吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一。他于2014年5月加入百度，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院的領導工作，尤其是Baidu Brain計劃。
 

“作為百度人工智能戰(zhàn)略的首席架構師，我很自豪能夠引領公司在人工智能方面飛速發(fā)展和崛起。”公開信中，吳恩達介紹稱，目前百度人工智能團隊已經增長到近1300人，其中包括300名百度研究院成員。人工智能技術每天服務上億用戶，全面支持搜索，廣告，地圖，外賣，安全，消費金融等百度現(xiàn)有業(yè)務，并孵化出了無人駕駛、DuerOS語音交互、人臉識別等多項由人工智能驅動的新業(yè)務、新技術。

 

作為人工智能領域最知名的學者之一，吳恩達的離職對百度來說無疑是重大消息。據(jù)介紹，離開百度之后，吳恩達將繼續(xù)致力于人工智能事業(yè)，通過人工智能改變社會，使人們的生活更加美好。

以下為吳恩達在社交媒體上的公開信：

 

親愛的朋友們：

 

我即將辭去在百度的工作，告別我一直帶領的人工智能團隊。百度的人工智能實力強大，團隊內上上下下都有非常優(yōu)秀的人才，所以，我堅信百度的人工智能將會一如既往蓬勃發(fā)展。離開百度之后，我也很高興將繼續(xù)致力于人工智能事業(yè)，通過人工智能改變社會，使人們的生活更加美好。

 

 

 

百度的人工智能

 

 

 

我在2014年加入百度，負責人工智能工作。到現(xiàn)在，百度的人工智能團隊已經增長到近1300人，其中包括300名百度研究院成員。上億的用戶每天都在使用我們的人工智能軟件。我們通過許許多多人工智能產品項目支持我們的搜索、廣告、地圖、外賣、語音搜索、安全、消費金融等等現(xiàn)有業(yè)務，提升產品，拉動收入。

 

我們也運用人工智能開拓新業(yè)務。我的團隊在過去的兩年中，每年都孵化出一項新業(yè)務：一項是無人駕駛，另一項是DuerOS語音交互計算平臺。我們也正在孵化一些非常有前景的技術，比如人臉識別（當已注冊用戶走近應用人臉識別技術的閘門時，閘門會自動開啟），美樂醫(yī)（醫(yī)療領域的人工智能對話交互機器人）等等。作為百度人工智能戰(zhàn)略的首席架構師，我很自豪能夠引領公司在人工智能方面飛速發(fā)展和崛起。

 

百度是目前為數(shù)不多的在人工智能各個重要領域都擁有世界級專業(yè)水準的公司，這些領域包括語音、自然語言處理、計算機視覺、機器學習、知識圖譜等諸多方面。能夠帶領百度人工智能團隊，能夠跟百度卓越的管理者、非凡的工程師、科學家、產品經理等等百度優(yōu)秀的團隊共事，我深感榮幸。李彥宏是第一位高瞻遠矚，清晰看到深度學習技術巨大價值的大公司CEO，也是全球人工智能領域最優(yōu)秀的CEO之一。首席運營官陸奇是位資深的企業(yè)管理者，同時在人工智能領域擁有豐富的經驗，在他的領導下，百度的人工智能將繼續(xù)開花結果。AI技術平臺體系新任總負責人王海峰是一位出色的研究學者和技術領袖。在他的有力領導下，百度的AI團隊定會有更好的未來發(fā)展。我們的新任百度研究院院長林元慶，是位出色的技術和業(yè)務帶頭人，將會提升百度人工智能技術，創(chuàng)造更多業(yè)務成果。在他們的有力領導下，在Adam Coates、景鯤、李平、徐偉、以及朱凱華等人工智能頂尖人才的努力下，百度的人工智能將繼續(xù)開拓前行，我也會為此而歡欣喝彩。

 

我很榮幸能夠從兩大人工智能強國，中國、美國的人工智能界都學習過。美國擅長創(chuàng)造新的技術和理念，而中國擅于將人工智能技術用于開發(fā)出好的產品。我很高興自己能夠有機會既為中國也為美國的人工智能發(fā)展崛起作出努力和貢獻。

 

 

 

人工智能是新電能

 

 

 

正如百年前電能改變了很多行業(yè)一樣，人工智能也正在改變著醫(yī)療、交通、娛樂、制造業(yè)等主要行業(yè)，豐富充實著無數(shù)人的生活。對于人工智能將帶領我們前往何方，我比以往都要興奮和期待。

 

