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“人工智能大脑”跳槽记:吴恩达所理解的智能,创新和失败
一个人如何才能创造新的想法?新的想法是某一个方面的天才(比如乔布斯)的不可预知的行为?还是可以通过系统的传授产生创新的想法?

上周四“机器学习研究会”线上交流中,雷鸣对话吴恩达深度解析人工智能的发展现状与未来。其中他谈到无人车和AI领域学习建议。吴恩达说:


在中国,每天都有500人死于车祸。我们的无人驾驶技术早实现一天,就相当于多拯救了500人的生命,这将会是接下来的十年中,人工智能得到的最重要的应用之一。


我想和在座的年轻人说几句话。我们处在一个独特的时期,这是一个人工智能将会改变世界的时期。如果你知道怎么运用人工智能,你今天的一个决策将有可能在接下来十年里改变世界。你的努力可能会拯救数以万计甚至百万计的生命。或许,你可以改变整个行业,帮助无数的人。也正因如此,我对人工智能如此兴奋!如果你还年轻,正在考虑未来的职业如何规划,我希望你能够考虑人工智能。


人工智能发展的如此迅猛,从事这一行业的我们应该不断的学习。再一次,我想跟在座的年轻人共勉:每个周六,你可以选择看美剧,也可以选择学习。如果你学习,两天后的周一,你不会很快的就在工作中出彩,你的老板也不会知道你花了整天的时间学习,更不会夸奖你什么。你几乎找不到任何东西可以证明你在努力学习。但是我想告诉大家:如果你每个周末都这样努力工作,持之以恒,你会发现你已经突飞猛进。我认为,学习是一件几乎没有短期回报的事,但是从长远来看,回报却是非常丰厚的。


下面这一篇是去年赫芬顿邮报对他的采访,讲述科学家背后的成长,经历的失败和保持的信念。译文由知乎专栏“董老师在硅谷”首发。转发请注明。


可以说最好的计算机科学的项目分布在卡内基美隆、麻省理工、加州大学伯克利分校和斯坦福大学等高校中,而吴恩达教授 (Andrew Ng)正是从这些地方分别取得了本科,硕士,博士学位,以及12年的任教经历。


吴恩达虽然不到40岁,但是已经是人工智能界的标志性人物。早在2011年,他建立了谷歌大脑(Google Brian),这是依托于谷歌强大的计算能力和丰富的数据建立起来的一个深度学习的研究项目。可喜的是,这个项目的重要成就之一是通过让计算机分析几十个YouTube的视频截图来识别猫(《纽约时报》标题:需要多少计算机才能正确的识别猫?16,000台)。正如吴恩达解释的那样,“最值得注意的是,我们的系统自己发现了‘猫’的概念,尽管没有人告诉过它‘猫’是什么。这可以说是机器学习的一个里程碑”。


吴恩达流露出喜悦但却非常冷静,他欣然地讨论着他职业生涯中犯过的错误和遇到的失败,以及他读不懂的论文。他每天穿着一样的牛津蓝的衬衫。他的妻子Carol Reiley从事外科手术机器人的研究,当同事们谈及他和妻子之前那张机器人主题的订婚照片时,他也会脸红,但又非常自豪。


尽管他作为讲师备受欢迎,但当和他一对一交谈时,他的声音显得非常柔和。2011年,他把自己在斯坦佛教授的机器学习课程录像上传到网上,随后超过100,000人在网上注册学习了这门课。在接下来的一年里,他和别人共同创立了迄今世界上最大的在线公开课程平台—Coursera。Coursera 的合作伙伴包括包括普林斯顿、耶鲁以及中国和欧洲的顶尖高校。尽管Coursera是一个盈利性的公司,但所有的课程都是免费开放,因为“对课程本身的内容收取费用将是一个悲剧”,吴恩达说到。


去年春天,吴恩达宣布了一条令人震惊的事情,他将离开谷歌、离开曾全身心投入的Coursera而加盟百度。当时,中国的科技巨头百度斥资3亿美金,在位于谷歌硅谷总部不远的地方,正建立一个专注于研究人工智能的实验室。吴恩达将会领导和管理这个实验室。


