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彼得的团队决定发明一种实时语言翻译工具，打破语言障碍。它可以让100个说9种语言的人同时顺畅地沟通，如果以文本形式沟通，最多可以支持50种语言。结果令人鼓舞。全球各地的员工都可以通过Skype相互联系，或者只要对着智能手机说话，就能立刻理解彼此的意思。一个中国演讲者可以用她的母语来表达销售和营销计划，团队成员则能用自己的母语看到或听到她所表达的内容。
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我的同事史蒂夫·克莱顿（Steve Clayton）向我讲述了这项技术对他的多元文化家庭产生的深远影响。他说他第一次看到这项技术的演示时，就知道他那几个说英语的孩子将第一次能够跟他们说中文的亲戚展开一场实时对话。
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展望未来，还会有许多人使用我们的工具来扩展翻译的范围，不再局限于最初的语种。例如，一家医疗保健公司可能想要开发能说英语、西班牙语和其他医疗用语的专业翻译器。可以让人工智能工具观看和收听医疗专业人士的对话，然后，经过一段时间的观察，它就能针对医疗专业生成新的模型。一个美洲原住民部落或许要通过倾听长辈说话来传承自己的语言。最理想的状态是，这些人工智能系统不仅可以翻译语言，还可以改进语言——或许能把对话转换成改进病人治疗方案的想法，或者把对话转换成一篇论文。
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长期以来，圣杯般的人工智能都是一个非常优秀的私人助理，它可以通过一种有意义的方式帮助你在生活和工作中取得最大的收获。小娜的名字来自人气游戏《光晕》中的一个人工智能角色。这是一个有趣的案例，她可以显示我们今天的研究从哪里起步，并展现有朝一日我们如何推出一位高效率且深入懂你的助理。这位助理了解你的背景、你的家庭，以及你的工作，也了解这个世界。她的潜力深不可测，你越是使用她，她就会变得越聪明。她和你的各种应用之间的交互，以及你在Office中的文档和电子邮件，都是她学习的素材。
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如今，小娜每月有超过1.45亿名用户，他们来自116个国家和地区。这些用户已经提出了130亿个问题，而且每提出一个问题，这个机器人都能通过学习变得越来越有帮助。事实上，我已经开始依赖小娜的承诺功能，它可以在我的电子邮件中搜索我所做的承诺，然后在最后期限临近时温柔地提醒我。如果我告诉某个人我会在三周内跟他联系，小娜就会做好笔记，并在日后提醒我，确保我信守承诺。
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我们的小娜团队隶属于成立不久的人工智能和研究部门，他们在贝尔维尤市中心的一栋微软大楼里工作，那里的窗户可以向外眺望太平洋西北地区的湖泊和山脉。周围优美的环境和推进创新的使命吸引了一流的人才——设计师、语言学家、知识工程师和计算机科学家。
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该部门的一名工程经理乔恩·哈米克（Jon Hamaker）说，他的目标是让顾客告诉他：“我的生活中不能没有小娜，她今天又救了我一命。”他和他的团队每天都在思考如何实现这一目标。我们的用户会干什么——什么时候，通过什么方式，在哪里，跟谁互动？通过什么与用户建立纽带？如何节省用户的时间，减轻用户的压力，帮助用户在日常挑战中领先一步？哈米克的目标是捕捉各种各样的数据，而来源则包括全球定位系统（GPS）、电子邮件、日历以及来自网络的相关数据，然后将数据转化为理解力，甚至同理心。你的数字助理或许也会安排时间向你提问，这将有助于填补数据不足的空白，从而为你提供更多帮助。助理可能会在你面临不确定环境的时候提供帮助——比如，当你身处一个使用外币和外语的新地方时。
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这些不确定性吸引了专门研究语义本体的微软工程师，这是一门专门研究人与实体之间相互关系的学问。他们的目标是开发一种机器人，但这种机器人的功能绝不仅仅是为你提供搜索结果。他们梦想数字机器人有朝一日能够理解上下文和语义，并借此更好地预测你的所需和所想。数字助理应该随时都能提供很好的答案，有时甚至可以回答连你自己都未曾想过的问题。
