“我也常常做翻译，在我老板微软公司全球CEO萨提亚访问中国的时候。”微软全球**副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文在给《中国电子报》记者讲解机器翻译和人翻译之间的区别时，提及了他给萨提亚当翻译的事。

*近微软亚洲研究院与培生教育集团签署战略合作协议，联手推动AI赋能个性化教育。在此之前，这两家已经合作基于微信平台、用人工智能驱动的交互式英语学习应用——朗文小英。

在他们的合作过程中有什么可供业界借鉴的AI落地方法论？当翻译越来越精准后，是不是能完全取代同传？今天的AI算法越来越成熟，人可以在短时间内训练机器战胜围棋世界**，是不是也可以用同样的方法训练人，让人们获得知识的途径不再是多年的“寒窗苦读”？AI还有什么更多的可能性？在微软的亚洲研究院里，AI已经走到了哪一步？

没有“创造力算法”

“如果你只是去巴黎游玩、买个门票，那么你用手机的机器翻译就可以了，但是如果是你的大老板来访问政要以及大客户们，必须用人来当翻译。”洪小文解释机器翻译和人翻译的区别。人翻译是听完再翻译出来，有自己的梳理、归纳和理解，就像他给萨提亚当翻译，有时候萨提亚只讲了前半句话，洪小文就已经可以领悟到萨提亚要表达的全意，从而全文翻译出来。

但是AI的机器翻译是不会的，它不会举一反三，不可能创造性地把老板说的话经过“修饰”翻译出来，如果老板没有说，它不可能去帮老板“补台”，也不可能随机应变甚至“无中生有”地翻译出来。今天的翻译已经基本上可以到达70%~80%的精准度，但是机器翻译是“所听（见）即所得”，虽然能够大概翻译出来，但人们应该不会在至关重要的场合，比如大老板出访的时候启用机器翻译。

所以**的同声传译、翻译永远也不会失业，机器不可能取代人。“因为目前来看，虽然各种各样的算法越来越成熟，但是没有‘创造力’算法。到目前为止，我们还看不到人工智能具有创造力的迹象。”洪小文说。人、生命，能否用算法和数据模型化？我不太相信。主要原因是没有元算法，可以用新的算法解决新的问题。创造力能不能算法化？有没有可能？我个人觉得非常困难，而且可能永远达不到。

人和AI的界河是创造力。所以未来消失的职业，一定是机械性、重复性的工种。它们会越来越多地被AI所替代，如机场安检、看人、看行李箱等工作。但有创造力的工作一定只能靠人来完成，未来的世界一定是AI+HI（机器智能+人的智能）的组合。

AI赋能行业的关键是找到痛点

如何用AI来赋能各个传统行业，其方法论、实施路径是所有企业都关注的焦点。从去年到现在，微软亚洲研究院与华夏基金、培生集团达成了金融AI和教育AI的合作，推出了一些相关的AI服务。

如何来打造成功的AI行业应用？微软亚洲研究院副院长田江森认为，有两个关键点：一是找到行业痛点。田江森认为这方面，有行业资源的企业是专家，比如在英语教育方面，培生是行业专家，培生集团在教育领域有150年的历史，朗文的英语教材已经有300年的历史，培生知道这个行业里面的痛点是什么，需要变革的关键点是什么。二是要找到解决这个行业痛点的AI技术方案。“在我们的团队从培生那里了解到需求和痛点后，回来就得找各种技术，看看哪种技术能够解决这些痛点，通常是几种技术组合起来，才能够形成解决方案。”机器视觉、语音识别、机器阅读等各类人工智能技术，需要看看究竟什么样的技术组合在一起才能更好地解决这个痛点。比如说朗文小英提供的词法星球、听读魔法屋和语音加油站等几个模块，搭载的是口语评测和自然语言处理两项关键技术，其中口语评测需要语音识别和语音合成技术，以及语义理解、记忆曲线模型和发音错误检测等技术。

找到行业痛点是一个AI应用成功的核心焦点，而在移动互联网时代，每一个行业的痛点已经发生了很多变化。培生大中华区董事总经理林国章透露，尽管提供给老师和学生们的资源已经非常丰富了，但现在的英语教学还是充满了挑战，比如过去的教材，或者面对教师或者面对学生，比较单一，现在我们要想实现英语教育的互动性、个性化并提升应用效果，如果采用AI，就需要把教师、学生、家长都集中在一个平台上，把互动性、实时性、反馈、线上线下等都整合在一起，形成AI应用，服务模式发生了很大变化。

就像我们虽然造出了蒸汽机、发动机引擎，但如果给它套在“马车”上，显然是跑不出火车和汽车速度的，所以AI赋能行业，需要有全新的商业思路、产品思路和服务思路，不是“旧瓶装新酒”，只有这样才有可能带来巨大的效率提升和行业变革。

AI的更多可能性

现在的AI正变得越来越强大。AlphaGo Zero不需要依赖人类的知识，直接采用自对弈进行训练，完全从零开始，3天超越AlphaGo李世石版本，21天达到Master水平，用40天时间超越了所有旧版本。科学家们打造AI、训练AI的方法和能力，是不是也可以用来打造人、改变人？比如不用寒窗苦读，快速获得某种知识和技能？比如不用长年累月练习就会弹钢琴？等等。

微软亚洲研究院副院长张益肇目前的主要研究方向是AI在医疗影像方面的应用。对于《中国电子报》记者的问题，他没有直接回答行还是不行，但他透露了各个领域的科学家们正在进行的一些前沿探索，而这些探索的交汇，或许有**能将种种不可能变成可能。比如有人正在研究给小鼠擦写记忆，用某种方式给小白鼠注入一段记忆，目前已经有了阶段性的成果。如果未来这样的试验成功，我们就可以不需要寒窗苦读，也能够快速地注入一些记忆获得某种知识和技能。比如有人正在试验通过手指戴上带振动的指环，这些指环有某些振动规律，通过这样的振动外力来加速人们手指习惯的形成，从而加速钢琴学习的进程。又比如给某些患了老年痴呆症的老人营造一些场景来帮助其延缓忘记的速度，尝试修复记忆等。