吳恩達加盟百度背后：基于人工智能的共同愿景
創投分享會注：吳恩達就是那個幫助谷歌發起其野心勃勃的用計算機硬件和軟件創造人腦項目的人。現在，他將在百度負責一個類似的項目。《連線》的一篇最新文章介紹了Andrew Ng加盟的前因后果。
深度學習領域的權威
“吳恩達是在機器學習，特別是深度學習方面的領先學者之一”，加州伯克利大學理論神經系統科學雷德伍德中心的負責人Bruno Olshausen說，“我期待在百度，他將繼續引領這個領域”。
深度學習是一種尋求提升機器從自然語言處理到語音、圖像識別等各方面的技術，在學界研究中已進行了數年。這個技術由一小部分不同見解的研究者推動，包括多倫多大學的Geoff Hinton，紐約大學的Yann LeCun。
吳恩達曾通過一個叫做谷歌大腦的項目幫助谷歌發起在此領域的研究。 Hinton在谷歌收購了其深度學習的公司之后，在這家搜索引擎巨頭做兼職工作。同時，Facebook最近聘用了LeCun ，其它著名的大公司也在這個技術上開始了探索，包括微軟和 IBM。甚至Netflix 也開始了動作。
去年，在離蘋果總部不遠的加州庫比蒂諾，百度悄然發布了專注于深度學習研究的前沿實驗室。深度學習尋求通過模擬人腦運行機制來大規模提升計算任務處理，是人工智能的一個分支領域。從那之后的數月，深度學習通過很多方式得到廣泛拓展。今天，中國搜索引擎巨頭百度宣布這個實驗室將在森尼維爾擴展到更大的領域，吳恩達，斯坦福大學教授將領導百度實驗室和中國的人工智能研究團隊。
在百度，吳恩達將運行在森尼維爾的實驗室和在北京的研發中心，主要處理深度學習和大數據，例如分析大量數據信息。百度計劃在在未來五年，在這個國際項目上投入3億美元。
吳恩達將從今日開始其全新工作，并將日漸淡出他參與聯合創辦的線上教育公司 Coursera的日常工作。他將繼續參與到 Coursera的一些項目中去，而且繼續擔任董事長、維持這家公司的公共形象。但他的主要精力將聚焦于幫助百度建立人工智能的入口和它在硅谷的建設。大部分時間，吳恩達將呆在森尼維爾。“我對于這個從一開始就參與建立國際研究組織的機會而感到興奮。”吳恩達說，“ 我對人工智能已期待已久，這是個讓我回歸到此的好機會。 ”
回歸之路
自從2012年請假離開斯坦福開始研究Coursera起，吳恩達便將他的時間分成兩塊：運行公司和做人工智能的研究。 Coursera穩步增長，并且在11月獲得了額外的2000萬美元的資金，但吳恩達的老朋友，百度的余凱幫助他找到了中國搜索公司的深度學習實驗室，敦促他專注于人工智能。“在在線教育領域，他做出了非凡的事, 但這并不是人工智能。”余凱說。
去年3月，在他最近一次到訪北京期間，余溝通吳恩達加盟百度。他們在帕羅奧圖喜來登的露天泳池邊吃了早餐，同日晚些時候又共進了晚餐，期間多次談論此話題。隨后余凱將他介紹給兩個百度的副總裁，王勁和Alex Zheng。之后吳恩達飛到北京又與百度CEO李彥宏會面。在三個小時的午餐中，兩人就百度研究部門形態和將要解決哪類問題進行了商討和愿景展望。
38歲的吳恩達似乎很適合該公司。像李彥宏一樣，吳恩達與美國和亞洲的關系都狠密切，他生長在香港和新加坡。這意味著在幫助合并百度亞洲和加州的操作上具有天然優勢。“我是這兩種文化的產物，”吳恩達說。“多樣性導致偉大的創造力，那些從北京到硅谷的好想法將會使我們更快創新，作出更令人驚訝的創新。”
尋求人工智能自動化
在吳恩達的領導下，百度將在2015年底將硅谷辦公室的規模擴大到200人左右，他們中的大部分人將成為深度學習研究人員和計算機系統工程師。極客們將關注在諸如低成本圖形處理集群的建構、“繪圖處理器”的研究上，通過大量數據的深度學習使研究蓬勃發展。“繪圖處理器”讓數據科學家通過數以十億計的計算工作，這將比使用傳統的“中央處理器”計算更快、更便宜。谷歌、IBM等公司也已經開始利用繪圖處理器進行深度學習。
與此同時，百度的深度學習研究人員將專注于開發更善于從“無法標記”的數據中學習的算法，即所謂的“無監督學習”，是吳恩達和谷歌的Geoff Hinton推動多年的概念。“Andrew和我對’無監督學習’深信不疑，” Hinton在谷歌去年夏天的一次采訪中告訴《連線》雜志，“尤其是Andrew一直在推動這個想法，一旦我們使用‘無監督學習’，我們未來便可以走很長的路。”
這是因為，現在人工智能研究學者們在教計算機識別諸如文字和圖像時，還需要手把手教學。專家認為，當電腦可以教他們自己，也就是說，當電腦能夠獨立吸收和理解數據，而不需要被告知明確數據含義時，人工智能的承諾將會被真正兌現。吳恩達表示，這個過程近似于人類如何學習并代表一個仍有待開發的、能夠提高人工智能能力的途徑。
