苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)最近表示,微软比苹果更具创新力。如果的确如此,其根本原因无疑在于微软研究院体系。从雷蒙德到印度,从亚洲到英国,微软研究院遍布全球,这些大学形式的研究机构正是推动 Kinect 深度相机等创新项目发展的源动力。
在 Bing 搜索引擎开发过程中,微软研究院同样起到了重要作用,研究人员攻破了众多技术难题,如相关性算法和搜索广告竞价机制设计。通过开发静态驱动代码检查工具(Static Driver Verifier),微软研究院还提升了 Windows 系统的可靠性。这款检查工具可识别第三方受信软件的问题,并大幅降低了蓝屏死机的频率。
思想在此沸腾
从外表来看,微软研究院犹如这家古董级公司头顶上最璀璨的明珠,尽管微软的辉煌早已远去,而且让销售主管担任公司 CEO,但微软研究院确保微软具备技术创新力。当然,在很多领域,微软的巨大实力仍然不容忽视。
微软剑桥研究院院长安德鲁·布雷克(Andrew Blake)表示:“研究院让微软目光远大。我们的职责就是让思想在此沸腾,然后在适当的时刻使其升华。”
“预言一种想法的重要性极其困难,因此我们让它们沸腾,这样才能百花齐放,才能让我们看到所发生的一切。你真的不知道结果会是怎样。” 布雷克说道。
2012财年,微软的研发投入高达 98 亿美元,但布雷克称研究院投入只占其中一小部分。布雷克表示:“我们不会公布预算,但研究院只占研发总投入的一小部分。我不知道怎么花 98 亿美元!”
在微软剑桥研究院静谧的外表下,我们可以看到各式各样的项目:利用机器学习方法管理大数据,以更好地预测全球气候;融合现实和虚拟环境的全新用户界面机制,人们可以将 3D 像素球托在手中;利用回收的 Kinect 组件打造手腕式无手套手指动作捕捉设备;利用计算机软件研究生物细胞。
纯粹科研
如果说微软研究院体系有一个共同的特征的话,那么就是所有开发都是纯粹的科研工作。相较之下,很多公司的研究项目都与产品紧密联系,例如 Google 实验室,Google 拥有一个既定目标,那就是要把“巨大的使用价值迅速带给用户”。
布雷克认为,微软研究院更像是一个大学研究机构,这种结构往往更加健康和合理。布雷克表示:“我们明确地认为,一个健康的研究实验室需要一种全新的机制。研究人员习惯于自由思考,如果给他们像牛一样的绳套,让他们拉动技术马车,最后他们会厌倦,创意从何而来?因此,这就是我们组织的关键组成部分。基本研究,发表,会议讨论,然后与大学社区自由协作,这正是我们的传统。”
最近,布雷克就在自己研究的领域组织了一次学术会议。“作为微软研究院的高级人员,我们会轮流组织学术会议,我们在会上发表很多成果,我们还与其它大学互访。微软研究院的很多东西其实与大学相同。”布雷克这样说道。
与微软协同
当然,微软研究院与大学还是有一些显著的区别。首先,微软研究院可涉及海量的商业数据。微软研究院无需建立小型数据中心,但研究院员工可以”随时与 Azure 业务的开发人员讨论”。
可见,微软研究院与微软产品开发团队还是保持关系,但布雷克认为,商业产品开发不会限制纯粹的科研工作。信息和思想可双向发展。
布雷克表示:“有时,产品开发团队会说,我们必须在一定时间内开发出这款产品,你们可以帮一下吗?多数人都会愿意一试,我们会提供力所能及的帮助。商业目标来自商人,我们不是商人,我们只是研究者。”
“我们会从中学到很多。如果想法没有被迅速采纳,我们也不会担心,因为想法可能只是时机不成熟。无论如何,我们还是会投资自己看好的项目。” 布雷克说。
在 Kinect 项目中,迫于商业压力,微软剑桥研究院需要利用现有相关技术来开发这款产品。最终,微软剑桥研究院为这款商业产品奠定了技术基础。
布雷克回忆:“在 Kinect 之前,我们关注各种设想,有些设想可能根本无法实现。由于我们手头上有现成的项目,Kinect 开发团队就找到了我们。我们认为这些想法可能并不适合这个方案,但我们的确有压力,因为与 Xbox 团队的合作时间只有一年,所以我们必须试一试。”
布雷克:“我们将一些相当奇妙的东西整合到一起,但它们都依靠我们的后台。如果有人想现在就尝试,这些项目不会出色。研究需要适应这种体验:要么成为产品,要么就是一种构思。”
对于微软研究院而言,商业因素在研究人员招聘方面具有显著的影响。布雷克表示:“由于我们目前还看不到商业前景,我们不会招募分析化学家。”
布雷克透露:“我们的很多人员来自与计算机科学相关的核心学科,也有一些来自相关的边缘学科,有时我们还会招募几乎与计算机毫不相关的人员。但与商业相关的是,他们要为计算工具用户提供服务。”
机器学习
当谈及微软剑桥实验室目前最具前景的项目时,布雷克笑道:“你让我选择自己最喜爱的孩子,我看你做不到。”
布雷克更愿意谈及具有前景的研究领域。他认为,在开发新一代软件系统时,机器学习技术将扮演越来越重要的角色。机器学习技术已经被用于开发产品,例如 Kinect 手势识别器(识别用户是否抬高肘部或膝盖)。机器学习还用于 Xbox 的推荐引擎,以便让用户获得喜爱的电影、游戏、电视和电影(分析用户浏览数据,预测用户喜爱的内容)。但在大数据时代,机器学习技术的应用将越来越广泛。
布雷克解释:“人工智能的早期开发已经证明,编程智能行为非常困难,这样的目标无法实现。如果模仿人类学习的方式开发软件,效果就会更好。你向他们展示一些东西,这些东西就会被归纳,而这些归纳就成为了软件。”
目前,微软剑桥研究院就设有一个机器学习项目研究小组,小组的规模接近研究院的1/5。
机器学习研究人员将与编程语言设计人员保持协作。布雷克称:“现在,我们编写的程序可评估事件几率,而不仅仅是统计数据或处理字符串。这是机器学习的基石,我们处于领先地位。”
生物科技
对于微软的未来发展,布雷克表示现在无从得知。但他认为,“计算和生物之间的界面”具有前景,微软研究院目前已展开深入研究。
这是一项多学科研究工作,计算机科研人员需要与生物学家一起合作。微软剑桥研究院首席研究院鲁卡·凯德利(Luca Cardelli)已经将研究重心从编程语言,转移到用计算机科学解密细胞分裂等生物机制。
让生物机制展现更多的细节,这正是凯德利及其合作者所研究的方向,例如利用计算进程模拟细胞活动。他们刚刚发表了理论论文和实践性论文。
布雷克表示:“未来,微软的软件可能会衍生新的生物构造学。目前,我们无法衡量这个项目的商业价值。我们所研究的项目现在可能不具备任何商业价值,但它很可能成为微软未来的业务组成部分。”
布雷克称:“20年后,我相信生物和计算机交叉学科将是一个重大成果。人们将通过编写程序来研制药物。人们将利用基因重新设计药物。他们只需发送有待编译的程序,程序就会模拟制造基因的人体网络。”
当然,基因片段设计距离我们还很遥远。从上述极具远见的项目来看,微软无疑是一家非常强大且面向未来的企业。苹果电视只能甘拜下风。