像之前一样,吴恩达在百度继续尝试让计算机以很高的准确率来实时识别音频和图像文件。吴恩达相信,高达99%准确率的语音识别技术会为人和计算机的交互方式、以及未来操作系统的设计带来革命性的改变。同时,面对百度的数以百万刚开始体验数字生活的用户,他要帮助百度为这些用户提供更好的服务。“在中国,你可能得到和美国的完全不一样的查询请求”,吴恩达解释道,“例如,我们得到的查询可能是‘百度你好,上周我在街角的那家店吃了碗面,味道很棒,你觉得这周末那家店会有促销活动吗?’”。“像这样的查询请求”,吴恩达补充道,“我想我们已经可以很好的回答它”。


尽管Elon Musk (SpaceX和特斯拉的CEO)和史蒂文霍金已经发出警告:高级人工智能技术可能会威胁到人类自身,吴恩达却不以为然,“我不会防止人工智能向邪恶的方向发展,就像我现在不会去解决火星上人口过剩问题一样。”根据吴恩达所说,距离人工智能达到可以自我感知的水平,还有相当长的一段时间。但与此同时,人工智能导致了更加棘手的问题的出现:这些基于机器学习的计算机,正在取代很多人工工作,而且这种趋势正在加速。吴恩达经常呼吁政策的制定者为因此产生的社会经济后果做好准备。


在位于加州Sunnyvale 的百度实验室,我们采访了吴恩达先生。我们谈到了一个名为‘索菲亚’(Sophia)的项目,这个项目诣在收集非常有趣的人的经历。他解释了为什么他认为“跟随着你的热情”是非常糟糕的职业发展建议,分享了他教授创造力的方法;他也讨论了他的失败经历以及他的一些不错的习惯,对他影响最大的书籍以及他关于人工智能前沿领域的一些看法。


问:您最近曾说过,“我发现人们正在学着更具有创造力了”,请您解释一下?


答:问题是,一个人如何才能创造新的想法?新的想法是某一个方面的天才(比如乔布斯)的不可预知的行为?还是可以通过系统的传授产生创新的想法?


我相信创新的能力是可以被教授的。人们可以通过很多方式来系统的发明创新。我在百度做的事情之一是组织一个关于培养创新思维的讨论班。我的想法是,创新不是那些天才所做的随机的、不可预知的事情,恰恰相反,人们可以非常系统的创造从未被创造的新事物。


对我而言,无论何时,当我觉得我不知道下一步应该如何做的时候,我将会尝试大量的学习和阅读,和某些领域的专家谈话。我不知道我们的大脑是如何工作的,但它非常的神奇:当你读了足够多的书,或者和足够多的专家谈话之后,换句话说,当你的大脑有了足够多的输入信息,新的想法就会随之产生。我知道的很多人都有这样的经历。


当你对某一个某技术领域足够的了解,你便停止随机地寻找新的想法。你会通过深思熟虑来选择想法,把这种想法组合到一起。你也会知道什么时候尝试创造尽量多的想法,什么时候裁剪、整合已有的想法。


好了,现在还有一个挑战,就是面对非常多的新想法,你如何去做?如何进一步用这些想法做一些非常有用的东西?当然,这是另外一回事了。


问:你可以谈一下你平时会学习什么,学习的方法是怎样的?


答:我阅读很多材料,也花很多时间和很多人交谈。我觉得两个最有效的学习、获取信息的方法是阅读和同专家交谈。所以我会花很多时间做这两件事情。在我的kindle上有不到一千本书,我大概已经阅读了其中的2/3。


在百度,我们有阅读小组,在那里,我们可以每星期读半本书。我试试上参加了两个这样的阅读小组,在每个小组里都会每星期读半本书。我想我是唯一一个参加了两个阅读小组的人。我每周六下午最喜欢的活动就是独自在家阅读。


问:我想了解一下早期教育对你的影响,你觉得父母做了什么独特的事情对你后来产生了持续的影响?