作為谷歌大腦計劃的創(chuàng)始人，以及百度人工智能的負責人，我在這兩家頂尖的技術公司向“人工智能公司”轉型中都發(fā)揮了作用。但是人工智能的潛力遠遠超越了對科技公司的影響。

 

我將繼續(xù)致力于用人工智能引領這場重大的社會變革。除了推動大公司使用人工智能，也還有很多創(chuàng)業(yè)，以及更深入進行人工智能研究的機會。我希望我們每個人都擁有自動駕駛汽車，每個人都擁有可以自如進行語音對話交互的計算機，每個人都擁有可以診斷我們病痛的醫(yī)療機器人。工業(yè)革命將人類從重復性體力勞動中解放出來；現(xiàn)在我希望人工智能可以將人類從重復性腦力勞動，比如忙亂的交通駕駛中，解放出來。這項工作不是任何一家公司可以獨立完成的，這是全世界的人工智能研究者和工程師的共同課題。我在Coursera上的機器學習MOOC課程曾幫助很多人進入人工智能這個領域。除了致力于人工智能本身之外，我也將探索新的方式來幫助全球人工智能的愛好者，讓我們一起用人工智能賦能整個社會，取得更多成果。

 

我們將利用人工智能創(chuàng)造美好未來，對此我從未如此樂觀。讓我們一起為推動人工智能，幫助每一個人而努力！

Andrew Ng (吳恩達）
 

 

我們一起來回顧下吳恩達這些年與人工智能的不解之緣。

吳恩達（Andrew Ng），華裔美國人，斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任；人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一，在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。2010年，時任斯坦福大學教授的吳恩達加入谷歌開發(fā)團隊XLab——該團隊已先后為谷歌開發(fā)無人駕駛汽車和谷歌眼鏡兩個知名項目。2014年5月16日，百度宣布吳恩達加入百度，三天后百度宣布任命吳恩達博士為百度首席科學家，全面負責百度研究院。
 

受父親影響，與人工智能一路成長

 

吳恩達出生于倫敦，一歲時跟隨家人到了香港，七歲時全家搬到新加坡，17歲自己到美國讀書。他的父親是一名醫(yī)生，業(yè)余喜歡研究人工智能。父親在家里藏有不少關于人工智能的書，還開始用一種陳舊的設備嘗試研究自動診斷。“那時候人工智能效果沒有那么好，不過就是從那時候開始學習一點人工智能。”吳恩達經常在一旁看父親搗鼓，翻閱父親的藏書。六歲的時候，他還跟著父親用家里的電腦學習寫代碼，做一些簡單的指令。

 

16歲的時候，吳恩達就讀于新加坡萊佛士書院，開始在新加坡大學實習，跟教授做一些“神經網絡”相關的工作。那時候，他們做的都是非常簡單的機器算法，比如sin、cos之類的簡單數(shù)學，與今天的圖像識別相去千里。他嘗試寫了一些人工智能相關的論文，給很多地方投稿，經常被拒絕。這次實習經歷讓他對人工智能有了真切的認識，也因此決定了以后的研究方向。

 

1993年，他前往美國，在卡內基梅隆大學學習計算機科學，之后前往麻省理工學院和加州大學伯克利分校，取得碩士和博士學位。2002年，開始在斯坦福大學工作，研究人工智能和機器學習。

 

受父親的影響，在加入百度后，吳恩達帶領團隊研發(fā)了美樂醫(yī)智能問診平臺系統(tǒng)，希望通過人工智能，在醫(yī)療上幫助醫(yī)生和患者。
 

冷靜分析人工智能，表明應承擔就業(yè)職責

 

人工智能的迅猛發(fā)展除了帶來人們對科技的贊嘆，同時也帶來了“被替代”的恐慌。吳恩達就人工智能對就業(yè)的影響表達了自己的觀點，他認為人工智能與人類之間存在的工作競爭需要企業(yè)和社會開誠布公的正視就業(yè)問題，找出解決方案。“人類能夠完成的工作，人工智能幾乎都能通過自動化來完成，這就帶來了巨大挑戰(zhàn)。從人工智能研究的流程來看，我們能夠研發(fā)出更加高效的算法，不僅能高效自動的完成人類能夠完成的工作，還能完成人類做不了的工作。”在面對就業(yè)挑戰(zhàn)的同時，不可否認人工智能也在創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，并將人們從繁瑣的工作中解放出來，創(chuàng)造更多價值。

 

