最近，微軟的Jennnifer Marsman 在他自己的老板身上測試了一下自己設(shè)計(jì)的測謊儀。

“你覺得你所在的公司是全世界最好的公司嗎？”

“當(dāng)然”

“哈！根據(jù)測謊儀的反應(yīng)，這話有點(diǎn)心虛。”

“今年會(huì)提拔我嗎？”

“當(dāng)然”

“這話聽起來倒不假。”

不過，微軟可不是在玩執(zhí)法游戲。37 歲的Marsman是個(gè)“重量級(jí)技術(shù)布道者”（principal developer evangelist），她的工作就是不遺余力地推廣機(jī)器學(xué)習(xí)——人工智能的一種形式，利用數(shù)據(jù)預(yù)測所有事，從季度銷量到奶牛什么時(shí)候懷孕等等。（譯者注：技術(shù)布道師是最前線也是最重要的“翻譯者”，他們能夠把技術(shù)以易懂的方式解釋給來自不同領(lǐng)域的人，以此獲得他們對(duì)產(chǎn)品或技術(shù)的支持。這需要又懂技術(shù)又能挖掘出技術(shù)背后故事的人才，他們能夠激發(fā)起人們對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品的激情。）

Marsman 設(shè)計(jì)的測謊儀將算法和 14 個(gè)分列排布的用來監(jiān)測腦電腦的頭戴式設(shè)備結(jié)合起來一起工作，這就像是聚會(huì)上的一個(gè)小把戲。Marsman 借此向軟件開發(fā)者展示如何使用微軟 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)（Azure Machine Learning）工具。Marsman 在微軟扮演著重要角色，微軟在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域起步早，但是現(xiàn)在面臨著來自Google 和亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)化的競爭。

這樣的風(fēng)險(xiǎn)相當(dāng)高。接下來的幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)改變世界——會(huì)使得計(jì)算機(jī)智能程度呈指數(shù)級(jí)增長，并幫助削減公司成本，預(yù)測哪些值得投資，哪些值得大筆投資。彭博社智庫（Bloomberg Intelligence）分析員 Anurag Rana 稱這項(xiàng)技術(shù)“是區(qū)分軟件公司發(fā)展好壞的最重要因素。”離開機(jī)器學(xué)習(xí)，他說：“你都無法賣出產(chǎn)品。”

雖然微軟已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域耕耘了至少 20 年，但是 Office 和 Windows 這類部門一度小心謹(jǐn)慎地利用其預(yù)測功能。“很多人的反應(yīng)就是‘我們知道怎么去做，為什么你還要用數(shù)據(jù)質(zhì)疑我的觀點(diǎn)？’”華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 Pedro Domingos 如此表述，他寫了一本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的書——《算法大師》（The Master Algorithm）。

當(dāng)微軟嘗試用 Bing 搜索趕超 Google 的時(shí)候，微軟才真正擁抱機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。兩年前，Satya Nadella擔(dān)任微軟 CEO，在此之前，他就為搜索部門定下了工程和技術(shù)戰(zhàn)略，并把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)向魔法粉一樣灑落在公司涉及的所有產(chǎn)品中。“機(jī)器學(xué)習(xí)深深嵌入了微軟公司，微軟現(xiàn)在處于這樣的位置，”Domingos 說。“他們正大力投資機(jī)器學(xué)習(xí)，以使得該領(lǐng)域不那么荒蕪。”

與 Google 和蘋果使用機(jī)器學(xué)習(xí)改善自家產(chǎn)品一樣，微軟將這項(xiàng)技術(shù)融入到自身的運(yùn)營中。這不僅僅是節(jié)省成本，幫助公司更好運(yùn)作；微軟自身使用這技術(shù)越多，向客戶解釋和銷售就更容易。“客戶很困惑，”Joseph Sirosh 說，2013 年，微軟把他從亞馬遜挖來，負(fù)責(zé)微軟機(jī)器學(xué)習(xí)工程。“在一片不解聲中前行頗具挑戰(zhàn)。同時(shí)，內(nèi)部也困難重重，銷售人員要說服消費(fèi)者并向他們講解所有的使用場景。”

