吳恩達：百度下一秒的世界

　　多年前曾有人說(shuō)，“下床找鞋是個(gè)比較麻煩的事，如果百度可以告訴我，該多好。”

　　就吳恩達的信心來(lái)看，或許在不久的某年中的某一天就可以實(shí)現這一智能生活。

　　吳恩達是百度首席科學(xué)家，他習慣以1年、3年、5年及10年的時(shí)間的度量看未來(lái)和計劃工作。

　　他說(shuō)他對人工智能的未來(lái)充滿(mǎn)希望。包括百度正在研究的下一秒，以及未來(lái)運用后的可以對著(zhù)窗簾、燈光、安保系統直接說(shuō)你的訴求的智能家居。

　　當這一切越來(lái)越智能，也預示著(zhù)人工智能由互聯(lián)網(wǎng)成功晉級，成為未來(lái)主要的智能生活和商業(yè)價(jià)值趨勢。人工智能也在經(jīng)歷兩次寒冬后，真正走向成熟。

　　下一秒

　　“有人問(wèn)我，人工智能發(fā)展這么快，它到底可以為你做什么?我想第一，假如有一件事是一個(gè)正常人可以在一秒以后做到的，也可以使用人工智能來(lái)自動(dòng)做。比如你想輸入一張圖片，一個(gè)正常人看這張圖片思考一秒就可以理解圖片上的人是否好看，這樣的事情人工智能可以做得非常好。”吳恩達舉例稱(chēng)，再如語(yǔ)音識別能力，人工智能在聽(tīng)一段語(yǔ)音后不需要想太久，一秒以后可以識別出語(yǔ)音說(shuō)了什么。再如，這個(gè)烤鴨讓你嘔吐，如果問(wèn)覺(jué)得這個(gè)用戶(hù)喜歡或者不喜歡這個(gè)餐館，也只需要想一秒以下就可以知道。

　　在吳恩達的描述中，一秒以下，是在非常短期的時(shí)間，在一個(gè)具體重復發(fā)生的事情中可以利用海量數據，用這些數據來(lái)預測下一次的結果。

　　這一預測方式，在百度命名為“深度學(xué)習”。深度學(xué)習，即主要依靠硬件——機器及算法模仿類(lèi)似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結構進(jìn)行信息處理的模型，它讓機器執行人類(lèi)的活動(dòng)，如看、聽(tīng)和思考，為模式識別提供了可能性。

　　深度學(xué)習也被譽(yù)為拯救人工智能的主要方式。在學(xué)界研究中已進(jìn)行了數年，而吳恩達是百度深度學(xué)習的主要引導者。

　　深度學(xué)習的另一名稱(chēng)為機器學(xué)習，吳恩達是國際人工智能、機器學(xué)習領(lǐng)域最權威的學(xué)者之一。

　　當年，吳恩達加盟百度，也被業(yè)界譽(yù)為百度的下一秒——人工智能將更迎來(lái)美好的發(fā)展前景。

　　據了解，吳恩達未加入百度前，是線(xiàn)上教育公司Coursera的聯(lián)合創(chuàng )始人。吳恩達于2008年發(fā)起了Stan-ford　Engineering　Everywhere”(SEE)項目，這個(gè)項目把斯坦福的許多課程放到網(wǎng)上供大家免費學(xué)習。吳恩達的理想是讓世界上每個(gè)人能夠接受高質(zhì)量的、免費的教育。

　　但吳恩達的最大興趣是研究機器學(xué)習。2013年，他的老朋友余凱敦促他專(zhuān)注于人工智能。余凱那時(shí)任職于百度。在老友的敦促下，他與百度CEO李彥宏會(huì )面。在三個(gè)小時(shí)的午餐中,兩人就百度研究部門(mén)形態(tài)和將要解決哪類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了商討和愿景展望。

　　吳恩達最知名的一個(gè)人工智能開(kāi)發(fā)項目是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)觀(guān)看一周YouTube視頻，自主學(xué)會(huì )識別哪些是關(guān)于貓的視頻。在人工智能界，這個(gè)案例被譽(yù)為是人工智能領(lǐng)域的新篇章。

　　另一起知名事件是，他與谷歌頂級工程師開(kāi)始合作建立全球最大的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能以與人類(lèi)大腦學(xué)習新事物相同的方式來(lái)學(xué)習現實(shí)生活。谷歌將這個(gè)項目命名為“谷歌大腦”。包括2010年，時(shí)任斯坦福大學(xué)教授的吳恩達加入谷歌開(kāi)發(fā)團隊XLab——這個(gè)團隊已先后為谷歌開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)和谷歌眼鏡兩個(gè)知名項目。