互聯(lián)網進入下一幕，人工智能的時代已經到來。而語音技術作為人機交互方式的入口，將是人工智能重要的一環(huán)。吳恩達說：“未來語音輸入將會變得更普及。語音技術能做到的不只是讓你單方面與你的電腦、手機講話，同時還要讓它們對你‘說話’”。百度大腦提供了全行業(yè)領先技術的免費接口，包括語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像。“百度輸出我們的語音合成技術，給開發(fā)者探索新機會的可能”。

 

吳恩達認為，“中國市場上也有著消費非中文內容的強大需求。因此推動了機器翻譯的大量創(chuàng)新”，在機器翻譯方面中國已經走到美國前面，百度人工智能的語音識別準確率已達到97%，此技術廣泛運用到百度翻譯、手機百度等產品。
 

列失敗清單，正視自己的成敗

 

 

對待人工智能的研究，吳恩達十分認真與專注，他的同事稱，每次外出，他總是穿著藍色的襯衣。這并非他有特殊偏好，僅僅是不想每天早上在衣櫥前站半天，才下定決心要穿什么。他覺得這是在毫無意義地浪費時間，所以干脆買一柜子藍色衣服，以便“把時間用到工作上”。

 

他介紹道：“有些方向比較好成功，有些方向用今天的技術來做還是非常難。我要想清楚，哪種項目是一兩年可以做得到，還是五年做得到，哪種可能二十年做得到。如果我們可以選擇一些比較好的策略或者戰(zhàn)略，工作就可以效率更高。人工智能的目的是為人提供服務，效率更高就可以做得更好，這是非常重要的事情。”

 

作為人工智能和機器學習領域的權威，他覺得，很多人常常只看到科學家成功的項目，卻少有人關注失敗。他有一個清單。在過去十幾年里，他會把自己經歷的那些失敗的項目，或者僅僅依靠運氣取得成功的項目悉數(shù)列入這個清單，目的是花更多時間研究那些失敗案例，以選擇最有潛力的方向。在吳恩達的清單里，有大大小小近三十個項目，這是他二十多年對人工智能的研究史。這些項目中，有些失敗了，也許未來又將以新的面貌出現(xiàn)。
 

看好遷移學習領域，專注探索

 

從研究角度來看，吳恩達認為遷移學習和多任務學習是他需要探索的領域之一。當今機器學習技術的多數(shù)經濟價值都是應用學習，學習許多標簽化的數(shù)據(jù)，以此完成你希望解決的具體任務。例如，利用龐大的標簽化人臉數(shù)據(jù)庫學習識別人臉。對于很多任務而言，在特定的垂直領域根本沒有足夠的數(shù)據(jù)來構建自己的系統(tǒng)。”所以今后的一大領域是遷移學習，這樣可以讓一套機器學習系統(tǒng)從事不同的任務。比如讓它學會識別常見物體。學會了識別常見物體后，可以利用其中的多少知識來從事面部識別這項具體任務。

 

吳恩達認為這一領域很有前景，而且有一些技術目前已經廣泛應用于遷移學習，但他也認為相關的理論和最佳實踐仍然處于早期階段。他表示之所以看好遷移學習，是因為現(xiàn)代深度學習技術已經可以為具備海量數(shù)據(jù)的問題提供不可思議的價值。這可以為很多應用模式的發(fā)展提供巨大的動力。

 

舉個例子，在金融行業(yè)里可以看到，依賴于人工智能，包括語音識別、人臉識別進行身份認證。在智能銷售方面可以使用增強現(xiàn)實等技術。呼叫中心也漸漸可以使用智能客服為客服人員或者說客戶提供有用的信息。

 

吳恩達說道：“以語音識別為例，我們在某些語言上擁有海量數(shù)據(jù)，比如普通話。某些語言的使用人數(shù)很少，永遠不可能有這么龐大的數(shù)據(jù)。因此，可以將我們從普通話學到的知識遷移到這種語言，從而則針對只有少數(shù)人使用、數(shù)據(jù)量很小的中國方言提供語音識別。我們的確有這方面的技術，我們目前也在從事這方面的開發(fā)，但我認為這一研究領域的進步可以幫助人工智能解決更多問題。”

 

吳恩達認為人工智能在改變人類生活上有很多非常大的機會。除了給生活帶來改變，還能給企業(yè)帶來價值。在互聯(lián)網行業(yè)人工智能的價值已經非常明顯，在百度搜索包括推薦的外賣都是大量依賴人工智能，可以看到科技行業(yè)也越來越多地使用人工智能，傳統(tǒng)行業(yè)在未來幾年也會越來越多的使用人工智能。