微軟李開復：.NET實現后網絡將不再是泡沫
2024-07-10 12:59:48
供稿：網友
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(2001.12.30) 來自：賽迪
日前，在我國臺灣媒體針對.net架構的專訪中，前微軟中國研究院院長，現任微軟總部自然互動服務部門(natural interactive services divison)副總裁的李開復指出，微軟.net有四大要素，預計三四年后就可有效實現，屆時，互聯網將不再是泡沫，因為未來網絡服務的水平與今天已不可同日而語，絕對可吸引用戶付出費用。他估計，四年后，網絡將再創高峰。
今年40歲的李開復生于我國臺灣省，小學畢業后赴美，后獲得卡內基-梅隆大學計算機科學博士學位，在該校教書時，他開發出了全球首個與說話者無關(speaker-independent)的連續語音識別系統。他曾任職蘋果電腦公司副總裁、sgi軟件部門cosmo軟件公司總裁等職，并是美國ieee院士。1998年加盟微軟后，他負責建立微軟全球四大研究中心之一的微軟中國研究院，而該研究院已于今年10月提升為微軟亞洲研究院。
一年半前，微軟提出了.net架構，李開復也被調回微軟總部負責技術與產品并重的自然互動服務部門，目前管理300多位工程師，其中有近100位有博士學位，許多都是由微軟研究院轉來。
以下是專訪紀要：
問：.net目前的發展狀況如何？
答：.net是一步步，很長遠的發展，有四件事情我們要做到：
一、將網上數據(或資料)變成結構化，不是像現在是靠某個網站，或者要買花時，輸入“買”與“花”等關鍵詞，我們要讓整個網絡數據變成數據庫，這就要靠xml標準；
第二、把xml組合連貫變成網絡服務(web services)。許多服務不可能由一家公司完成，視窗系統可以成功，就是它變成一個library，讓大家可以重復使用。網絡服務也要變成一塊一塊的，都可以重用。
例如，我希望微軟股價到80塊的時候，系統可以隨時通知我，這牽涉到我是誰、我在哪里、如何傳給我、微軟是何種股票、目前多少價位等，這每一部分都是可解決的問題，但這些不應該全是由股票經紀商來作，而是由不同業者分攤負責。這可靠soap等標準解決；
第三、是將網絡服務個性化、隱私化。我希望我用瀏覽器上“我的最愛”時是在每臺計算機都一樣，不是換臺計算機就不同。也就是它要中心化地記得我要什么，中心化儲存我的個人數據，但是又要顧及隱私權。現在在amazon、在ebay到處都有我的資料，未來希望中心化的驗證我是誰。
問：這就是微軟passport的概念，但有人批評這樣是微軟在管理所有人的隱私。答：今天的passport不等于明天的passport，passport只是這個概念的一小部分。我們會提供一個框架，讓大家聯盟，并且只有業者自己能管理，但卻是中心化驗證，又提供個性化服務。
接下來的第四部分，就是找尋最適當的接口，實現前三者，也就是我負責的部份分。我們要用人類的語言與語音提升目前的圖形接口模式。
人類語言已經發展了幾千年，是最自然的溝通方式，像鼠標只是很低層次的控制。我們未來要追求的不是更漂亮的視窗、更有用的鼠標，而是更高智能的控制。
我希望三四年后，就可以在pc上有這種接口，但這不表示我們現在不作產品。我們也面臨一些挑戰，像我們調查顯示用戶不喜歡對著計算機講話，如何克服？
減少用戶的恐懼，一個是用語言(用打字等輸入)，一個是用語音(說話輸入)。在語言上，搜尋其實是很好的概念，用戶目前對搜尋不會反感，只是現在的搜尋是短短的，慢慢可越來越長，這樣“搜尋”就可逐漸變成“指令”。
目前大部分的用戶愿意用電話講話，而且不是它講一句，我再講一句，而是可以用屏幕配合，我們現在都慢慢用屏幕電話，你要查今日自己成交的股票時，語音命令后，它就可在屏幕列出所有紀錄。
在電話上，你要輸入“成交量最大的個股”的文字很困難，在幾千支股票中用一個個下移選擇的方式也不可能，還是用講的最容易。我們就是要作出一種方法，由普通電話到最貴的計算機都可以使用。
將語音變成接口，最主要的會在電話、手機使用，當然也可以在計算機上使用，這需要約三四年的過程。
問：你認為目前.net最大的挑戰在哪里？對大家有什么好處？
答：其實我說的四點就是它最主要的挑戰。我希望.net可以解決網絡泡沫化的問題。現在泡沫化的原因是因為不用錢(免費)，不用錢的原因是因為它服務不夠好。但未來服務卻可以跳躍得很大，用戶也會愿意付錢。如果現在有一種可以結合電子郵件、語音郵件、電話的系統，一有緊急事情可以馬上通知我的，我一定付錢。
也就是許多新的事業模式會出現，我想網絡新的高峰還要四年才會出現，而.net計劃最重要的就是可逐步執行。
問：你本身是語音識別專家，它本身目前在技術上是否有瓶頸，有無新的方法論改善？人工智能可以發展到什么境界？
答：現在的技術就可以作很多事情，或許現在機器的辨識能力與人的差十倍，但我們可以設定范圍解決，例如在股票中，不可能出現“白菜”等字眼。用現在的方法，光靠更快的微處理器、更大的內存以及好的研究，語音識別就每一年都能有進步。像微軟今年的語音識別技術就比去年好一倍，犯錯少了一半。
方法論上，1988年我做博士論文時的統計方法一直到現在都沒改變。最終的應用極限，想要達到像人類般的思考，可能沒辦法用統計作出來。像人有common sense的能力，我想在我這一生應該還看不到在機器上作得出來，不過機器不用全懂人懂的事情，就可做很多很多的事情。(semi)