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艾玛·威廉姆斯（Emma Williams）不是工程师，而是一位英语文学学者，她的研究领域是盎格鲁–撒克逊语和古挪威文学。她的工作是思考我们的人工智能产品的情感智能设计，其中也包括小娜。她对负责开发机器人的这个团队的智商很有信心，她希望我们的产品也有这种情感智能。
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有一天，她发现新版小娜在被问及某些问题时，竟然表现得很愤怒。威廉姆斯迅速采取了行动。（如果中世纪的挪威海盗故事告诉了她什么，那就是掠夺式的资源探索是发现不了新事物的。）她提出了一个观点：小娜应该与用户达成一种默契，承诺她将永远保持冷静和镇定。小娜不应该对你生气，而是应该毫无保留地理解你的情绪状态，还要做出适当的回应。团队按照威廉姆斯的观点改进了小娜。
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如果说人工智能助理的发展历程总长是100万公里，我们现在才刚刚走了几公里。但当我们思考最终可能的结果时，最初的这几个步骤却非常鼓舞人心。
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我的前同事戴维·海克曼（David Heckerman）是一位杰出的科学家，他花了30年的时间研究人工智能。几年前，他创建了最有效的垃圾邮件过滤器，方法则是找出对手——那些用垃圾邮件堵塞你收件箱的垃圾信息制造者——的薄弱环节，并成功挫败他们的企图。今天，他在微软组建的团队负责开发一些机器学习算法，希望能够发现和利用HIV（艾滋病病毒）、普通感冒和癌症的薄弱环节。HIV是引发艾滋病的罪魁祸首，它能在人体中迅速而广泛地发生变异，但这种病毒在变异方式上面临一些限制。我们开发的先进机器学习算法已经发现了HIV蛋白的哪些部分对它们的功能至关重要，这样就可以训练疫苗来攻击这些特定区域。借助临床数据，他的团队就能模拟变异，确定目标。类似地，他们还在针对一种癌症肿瘤进行基因组测序，并预测免疫系统的最佳攻击目标。
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如果说人工智能的潜力激动人心，那么量子计算的潜力则更令人兴奋。
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加利福尼亚州圣巴巴拉市离好莱坞的距离比离硅谷更近。在好莱坞这座“浮华城”的北边坐落着一个休闲氛围浓厚的海滨大学校园，令人意外的是，那里竟然是量子计算的发展中心，是我们这个行业的未来。靠近好莱坞确实是有道理的，因为电影剧本可能比教科书更能指导量子物理和量子力学。罗德·瑟林（Rod Serling）在《暮光之城》（TheTwilight Zone）中的描述或许是最恰当的：“你正在穿越另一个维度，不仅是视觉和声音的维度，还是心灵的维度。进入一片奇妙的土地，它的边界取决于你的想象力。那就是前方的路标——你的下一站，暮光之城。”
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要给量子计算下定义绝非易事。量子计算起源于20世纪80年代，它利用了原子或原子核的特定量子物理性质，让它们以量子比特，或称量子位（qubit）的形式来工作，担当计算机的处理器和存储器。量子位彼此进行互动，同时与我们的环境相隔离，它们在执行特定计算任务时，性能可能远高于传统计算机，或称经典计算机。
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光合作用、鸟类迁徙，甚至人类意识都被作为量子过程来研究。在今天的经典计算世界里，我们的大脑思考和我们的思维被输入到计算机中，而计算机反过来又在屏幕上提供反馈。在量子世界里，一些研究人员推测，我们的大脑和计算机之间不会有障碍。这是很长的一段路，但有朝一日，意识会与计算融合吗？
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丹麦诺贝尔物理学奖得主尼尔斯·玻尔（NielsBohr）曾说：“如果量子力学还没有让你感到震惊，那说明你还没能理解它。”后来的一位诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼（Richard Feynman）提出了量子计算的概念，引爆了全世界的热情，使得全球各地如今都在争相利用量子力学开发计算机。参与竞赛的包括微软、英特尔、谷歌和IBM，以及D-Wave等初创公司，甚至还包括拥有庞大国防预算的政府机构。他们都希望借助量子计算彻底改变计算本身的物理学原理。