　　時(shí)間再向前推，吳恩達的履歷或許自帶與百度相吸的基因。他1976年出生于倫敦，父親是一位香港醫生，年輕時(shí)在香港和新加坡度過(guò)。1992年吳恩達就讀新加坡萊佛士書(shū)院，并于1997年獲得了卡內基梅隆大學(xué)的計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位。1998年獲得了麻省理工學(xué)院的碩士學(xué)位。

　　隨著(zhù)不斷學(xué)習和深造，他的履歷中與人工智能最接近的描述是，斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系和電子工程系副教授，人工智能實(shí)驗室主任。吳恩達主要成就在機器學(xué)習和人工智能領(lǐng)域。

　　全球有三個(gè)在用深度學(xué)習來(lái)做人工智能的頂尖的公司：Google、百度，還有Facebook。

　　2014年，吳恩達加入百度，出任百度首席科學(xué)家，全面負責負責運營(yíng)百度在美國硅谷和中國北京的人工智能研究室。

　　加入百度后，吳恩達花時(shí)間最多的人工智能的兩個(gè)方向是，自動(dòng)駕駛和語(yǔ)音識別。

　　這一利用深度學(xué)習締造的下一秒產(chǎn)物很快實(shí)現落地——2015年12月初，百度完成無(wú)人駕駛汽車(chē)混合道路上路測試，之后于12月4日宣布正式成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部，計劃三年商用，五年量產(chǎn)。

　　吳恩達認為這兩個(gè)方向能夠在很大程度上改變人們的生活。自動(dòng)駕駛可以減少車(chē)禍，可以幫人們節省時(shí)間去做更多的事情。而語(yǔ)音識別，可以改變人與設備交互的方式，這將是顛覆性的改變。

　　2015年底，百度硅谷人工智能實(shí)驗室(SVAIL)開(kāi)發(fā)出深度語(yǔ)音識別系統(Deep　Speech　2)，該系統能通過(guò)簡(jiǎn)單學(xué)習算法準確的識別英語(yǔ)和漢語(yǔ)，并且轉錄普通話(huà)片段的準確率有時(shí)可以超越人類(lèi)。

　　商業(yè)價(jià)值

　　深度學(xué)習也被譽(yù)為拯救人工智能的主要方式。在百度，深度學(xué)習被歸列在百度大腦框架內，百度大腦融合深度學(xué)習算法、數據建模、大規模GPU并行化平臺等技術(shù)。

　　2013年，在加州庫比蒂諾，百度悄然成立了專(zhuān)注于深度學(xué)習研究的前沿實(shí)驗室。深度學(xué)習尋求通過(guò)模擬人腦運行機制來(lái)大規模提升計算任務(wù)處理，是人工智能的一個(gè)分支領(lǐng)域。

　　吳恩達說(shuō)，他對人工智能，以及百度的人工智能發(fā)展前景充滿(mǎn)了信心。而這一次人工智能的高潮，將伴隨著(zhù)經(jīng)濟價(jià)值的實(shí)現，得到長(cháng)遠延續，不會(huì )再度迎來(lái)寒冬。

　　據吳恩達介紹，人工智能或者深度學(xué)習的想法已經(jīng)存在好幾十年，不過(guò)這種技術(shù)近五六年才開(kāi)始變好。

　　事實(shí)上，到2016年世界人工智能的技術(shù)剛好出了60年，但前面50年都不成功，因為那時(shí)候用的是Rule　Based的技術(shù)。一直到十年前，2006年深度學(xué)習的興起，大家發(fā)現這個(gè)技術(shù)有所突破。用深度學(xué)習來(lái)做人工智能，有了很大發(fā)展。

　　吳恩達認為，取得這樣的成就主要有兩個(gè)原因，第一就是有了海量數據，比如有百度、Google、Facebook等這類(lèi)大公司。第二就是百度計算平臺，比如百度有高性能計算超級計算機，也就是說(shuō)有了這些平臺才可以使用這些海量數據。

　　一個(gè)事物的壯大，必然需要社會(huì )其他因素的輔助。在人工智能領(lǐng)域尤為明顯。“確切地說(shuō)，人工智能領(lǐng)域在過(guò)去曾經(jīng)歷過(guò)快速進(jìn)展和炒作的階段，緊接著(zhù)的卻是投資和興趣的冷卻，這通常被稱(chēng)為‘AI寒冬’。由于進(jìn)展放緩和政府資助干涸，第一次寒冬發(fā)生于20世紀70年代。第二次寒冬發(fā)生于20世紀80年代，那一次是因為新的AI趨勢未能產(chǎn)生預期的商業(yè)影響。”吳恩達稱(chēng)。