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當微軟在1991年推出其研究實驗室時，個人電腦才剛剛開始發展成為全球現象，這在很大程度上要歸功於Windows。 公司的員工人數已超過8,000人，全球銷售額約為18億美元，其最大的戰場是桌面。
快進到2014年，與微軟研究院誕生的時代相比，現在似乎有些古樸了。 微軟現在的年產品和服務銷售額超過770億美元，擁有99,000名國際員工，並將其可觀的資源投入到數十種不同的技術中——平板電腦、智慧手機、影片遊戲系統和雲端儲存，僅舉幾例——但成功程度各不相同。 微軟也在尋找新的執行長，這是近14年來的首次，這個人可以幫助透過精湛的管理，至少恢復公司昔日的光輝，或許更重要的是，這個人有能力開發突破性的新技術。
微軟研究院在後者中起著至關重要的作用。 該組織在全球13個實驗室擁有1,100名研究人員——第14個實驗室將於明年夏天在巴西開放——他們正在研究廣泛的專案，這些專案跨越多個學科，從基礎研究到軟體演算法和計算機科學理論，再到對機器學習和語音識別技術如何改進Windows Phone和Xbox的更務實的考察。
彼得·李的工作是在可能在未來改變計算機科學基礎的 фундаментальном 工程與保持公司競爭力的更漸進的進步之間取得平衡。 7月，在擔任雷德蒙德微軟研究院實驗室的常務董事近三年後，微軟任命李領導微軟研究院。 李，一位前國防高階研究計劃局(DARPA)科學家，與《大眾科學》談論了微軟推進技術前沿的需求、可能永遠不會直接增加利潤的基礎研究的價值，以及即將到來的管理層調整。
[以下是採訪的編輯後的文字記錄。]
微軟研究院的工作在多大程度上融入了許多人使用的微軟技術中？
首先，我想指出的是，雖然我們在產品開發中的作用很重要，但這並不是微軟研究院存在的原因。 事實上，如果說我有什麼擔心的話，那就是我們所有的研究人員可能都過於致力於幫助微軟在今天的市場上獲勝。 他們意識到微軟在很多領域都不是領導者，但我們不想忽視我們團隊希望看到地平線之外，而不僅僅是地平線本身。
話雖如此，我想指出幾個對微軟未來至關重要的研究領域。 機器學習——特別是被稱為深度學習的領域——可能是微軟研究院最大的投資領域。 當您使用Windows 8時，您會注意到，隨著您隨著時間的推移點選相同的磁貼，這些磁貼啟動的應用程式開始載入得更快。 這是因為Windows 8內建了機器學習，它可以從您的習慣中學習。 它預測您接下來會點選哪些磁貼。 Bing也具有機器學習功能。 搜尋“pavlova”，瀏覽器會判斷您是在談論蛋糕還是芭蕾舞。
開發機器學習的最大挑戰是什麼？
在2010年左右，我們發現分層或深度卷積神經網路可以幫助計算機從非常大量的訓練資料中學習識別人類語音。 在2010年之前，如果您想訓練一個語音識別系統，您可以給它數百小時的語音資料，它就會開始識別某些口語資訊。 但是，如果您給它的資料太多，它就會開始以一種過於具體於訓練資料的方式來解釋聲音，並基本上停止學習。 事實上，效能會開始下降。 深度神經網路克服了這些限制，使計算機能夠在接觸更多資料時繼續學習。 其中一個原因是，即使訓練資料嘈雜或失真，深度神經網路也能很好地學習； 在訓練期間注入噪聲有助於避免我們過去一直努力解決的過擬合問題。
保持機器學習系統不被訓練資料淹沒的秘訣是什麼？
我希望我能回答這個問題。 對我們來說，這在某種程度上是神秘的。 這也是基礎研究如此重要的另一個原因。 就語音識別的具體情況而言，在過去大約10或11年的時間裡，實用語音識別系統的效能實際上根本沒有提高。 這使得我們最近取得的重大改進更加引人注目。
當談到科學時，人們對“基礎研究”有一個概念。 在技術背景下，這意味著什麼？
對於我們這樣的科技公司來說，基礎研究有三個主要特徵。 從哲學的角度來看，它的目的僅僅是推進人類知識的邊界，與微軟的任何業務需求都沒有直接關係。 沒有可交付成果，只有探索和加深我們對某些現象的認識的自由。 從管理的角度來看，重要的是我們不要告訴我們的研究人員該做什麼，而是挑戰他們根據他們認為未來重要的東西來開發自己的專案。 第三個特點是促進所有研究成果的公開出版，並鼓勵與學術研究人員進行深入合作。
是否有某些技術構成基礎技術研究，就像生物學、化學和其他學科構成基礎科學研究的基礎一樣？
科技界的基礎研究強調某些基礎技術，這些技術是大量更復雜系統的基礎。 其中一些領域包括人工智慧、網路和通訊（有線和無線）、機器學習和節能。
這種基礎研究如何促進更先進的技術？
像微軟研究院這樣的地方有資源提供給研究人員和工程師，以基於這種基礎研究快速開發硬體和軟體原型。 舉一個例子，在雷德蒙德實驗室，有一個新的GPS感測器。 GPS是一項相對成熟的技術，但這款感測器使用兩節AAA電池可以連續執行18個月。 由於其節能能力，我們正在尋求與非洲的野生動物保護組織合作，以追蹤不同種類動物的遷徙模式。 誰知道這樣的感測器在未來會對消費者產生什麼影響。
再舉一個例子。 Kinect音訊陣列的最初工作只是為了理解人類認知，解決雞尾酒會問題，即你和我如何在擁擠嘈雜的房間裡進行對話。 我可以在我的腦海中計算出你的聲音到達我兩隻耳朵的時間差，這樣我就可以集中注意力聽你說話。 我們在生物工程期刊上發表了關於這方面的早期研究。 有趣的是，六七年後，基於這項研究的技術正在與Xbox一起出貨。 沒有人會預料到這一點。
您提到微軟的科學家希望看到他們工作的影響。 微軟的業務需求如何影響其投資於可能沒有商業前景的專案的能力和意願？
這也許是微軟研究院這個時代的疑問。 這與我之前擔心的有關，即我們不要忽視真正地向前看，並在微軟研究院進行深入的基礎研究知識和活動。 很難給出簡單的答案。 當我想到微軟的管理層時，史蒂夫·鮑爾默和之前的比爾·蓋茨絕對是微軟研究院和研究價值的堅定信徒。 你不能說微軟的百分之一是一筆巨大的投資，但微軟員工總數的百分之一是一個非常大的數字。
您對微軟的下一任執行長有何期望？
今天微軟的高階領導層將微軟研究院視為真正的划算買賣。 儘管如此，我們都生活在現實世界中，並且知道有時人們，尤其是在矽谷，不理解微軟研究院的價值，不理解基礎研究的價值，也不理解研究對我們產品的價值有多大。 如果說有什麼不同的話，那隻會讓我們的研究人員更有動力。 作為一名經理，我可以說，有時人們肩上的擔子並不是一件壞事。