答:我记得在我六岁时,我父亲为我买了一台电脑,并帮助我学习编程。这本身并不是很特别,因为很多计算机科学家从很小的时候就开始学习编程了。但我仍然觉得从小就拥有计算机学习编程是件很幸运的事。


不像传统的亚洲家长,我的父母对我的要求非常宽松。当我在学校取得好的成绩时,他们就会夸张地表扬我,甚至让我觉得有些尴尬。所以我有时故意把取得的好成绩藏起来[笑]。我不喜欢把我的成绩单拿给父母看,不是因为我的成绩不好,而是因为他们的反应。


我有幸能在很多地方生活和工作过:我出生在英国,在香港和新加坡长大,来到美国读书。我在卡内基美隆,麻省理工,伯克利都拿到了学位,最后去了斯坦福任教。


我也有幸因为去了这些地方,从而见到了很多非常优秀的人。我在著名的前AT&T贝尔实验室做过实习,然后去了微软研究院。这些经历使我有机会从各个角度看待问题和接受观点。


问: 如果可以重新规划你的教育和早期的职业,你会做哪些不同的事情?你有哪些会让别人受益的教训,可不可以分享一下?


答: 我希望这个社会能给年轻人更好的职业发展建议。“跟着你的热情做事”不是什么好的建议,相反,是给年轻人非常糟糕的建议。


如果你酷爱驾车,并不一定要成为赛车车手。事实上,我们应该把“跟着你的热情做事”改成“跟着你的热情做事,但这些热情是对你在大学所学专业相关事物的热情”。


但通常,你先是掌握了一件事情,然后才会对它有热情。我相信大多数人都会很好的掌握大多数事情。所以关于选择我想要做的事情,有两个标准。第一,是否有学习的机会。就是说,做这件事情是否会让我学到新的、有趣的、实用的东西?第二,就是潜在的影响。这个世界有很多有趣的问题需要解决,但也有很多重要的问题。我希望大家把精力放在解决重要的问题上。


幸运的是,我不断地找到能够产生深远影响的事情去做,同时也有很多学习的机会。我想,年轻人如果能注重优化这两个标准,就会获得非常好的职业发展。


我的团队的使命就是要做更难、更高级的人工智能技术,这些技术会影响数亿人们。这就是令我兴奋的使命。


问: 在你看来,重要性就是说可以影响很多人吗?


答:不是。受到影响的人的数量并不是衡量重要性的唯一标准。用显著的方式改变数亿人的生活,我想这是我们可以合理追求的境界。通过这种方式,可以确信,我们不仅仅是做有趣的事情,而且是做有影响的事情。


问:你之前谈到过你做过一些失败的项目,那你又是如何面对这些失败呢?


答:失败在所难免,说来话长了[笑]。几年前,我在 Evernote里面列了一起清单,试图记住我所有开始做,却由于各种原因最后不了了之,或者没有成功,亦或投入和产出完全不成比例的项目。有时,我通过运气而非技能,以出乎我意料的方式,把一些项目做出来了。但我还是列了上面提到的那个清单。然后把它们按照哪里出了问题分类,对他们进行彻底的分析,找出没有成功的原因。


其中的一个失败的案例发生在斯坦福。当时受到鹅群成V型飞行,我们曾尝试让飞机也以V字型飞行,从而节省燃料。关于这方面的空气动力学理论非常成熟,我们就花了一年时间让飞机可以被自动控制,然后以V字型飞行。


但一年之后,我们发现我们没有办法让飞机以足够的精度控制飞机从而实现节省燃料。如果重新开始这个项目,我们会意识到我们用小型飞机根本不可能实现那个目标。因为阵风很容易无法让飞机准确地以V字型飞行。


我以前很容易犯的一种错误,就是当我做一个项目时,一步,两步,三步之后,发现第四步根本不可能完成。希望这种错误现在会少很多。上面的那个飞机V字型飞行的例子,我在战略创新组会上也讲过,教训就是尽早的发现项目的风险。


现在,我学会尽量早的发现评估项目的风险。如果我现在说“我们应该尽早找到项目的风险”时,每个人都会赞同,因为这显然是正确的。但问题是,如果你自己面对一个新的项目时,很难把我说的应用到你的项目中去。


究其原因,这些科研项目是一种策略技能。在现行的教育系统中,我们非常善于教授已有的事实,比如食谱。如果你要做意大利番茄牛肉面,你只需要照着食谱做就好了。

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