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当然，如果建造量子计算机是件容易的事情，现在早就已经完成了。经典计算受到二进制代码和物理定律的约束，量子计算则能将各种各样的计算——数学、科学和工程——从线性世界推进到量子位构成的多维宇宙。量子位不是简单的1或0这种经典比特，而是可以形成每一个组合——一个叠加，因而能够同时进行许多计算。因此，我们将进入一个可以同时响应许多并行计算的世界。根据我们的一位科学家的说法，在一个构造得当的量子算法中，结果就像“一场大屠杀，可以排除所有或绝大多数的错误答案”。
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量子计算不仅比传统计算速度更快，它的工作负载也要服从于不同的扩展规律——这让摩尔定律变成了古老的记忆。由英特尔创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）提出的摩尔定律指出，一个设备的集成电路中包含的晶体管数量大约每两年增加一倍。一些早期的超级计算机大约拥有1.3万个晶体管，你家客厅里的Xbox One大约有50亿个晶体管。但英特尔最近几年报告称，发展速度已经放缓，因而为其他能够提供更快处理速度的技术创造了巨大需求，以便推动人工智能的增长。短期的结果是催生了图形处理器（GPU）集群、张量处理器（TPU）芯片和云端的现场可编程门阵列（FPGA）等新颖的加速器。但终极梦想，还是开发出量子计算机。
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今天，我们面临的一些紧迫问题需要经典计算机花费几个世纪才能解决，但量子计算机只需要几分钟或几小时就能解决。比如，量子计算的速度和精度足以破解当今最高级别的加密技术，这着实令人难以置信。传统计算机要破解今天的RSA-2048加密技术需要花费10亿年，但量子计算机大约只需要100秒或不到两分钟的时间，即可将其破解。幸运的是，量子计算也将彻底改变传统的计算加密技术，使计算更加安全。
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要实现这个目标，我们需要三个科学和工程上的突破。我们正在研究的数学突破是拓扑量子位。我们需要的超导突破是能够产生数千个极度可靠而稳定的拓扑量子位的制造过程。我们需要的计算机科学突破是一种给量子计算机编程的全新计算方法。
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在微软，我们的员工和合作伙伴正在与传输、实验物理和理论物理、数学，以及计算机科学等领域展开合作，这些科学有朝一日将使量子计算成为现实。这项活动的基地是量子站（Station Q），它就设在加州大学圣巴巴拉分校（University of California at Santa Barbara）的理论物理系。量子站是迈克尔·弗里德曼（Michael Freedman）的创意。1986年，36岁的他在国际数学联盟（International Mathematical Union）大会上获得了数学最高奖项——菲尔兹奖（FieldsMedal）。他后来加入微软研究院，在圣巴巴拉聚拢了一批世界顶尖的量子人才——理论物理学家的书面计算为实验物理学家提供素材，由实验物理学家根据这些理论推测来构建实验，而电气工程师和应用开发者今后则可以借助这些实验将量子计算推向市场。
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中午刚过，量子站的两名理论物理学家就一边吃着玉米饼碎肉卷，一边向一位实验物理学家打听他最近的发现。他们争论的是一项研究的最新进展，焦点集中在数学和物理世界的一个复杂角落，即马约拉纳费米子或粒子，它为发明稳定状态的量子计算机所需的超导体带来了希望。阳光从园区附近的太平洋水面上反射过来，照亮了会议室四周的黑板上无数个用粉笔书写的方程式。
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