微軟首席財(cái)務(wù)官 Amy Hood 的財(cái)務(wù)部門已經(jīng)開始依賴算法——使用算法預(yù)測銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測在給定時(shí)間段內(nèi)的授權(quán)數(shù)量。“結(jié)果表明非常非常精準(zhǔn)，”Sirosh 說，“Amy Hood 是機(jī)器學(xué)習(xí)的超級(jí)粉絲，知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測地季度數(shù)據(jù)后，她也能睡個(gè)好覺。”

微軟還用算法預(yù)測隨著數(shù)據(jù)中心的快速擴(kuò)張，還需要采購多少服務(wù)器，并幫助銷售人員確定重點(diǎn)客戶。Sirosh表示，甚至之前的老產(chǎn)品，如 2002 年收購的一款財(cái)會(huì)軟件都得到了機(jī)器學(xué)習(xí)的加持。微軟的 Cotrana 分析套件（Cotrana Analytics Suite）可以讓用戶自己動(dòng)手打造這樣一類工具。

25 歲的Ram Shankar Siva Kumar自稱自己是數(shù)據(jù)牛仔（data cowboy），是 Azure 安全數(shù)據(jù)科學(xué)（Azure Security Data Science）團(tuán)隊(duì)的一員。他使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測微軟網(wǎng)絡(luò)中的可疑行為。一旦知曉需要尋找的目標(biāo)，微軟的安全團(tuán)隊(duì)能很快找到攻擊源，而 Kumar 必須在任何人知道這一情況之前找到他們。

為了訓(xùn)練算法識(shí)別有害行為的能力，他有償鼓勵(lì)微軟紅色團(tuán)隊(duì)（Microsoft’s Red Team）的黑客去攻擊網(wǎng)絡(luò)以及來自微軟安全中心的危險(xiǎn)報(bào)告，用實(shí)際的攻擊去訓(xùn)練算法。這能幫助他建立模型以識(shí)別真正的漏洞。

各行各業(yè)正在使用微軟的技術(shù)。日本農(nóng)民用技術(shù)追蹤奶牛，奶牛準(zhǔn)備受孕時(shí)走動(dòng)會(huì)更頻繁，所以他們能讓奶牛在最佳的時(shí)間受孕。一家澳大利亞的酒廠也使用類似的算法預(yù)測葡萄產(chǎn)量。一家距離微軟大約 1 小時(shí)車程的醫(yī)院使用 Azure 工具找出哪些心臟病患者更有可能需要再住院檢查。挪威 eSmart 系統(tǒng)利用 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測能源網(wǎng)使用量，并在需求高的時(shí)候關(guān)閉家用供暖。

Matt McIlwain 是西雅圖 Madrona 風(fēng)險(xiǎn)投資集團(tuán)（Madrona Venture Group）總經(jīng)理，他認(rèn)為微軟的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不比競爭對(duì)手的技術(shù)差，甚至更好。但是他也認(rèn)為微軟仍然缺乏品牌感知，目前正在迎頭趕上。“人們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)微軟真的有很棒的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)？”他說。“微軟必須將自己推銷出去。”

這正是 Jennifer Marsman 的切入點(diǎn)。她遍歷全球，展示她的測謊儀并大力宣傳機(jī)器學(xué)習(xí)的潛在用途。其中醫(yī)療應(yīng)用討論頗多。人們已經(jīng)問到使用該技術(shù)預(yù)測癲癇、監(jiān)控依賴輔助生活設(shè)施的老人并決定在比賽中受傷的運(yùn)動(dòng)員是直接去醫(yī)院還是回到場上繼續(xù)比賽。“我在公司有著最酷的工作。”