吴恩达：让机器拥有智慧是世界上最酷的事情-虎嗅网

注：Google Brain之父吴恩达（Andrew Ng）在今年5月正式加入百度美国研究院，作为机器学习，特别是深度学习方面的领先学者之一，他是“百度大脑”计划以及百度全球化扩张中的核心组成部分。因此，福布斯中文网对吴恩达进行了一次专访，虎嗅对访谈内容进行了部分摘编。

在中国以外的地方，很少有人知道中国搜索引擎百度在今年早些时候的重要人员变动——该公司聘请吴恩达（Andrew Ng）担任公司首席科学家，并让他在硅谷主持设立一个新的人工智能实验室。吴恩达是斯坦福大学计算机科学教授，曾领导谷歌（Google）大脑人工智能项目，后来与别人共同创建了在线教育初创公司Coursera。在百度的全球扩张计划中，他是个关键人物。

百度的硅谷人工智能实验室位于山景城，紧邻火箭科学家云集的美国宇航局（NASA）艾姆斯研究中心（Ames Research Center）。在这个基本上依然空空如也的实验室里，我们进行了两次话题广泛的交谈，吴恩达和该实验室负责人亚当·考特斯（Adam Coates）谈到了他们在百度的计划，以及人工智能可以做到的事情。这其中包括改进的语音识别、更加智能的机器人和真正智能的个人助手等方方面面。

吴恩达话语十分轻柔，让听者不得不仔细聆听。他似乎已经意识到自己必须证明很多东西，以应对快速崛起的中国竞争对手——例如不久后将上市的阿里巴巴，以及像谷歌和Facebook这样的全球巨头。这些公司也押注于人工智能，特别是迅速兴起的人工智能分支——深度学习（deep learning）。甚至在我开口提问之前，吴恩达就驳斥了中国企业只会模仿美国和其他国家科技公司的说法，他认为这属于“刻板印象”。

至少，百度的例子就能够证明这种刻板印象其实是非常肤浅的。常常被称为“中国版谷歌”的百度计划打造出领先全球的技术，藉此跻身全球顶级创新企业之列，而把吴恩达招入麾下显然是该计划的一部分。在这次采访中，他披露了有关自己打算如何实现上述计划的很多细节。

问：为什么你会对人工智能感兴趣？

答：我只是单纯地觉得，让机器拥有智慧是世界上最酷的事情。读高中时，我曾参加了人工智能方面的暑期实习，在新加坡国立大学编写神经网络系统，这是早期的深度学习算法。开发可以自行学习并作出预测的软件，我觉得这是非常神奇的事情。

如果我们可以让电脑更加聪明——在谈到人工智能时我用词都很谨慎，以免过分夸大——并让它更好地理解这个世界和周围环境，那么它就能使很多人的生活变得更加美好。就像工业革命将很多人从体力劳动中解放出来一样，我认为人工智能有可能将人类从很多脑力劳动中解放出来。

问：你距离实现这种想法还有多远？

答：噢，非常远。很多问题需要解决。一是规模，我们现在处理图像的能力还远远不够。二是我非常肯定我们还没有找到正确的算法。

问：那么，人工智能为什么能在近些年里重新引发关注并取得成果？

答：长期以来，人工智能只是被用于垃圾邮件过滤、相机自动对焦等等。这些功能都很有价值。但是在大约七年前，很多人看到了来自神经科学方面的最新依据，于是燃起了更大的希望，提出了更加宏伟的人工智能梦想——打造出不仅能出色完成一些任务，而且能更广泛地吸纳情报的机器。

大约四年前，也就是2010年底，我们研究出很多的人工智能算法，并意识到让这项技术达到下一个高度的最大瓶颈其实是在于规模。事实证明，我们可以把我们在上世纪80年代（或许是在我高中实习期间）编写的算法放在现今的电脑上运行，它的表现会好得多。

问：移动计算和通信的趋势以及传感数据的激增是否推动了这种兴趣？

答：不止是这些。大数据来自于两个方面。一是社会的日益数字化，这创造了可供计算机分析的数字化数据。二是存储和计算成本的持续下降，使我们能够存储和处理所有这些数据。如果你相信社会的数字化将持续，存储和计算成本将继续下降，那么我认为这预示着大数据将依然是大势所趋。

