微软李开复：.NET实现后网络将不再是泡沫
2024-07-10 12:59:48
供稿：网友
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(2001.12.30) 来自：赛迪
日前，在我国台湾媒体针对.net架构的专访中，前微软中国研究院院长，现任微软总部自然互动服务部门(natural interactive services divison)副总裁的李开复指出，微软.net有四大要素，预计三四年后就可有效实现，届时，互联网将不再是泡沫，因为未来网络服务的水平与今天已不可同日而语，绝对可吸引用户付出费用。他估计，四年后，网络将再创高峰。
今年40岁的李开复生于我国台湾省，小学毕业后赴美，后获得卡内基-梅隆大学计算机科学博士学位，在该校教书时，他开发出了全球首个与说话者无关(speaker-independent)的连续语音识别系统。他曾任职苹果电脑公司副总裁、sgi软件部门cosmo软件公司总裁等职，并是美国ieee院士。1998年加盟微软后，他负责建立微软全球四大研究中心之一的微软中国研究院，而该研究院已于今年10月提升为微软亚洲研究院。
一年半前，微软提出了.net架构，李开复也被调回微软总部负责技术与产品并重的自然互动服务部门，目前管理300多位工程师，其中有近100位有博士学位，许多都是由微软研究院转来。
以下是专访纪要：
问：.net目前的发展状况如何？
答：.net是一步步，很长远的发展，有四件事情我们要做到：
一、将网上数据(或资料)变成结构化，不是像现在是靠某个网站，或者要买花时，输入“买”与“花”等关键词，我们要让整个网络数据变成数据库，这就要靠xml标准；
第二、把xml组合连贯变成网络服务(web services)。许多服务不可能由一家公司完成，视窗系统可以成功，就是它变成一个library，让大家可以重复使用。网络服务也要变成一块一块的，都可以重用。
例如，我希望微软股价到80块的时候，系统可以随时通知我，这牵涉到我是谁、我在哪里、如何传给我、微软是何种股票、目前多少价位等，这每一部分都是可解决的问题，但这些不应该全是由股票经纪商来作，而是由不同业者分摊负责。这可靠soap等标准解决；
第三、是将网络服务个性化、隐私化。我希望我用浏览器上“我的最爱”时是在每台计算机都一样，不是换台计算机就不同。也就是它要中心化地记得我要什么，中心化储存我的个人数据，但是又要顾及隐私权。现在在amazon、在ebay到处都有我的资料，未来希望中心化的验证我是谁。
问：这就是微软passport的概念，但有人批评这样是微软在管理所有人的隐私。答：今天的passport不等于明天的passport，passport只是这个概念的一小部分。我们会提供一个框架，让大家联盟，并且只有业者自己能管理，但却是中心化验证，又提供个性化服务。
接下来的第四部分，就是找寻最适当的接口，实现前三者，也就是我负责的部份分。我们要用人类的语言与语音提升目前的图形接口模式。
人类语言已经发展了几千年，是最自然的沟通方式，像鼠标只是很低层次的控制。我们未来要追求的不是更漂亮的视窗、更有用的鼠标，而是更高智能的控制。
我希望三四年后，就可以在pc上有这种接口，但这不表示我们现在不作产品。我们也面临一些挑战，像我们调查显示用户不喜欢对着计算机讲话，如何克服？
减少用户的恐惧，一个是用语言(用打字等输入)，一个是用语音(说话输入)。在语言上，搜寻其实是很好的概念，用户目前对搜寻不会反感，只是现在的搜寻是短短的，慢慢可越来越长，这样“搜寻”就可逐渐变成“指令”。
目前大部分的用户愿意用电话讲话，而且不是它讲一句，我再讲一句，而是可以用屏幕配合，我们现在都慢慢用屏幕电话，你要查今日自己成交的股票时，语音命令后，它就可在屏幕列出所有纪录。
在电话上，你要输入“成交量最大的个股”的文字很困难，在几千支股票中用一个个下移选择的方式也不可能，还是用讲的最容易。我们就是要作出一种方法，由普通电话到最贵的计算机都可以使用。
将语音变成接口，最主要的会在电话、手机使用，当然也可以在计算机上使用，这需要约三四年的过程。
问：你认为目前.net最大的挑战在哪里？对大家有什么好处？
答：其实我说的四点就是它最主要的挑战。我希望.net可以解决网络泡沫化的问题。现在泡沫化的原因是因为不用钱(免费)，不用钱的原因是因为它服务不够好。但未来服务却可以跳跃得很大，用户也会愿意付钱。如果现在有一种可以结合电子邮件、语音邮件、电话的系统，一有紧急事情可以马上通知我的，我一定付钱。
也就是许多新的事业模式会出现，我想网络新的高峰还要四年才会出现，而.net计划最重要的就是可逐步执行。
问：你本身是语音识别专家，它本身目前在技术上是否有瓶颈，有无新的方法论改善？人工智能可以发展到什么境界？
答：现在的技术就可以作很多事情，或许现在机器的辨识能力与人的差十倍，但我们可以设定范围解决，例如在股票中，不可能出现“白菜”等字眼。用现在的方法，光靠更快的微处理器、更大的内存以及好的研究，语音识别就每一年都能有进步。像微软今年的语音识别技术就比去年好一倍，犯错少了一半。
方法论上，1988年我做博士论文时的统计方法一直到现在都没改变。最终的应用极限，想要达到像人类般的思考，可能没办法用统计作出来。像人有common sense的能力，我想在我这一生应该还看不到在机器上作得出来，不过机器不用全懂人懂的事情，就可做很多很多的事情。(semi)
