5月21日，在音乐、科技与艺术相联合的MTA天漠音乐节（36氪结合主办）上，微软亚洲院的研讨员张霖涛，分享了关于盘算机体系跟人工智能之间的关系、机遇和挑衅的意见，以下为张霖涛演讲摘录：
人工智能代表着我们的将来，不但媒体存眷，各个年夜公司（谷歌、百度、亚马逊、苹果、微软）也在赓续地强调其主要性、赓续地在做投资。乃至在国度的层面上，李克强总理也异常看重人工智能的成长。但怎样才可以推进人工智能？
从迷信/技巧的角度来讲，我们认为人工智能重要有三个异常主要的数据点——年夜数据、新算法、年夜体系。
在互联网时期，数据为王。前一阵子有一个消息说，如今发掘数据比挖石油还要赚钱。算法也是一个异常主要的元素。年夜家比来看到的都是在讲深度神经收集、深度进修。比来10年来深度进修的停顿、深度进修驱动的算法提高，也是被年夜家熟知的。许多科普性的文章也赓续揭橥在各类媒体上。
在这里我想讲一下体系，体系现实上是衔接数据、衔接算法的纽带，使得我们可以支持下面的人工智能的运用和开辟，让它们表现价值。
甚么叫体系？体系相当于一个基石，我们可以叫作地基（在修建上）。甚么样的基地是好的地基？无妨碍我们建一个好的年夜厦，这就是好的地基。地基固然看不见，然则长短常主要的。在人工智能这方面须要有甚么样的基本性的任务？须要面向开辟者者、面向真实的后真个人，而不是面向用户，从我的角度来讲，有三个要素：
Experience：作为人工智能法式的开辟者、应用者，它须要开辟模子、算法的用户体验，须要很快增长临盆率的对象。
Language：假如要有人工智能的一些设法主意、算法，我们怎样把它表达出来？用甚么样的说话、用甚么样的形式来表达？有些同伙会比拟熟习，如今叫深度进修的框架，各个公司也在这方面停止了重点的投资，也愿望这些框架可使得更多的人运用。这些框架一方面是表达的偏向、说话，另外一方面是也是上面的各类技巧优化、技巧的支持等。
Fabric：这些算法，或许是这些说话运转的情况。用甚么样的器械来运转机械，还有硬件、集群治理、资本治理、资本调剂、收集、存储等。
跟年夜家分享一下我们在这方面的一些任务，和我们对这方面的一些投资，和我自己对这方面的一些意见。从上往下讲。
第一件事，用户体验：我们所谓的用户现实上是面向开辟者。在人工智能方面，年夜概是2礼拜之前，微软方才宣布了一个对象Visual Studio，当你开辟一个项目标时刻，可以在Studio里做各类编程、优化，包含任务流程的治理等任务。我们比来方才揭橥了Visual Studio for AI，现实上也是一个插件，重要是针对深度进修的时刻，可以有一个更好的用户体验。
Visual Studio在练习神经收集时，可以或许在本机做断点，可以或许做语法，可以或许跟踪，这都是法式开辟员需要有的一些体验。它可以在当地的机械上运转深度进修收集的练习，也能够把它调成一个参数（在一些年夜的集群上）。如许便可以调参数，运转义务。这个义务的成果也很快的便可以显示出来，如许便可以看到每一个义务、机械的运转状况。
有了这个开辟情况以后在甚么处所开辟？我想重点谈谈框架。微软在这方面有一个异常严重的投资，就是我们的认知对象箱（Microsoft Cognnitive Toolkit如今更名为“熟悉对象箱”了）。
它有各类各样的形式，绝对于其他的开元练习情况有着异常多的长处。当你有了这个对象今后，你要把它运转在某种情况上，这部门现实上是竞争异常剧烈的一个情况。
在这方面我们也能够谈谈微软在这方面的投资。微软有一个很严重的投资，就是FPGA的任务，这叫可编程门阵列，我们曾经把这个年夜范围的应用在数据中间中。这个任务叫Accelerators，我以为是在客岁最有创意的一个产物。我们可以一键式的加快。
这个如今在微软是外部应用，临时还没有对外。微软有一个共有云的产物，叫Azure，如今在中国曾经落地了，它支撑各类各样云盘算的平台，和云盘算的办事。在客岁12月，我们宣告了含有GPU的虚拟机曾经上线了，支撑特斯拉的GPU。
在Azure上我们供给了各类各样年夜小不等的虚拟机，虚拟机可以依据用户的需求赓续的停止分配。我们有比拟小的虚拟机，也有比拟年夜的，稀有百G内存，4块显卡，一个异常强的GPU，可以用来练习很年夜的神经收集。
以上这三个支柱点——当我们有了数据、有了算法、有了体系以后，我们便可以往前推进AI的成长。
微软在AI方面有一个比拟主要的产物叫微软认知办事，微软认知办事和微软外部的迷信家和工程师一路，把微软的算法、数据、硬件一路包装成一个API，可以或许给用户、给里面的开辟者，直接挪用微软的研发，为本身的产物做办事。好比How-old这个APP，只须要几步便可以懂得人的年事。
微软为了推进人工智能体系的研讨，加快人工智能的成长，比来方才在中国成立了一个体系研讨中间，重要的目标是为了推进体系的开辟。愿望可以赞助全部人工智能的家当、全部人工智能的社区，可以或许让他们一路推动，让他们一路应用我们的研讨和任务的结果。
