回顾微软的2015：小娜小冰只是开始

微软人工智能小冰小娜

作者：黑匣

2015/12/30 11:07

前几天，一条新闻刷爆了许多人的朋友圈——《微软人工智能机器人成东方卫视天气主播》，微软小冰已经从可以陪人聊天的私人助理晋级成电视台女主播了。

其实，微软在人工智能领域卓有建树，除了人工智能助手，它还开源了人工智能工具包，开发了人工智能产品。今天，黑匣（微信id：blackxtech）为大家奉上2015人工智能报告公司篇之微软，一起来看看微软这一年的劳获。

| 小娜小冰姐妹花

微软小娜（Cortanaa）是微软发布的全球第一款个人智能助理，2014年8月，中文版微软小娜正式上线。

2015年5月，微软Windows系统负责人Joe Belfiore确认Cortana小娜很快将会实现跨平台，他们已经展开手机内置微软小娜的内测和公测，不久的未来，用户可通过App Store、Google Play商店下载该助手应用。

2015年12月初，微软小娜正式登录安卓/iOS平台，美国和中国成为首发国家。至此，小娜已经完全覆盖了Win10、Win10 Mobile、WP8.1、iOS和安卓这些主流平台，微软手环上还安装了简化版小娜。

回顾微软的2015：小娜小冰只是开始

（微软小娜登录安卓手机 | 图片：Yahoo）

微软项目负责人闫勃表示，微软希望实现的愿景是小娜可以以人为中心，而不是以设备为中心。移动端便于携带并且网络化，微软小娜移动化强化了其个人智能助理的功能，不论在任何地方，小娜都可以帮助到你。

不过，12月22日，微软就发布消息称，禁用安卓版小娜的语音激活命令。用户原先可以通过“嘿，小娜”来激活它，但同时，用户也可以通过“OK Google”来激活手机上的谷歌应用，在一些情况下，麦克风很难区分这两个命令，因此出现了功能相冲突的问题。微软表示，只是临时禁用，未来会推出解决方案，让用户重新用上这一功能。

再来看看微软小娜的妹妹——小冰。

2014年5月，微软（亚洲）互联网工程院推出人工智能伴侣虚拟机器人“微软小冰”。这个人工智能助手推出的一年多里经历了微信封杀、微博复活、跨平台整合等风雨历程，创造了6亿多次对话，这个“萌妹子”人工智能助手一直在不断升级，在科技史上留下惊人的记录。

2015年8月，第三代微软小冰发布，除了智力水平大幅度提升，小冰还解锁了视觉、声音等感官系统，并且正式回归微信。小冰在短短一年内进驻了Windows10、微博、京东、LINE等十多个平台，而且与数千万的中国用户建立了一对一的关系，小冰成为了目前全球最大的人工智能产品，让微软在人工智能和情感计算领域占领着领先地位。

12月22日，微软小冰以见习主播的身份正式登录东方卫视，参与晨间新闻直播节目《看东方》，负责主持每日天气播报板块。

（微软小冰参与新闻直播节目 | 图片来源：Baidu）

SMG新闻总监、电视新闻中心主任宋炯明指出，虽然说微软小冰短期之内还不能完全替代人类主持人，但人工智能在深度知识学习、网络大数据分析，以及实时的大规模线上线下并发互动等方面，都可以对人类主持人起到辅助作用。

| 针对中国人的智能产品

面对苹果Siri、谷歌Google Now等竞争对手，微软推出的微软小娜似乎还无法抗衡，于是便进一步推出了一款类似的产品。

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（Torque支持安卓手机及多款安卓手表 | 图片来源：Microsoft）

2015年2月，微软发布了专为中国用户打造的一款人工智能产品Torque，这款人工智能产品是基于安卓平台所开发的，是微软首个中文可穿戴设备产品，采用微软语音技术和Bing大数据引擎。

用户仅凭手势和语音就可控制Torque完成各项动作，例如搜索、通话、发短信、记笔记、设闹钟等。Torque为用户提供安卓手机、智能手表的交互体验。

也就是说，Torque可以实现类似于Google Glass 的语音操作和可穿戴设备的手势操作了。

目前，Torque中文版支持安卓手机以及华硕ZenWatch、LG G Watch、三星Gear Live等安卓手表。当在车来人往的街头，双手被刚刚逛街购买的“战利品”所占据时，用户只需轻轻扭动手腕，Torque就能轻松帮其找到周围适合歇脚的咖啡馆。

| 开源共享领发展

回顾微软的2015：小娜小冰只是开始

（机器学习工具包DMTK | 图片来源：Yahoo）

2015年11月，微软开源机器学习工具包DMTK。今年1月份，Facebook开源先进的深度学习工具Torch；11月初，谷歌开源第二代深度学习系统TensorFlow。业内人士猜测，微软这么做是为了赶超强劲的对手。

这个工具包包含了几部分内容：在多台服务器上展开训练的模块框架，一个主题建模算法，一个进行自然语言处理的文字嵌入算法。

微软研究院的Jr. George Thomas表示，借助DMTK的工具，开发者可以使用较少的服务器部署大规模的机器学习。

如今，微软已经将这个工具包上传至Github，并会在未来不断完善。微软开放机器学习工具包不仅是为了吸引更多外部人才来帮助改进相关技术，也是为了推动人工智能领域的发展。