问：据我所知，对于这个实验室，你已经在考虑10年后的事情，但就近期和较长期而言，你有何计划？

答：百度研究院有三个实验室，两个在北京，大部分已经建成，硅谷这个正在从头建起。我们招兵买马的速度相当快，大概每周一人，但我们才刚开始一个月，所以坦白说我们还有很多工作要做。

问：为什么是百度？

答：百度拥有非常先进的深度学习技术。我的好朋友余凯（百度北京深度学习实验室的负责人）是深度学习方面的佼佼者。深度学习对于网络搜索、广告、语音识别、光学字符识别和包括百度核心产品在内的该公司一大堆产品都非常有用。百度首席执行官李彦宏本人也热衷于人工智能。我非常欣赏的一点是，李彦宏在致股东的正式年报中谈到了深度学习。这说明百度领导层认识到了人工智能的重要性。

我加入百度有三个原因。

一是如今的人工智能是资本密集型产业。你需要数据和计算资源才能取得进展。数据比计算资源更难获得，但你必须二者皆有。

二是灵活性。我认为百度拥有不可思议的灵活性。例如，余凯想要建立一个图形处理器集群，他只是作出了这个决定，然后就实现了。

三是人。百度的工程师极为勤奋。中国工程师努力工作的程度远远超过普通的硅谷工程师。

问：你打算如何在这个实验室里完成这项工作？是否会超出互联网应用的范畴，进入机器人、自动驾驶汽车和其他领域？

答：起初，我们只是打算专注于人工智能技术。通常来说，我会先从产品着手，然后再考虑技术的事情。看看硅谷，大多数失败都不是因为没有解决硬技术问题；大多数失败，包括我自己的失败，都是把两年时间用在解决硬技术问题上，结果却发现没人在意，因为你解决的问题并非关键所在。

至于深度学习，它已经被用于百度的大量产品，而且对很多东西都非常有用，因此我并不怎么担心它对于现在或未来产品的实用意义。

问：可能诞生哪些新技术？

答：我希望这能使我们对百度现有的一些深度学习应用作出渐进式改进，并向搜索、广告、语言翻译、光学字符识别和语音识别团队提供支持。

技术的改进带来了两种进步。有一种是渐进式的，这不应该受到轻视。如果我们能把网络搜索的性能提升5%，这将使很多用户受益。

问：另外一种呢？

答：技术的改进有时能带来突破性时刻，创造出前所未有的全新应用。举个例子。如果我们能在语音识别方面取得进展，让机器像人那样识别语音，那么你在开车的时候，只需要对着手机说话就能向朋友发送短信，即使车里很吵也一样。这是使用手机的全新方式，但目前还不可能实现。

如果我们能真正解决语音识别的问题，我会很乐意围绕着语音介面重新设计手机。或许移动设备上的邮件应用应该只有两个按钮：回复和删除。这些只是想法，也可能是糟糕的想法，但是语音识别等核心技术的改进确实可以带来这类更加巨大的变化。

展望更远的未来，像这样的技术改进可以创造出所有人都会真正去使用的个人助手。我们能否开发出可以替我们回复某些邮件的软件？这会使生活变得更加美好。

问：在深度学习领域，考虑到来自谷歌、Facebook和其他公司的竞争，你如何吸引人才？

答：到目前为止，我们能够吸引到非常优秀的人才。我们大概每周招募到一人，至今共招了六人。到目前为止，我们发出的每个工作邀请都被接受了，还有一个待定。我们的门槛一直都很高。目前聘请的员工全部来自硅谷。我们还在与其他地方的少数几个人接触，可能会花更长时间。

我们希望融入这里的生态系统，与研究人员和开发者交流。我们致力于打造一个有渗透力的机构。

问：这个实验室的名称是硅谷人工智能实验室，所以你是否正着眼于深度学习以外的东西？

答：深度学习非常有前途，但同样有前途的还有其他的东西，比如决策。深度学习算法非常善于感知世界和认识世界。亚当和我曾经从事于名为增强学习的决策控制技术的研究，也就是决定如何驾驶这架直升机，如何驾驶这辆汽车，或者如何控制这个机器人。那是另一个重要方向，但那不是我们目前关注的事情。由于强调感知，深度学习这块的难度似乎更高一些。

问：这个实验室好像可以致力于无数不同的研究领域，而你的工作之一似乎就是限制数量。

答：富有创造力的工程师和研究人员有一个特征，那就是他们的想法总是比他们能够真正着手去做的事情更多。

我们将在这里做些很酷的事情。

如对本稿件有异议或投诉，请联系tougao@huxiu.com

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