机器学习|首届微软研究峰会召开！微软CEO纳德拉最关注的3件事是什么？( 三 )

韦林：我喜欢用一种新的显微镜来类比，从某种意义上来说，我们正在为化学家和生物学家开发一种新的显微镜。通过建设模拟方式，使用计算能力来运行物理模拟，但模拟成本昂贵。在以前，实验完成后我们会扔掉数据，只保存实验结果。现在的诀窍是保存所有模拟并回收它们，以便保存它们作为数据，并将它们回收到机器学习模型中，提高准确性。但最重要的是，物理模拟的速度更快，得到越来越多的数据，并改善机器学习模型。最后，整个系统不断提升。
斯科特：过去几年，人们把这种机器学习技术全面应用于棘手的科学问题。比如，应用于量子精确分子动力学模拟、计算流体动力学，甚至像他们的离散问题、组合优化问题。进一步改进机器学习领域，我觉得我们还处于早期，就你的观点来看，如果你在一个相信趋势并愿意投资计算平台的地方，并且相信建立这类模型会有很高的回报，将会更进一步促进该领域的发展。
韦林：实际上你的说法也概括了很多其他领域，例如芯片设计，过去数百名工程师设计几款芯片，但现在我们看到越来越多的机器学习进入这个领域。而且设计的芯片越多，就可以进一步回馈到更好的设计，最后我认为芯片将完全自主设计。这是另一个良性循环，利用机器学习会变得更好。
斯科特：当你完全自主地设计时，这些技术将会有所帮助。就像你的显微镜一样作为一种工具，人类利用它们去解决重要的问题。关于可持续发展问题，这是目前社会面临的重大问题，我们需要工具来帮助提高认知能力，才能尽快解决问题。
韦林：与微软的可持续发展目标相一致，我想把阿姆斯特丹实验室的关注点集中于可持续发展问题上，为了在可持续性方面取得进展，有许多问题需要解决。例如，催化器的设计将水分解称氢气或从空气中。
结语：微软研究院走过30年，科学前沿仍在延展计算机技术在未来将会如何变革？无处不在的计算、AI大模型、VR设备将出现在人们生活和工作的每个角落。机器学习应用从棘手的科学难题到复杂的生物、化学问题，在解决行业难题的同时为机器学习增益，相辅相成。
在微软研究院成立30周年之际，微软董事长兼CEO纳德拉再次重述了其在科学前沿、社会责任等方面的初心，而展望未来，可见微软研究院十分明确在计算与联结、平台化大模型及支持虚拟现实等技术路径的战略布局。