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在沈向洋看来，这是微软的下一步：“我们认为未来智能助理（Intelligent Agent），可能会是一个新入口，无论是Android还是Windows Phone都行得通，微软就可以和所有的公司合作 。”看上去此类需求无处不在 。“很多想法从平时的阅读和学术文章中来，但有些时候，是自己真的发现了需求 。”微软亚洲研究院主管研究员闫峻说 。近几年，他一直在负责一支5个研究员组成的知识挖掘团队 。
去年，闫峻在北京一家医院接受了一个外科手术 。他了解到，一个普通外科医生一天可能进行10例手术，医生资源不够用，无法解答每个康复期病人的困惑 。这激发他进行一项基于知识挖掘的医疗项目，以解决医院生产力的问题 。他选择在北京和沈阳的医院进行试点，并同时与产品部门保持密切联系，让后者及时得到用户需求的趋势 。
理想的模型是，医院里有一个机器人，或者是存在于病患手机中的一个App中，病患的所有问题都能通过这个机器人得到回复 。去年年底开始，闫峻通过让机器模拟人类学习的四个阶段来获取这些专业知识 。闫峻介绍称，即使在最简单的第一阶段，也需要运用到知识挖掘的技术——在这个阶段，机器可以从一些网页上抓取疾病可能存在的症状，然后捕捉那些在论坛上活跃医生的问答 。
据闫峻团队统计，一个外科医生一年之内，能在不同论坛里回答几十到几千个问题 。而网络针对同一疾病可能有几万个不同问题，最后通过机器的知识挖掘，可以总结出用户实际上在问的最本质的问题，针对一个疾病这样的问题可能只有80多个 。
除了机器学习和知识挖掘之外，沈向洋鼓励亚洲研究院的中国研究员们在深度神经网络研究领域投入力量 。这个领域的研究属于人工智能深度学习 。“这个领域的意义在于，几年内，计算机在感知上的能力就会超越人类 。再过5到10年，图像识别上计算机就可以比人类更厉害 。到时候，当识别这是个什么瓶子、是哪个牌子的瓶子时，人工智能就能比人更清楚 。”沈向洋说 。
人工智能要达到这样的能力，还有很远的路要走 。沈向洋明白，如果“人工智能”之父阿兰·图灵活到今天，可能会对人工智能过去60年的发展感到失望——即便是最近获得极大关注的AlphaGo，它可以在围棋上取胜，却玩不了高级扑克，因为它还看不懂人类的虚张声势 。不过，对沈向洋的团队而言，这倒也是机会，毕竟，至少现在他们的人工智能技术可以用来叫Pizza外卖了 。
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