的AI技術水準跟美國差距有多大？如何彌補這個差距？

　　俞棟：如果從原創(chuàng)性研究來講，差距還是蠻大的，最近幾年AI的進展，原創(chuàng)的成果很少是國內(nèi)産生的，基本上是國外産生的。

　　需要中國的科技公司意識到基礎研究的重要性，及公司拿出足夠耐心來支援這樣的基礎研究，而且是長期性的研究，差距才會慢慢地縮小。

　　問：為什麼人工智慧突然這麼受關注？

　　俞棟：80年代末就有一陣關於神經(jīng)網(wǎng)路研究的熱潮，其實在學術界關於人工智慧的研究一直都在進行。最近幾年的熱潮主要是工業(yè)界推動的，但當中的演算法主要還是80年代末90年代初提出的。

　　不同的是，現(xiàn)在的計算資源和數(shù)據(jù)量比當年要豐富得多。計算力強就能訓練足夠大的網(wǎng)路；數(shù)據(jù)多則能夠提高網(wǎng)路訓練效果。

　　這次浪潮是由工業(yè)界的成果引導的，我們在語音識別上的成功很快被IBM研究院和Google所驗證，並推動了工業(yè)界對深度學習技術的更多研究。工業(yè)界發(fā)現(xiàn)這些研究成果確實對他們的産品有幫助，所以就花了很多的資源促使學術界加入。學術界才又有了很多新的想法和模型出來的。

　　問：平時會愛什麼方面的書？

　　俞棟：最近看得較多的是管理方面的書，早期比較喜歡看武俠小説。

　　問：最喜歡的武俠小説作家是？

　　俞棟：金庸。