對此，其他深度學習領域的重要人士也表示認同。“我們想要的機器是可以利用所有數據的，這就需要更好的‘無監督學習’ 。”專注于“無監督學習”研究的蒙特利爾大學的Yoshua Bengio這樣表示。世界上大多數的數據是無法標記的，而且標記他們會非常昂貴。找出更好的方法來讓機器自己學習可以提高人工智能的經濟效益，并且為消費者帶來更好的應用程序。而這正是吳恩達加入百度的原因。
深度學習領域的權威
“吳恩達是在機器學習，特別是深度學習方面的領先學者之一”，加州伯克利大學理論神經系統科學雷德伍德中心的負責人Bruno Olshausen說，“我期待在百度，他將繼續引領這個領域”。
深度學習是一種尋求提升機器從自然語言處理到語音、圖像識別等各方面的技術，在學界研究中已進行了數年。這個技術由一小部分不同見解的研究者推動，包括多倫多大學的Geoff Hinton，紐約大學的Yann LeCun。
吳恩達曾通過一個叫做谷歌大腦的項目幫助谷歌發起在此領域的研究。 Hinton在谷歌收購了其深度學習的公司之后，在這家搜索引擎巨頭做兼職工作。同時，Facebook最近聘用了LeCun ，其它著名的大公司也在這個技術上開始了探索，包括微軟和 IBM。甚至Netflix 也開始了動作。
去年，在離蘋果總部不遠的加州庫比蒂諾，百度悄然發布了專注于深度學習研究的前沿實驗室。深度學習尋求通過模擬人腦運行機制來大規模提升計算任務處理，是人工智能的一個分支領域。從那之后的數月，深度學習通過很多方式得到廣泛拓展。今天，中國搜索引擎巨頭百度宣布這個實驗室將在森尼維爾擴展到更大的領域，吳恩達，斯坦福大學教授將領導百度實驗室和中國的人工智能研究團隊。
在百度，吳恩達將運行在森尼維爾的實驗室和在北京的研發中心，主要處理深度學習和大數據，例如分析大量數據信息。百度計劃在在未來五年，在這個國際項目上投入3億美元。
吳恩達將從今日開始其全新工作，并將日漸淡出他參與聯合創辦的線上教育公司 Coursera的日常工作。他將繼續參與到 Coursera的一些項目中去，而且繼續擔任董事長、維持這家公司的公共形象。但他的主要精力將聚焦于幫助百度建立人工智能的入口和它在硅谷的建設。大部分時間，吳恩達將呆在森尼維爾。“我對于這個從一開始就參與建立國際研究組織的機會而感到興奮。”吳恩達說，“ 我對人工智能已期待已久，這是個讓我回歸到此的好機會。 ”
回歸之路
自從2012年請假離開斯坦福開始研究Coursera起，吳恩達便將他的時間分成兩塊：運行公司和做人工智能的研究。 Coursera穩步增長，并且在11月獲得了額外的2000萬美元的資金，但吳恩達的老朋友，百度的余凱幫助他找到了中國搜索公司的深度學習實驗室，敦促他專注于人工智能。“在在線教育領域，他做出了非凡的事, 但這并不是人工智能。”余凱說。
去年3月，在他最近一次到訪北京期間，余溝通吳恩達加盟百度。他們在帕羅奧圖喜來登的露天泳池邊吃了早餐，同日晚些時候又共進了晚餐，期間多次談論此話題。隨后余凱將他介紹給兩個百度的副總裁，王勁和Alex Zheng。之后吳恩達飛到北京又與百度CEO李彥宏會面。在三個小時的午餐中，兩人就百度研究部門形態和將要解決哪類問題進行了商討和愿景展望。
38歲的吳恩達似乎很適合該公司。像李彥宏一樣，吳恩達與美國和亞洲的關系都狠密切，他生長在香港和新加坡。這意味著在幫助合并百度亞洲和加州的操作上具有天然優勢。“我是這兩種文化的產物，”吳恩達說。“多樣性導致偉大的創造力，那些從北京到硅谷的好想法將會使我們更快創新，作出更令人驚訝的創新。”
尋求人工智能自動化
在吳恩達的領導下，百度將在2015年底將硅谷辦公室的規模擴大到200人左右，他們中的大部分人將成為深度學習研究人員和計算機系統工程師。極客們將關注在諸如低成本圖形處理集群的建構、“繪圖處理器”的研究上，通過大量數據的深度學習使研究蓬勃發展。“繪圖處理器”讓數據科學家通過數以十億計的計算工作，這將比使用傳統的“中央處理器”計算更快、更便宜。谷歌、IBM等公司也已經開始利用繪圖處理器進行深度學習。
與此同時，百度的深度學習研究人員將專注于開發更善于從“無法標記”的數據中學習的算法，即所謂的“無監督學習”，是吳恩達和谷歌的Geoff Hinton推動多年的概念。“Andrew和我對’無監督學習’深信不疑，” Hinton在谷歌去年夏天的一次采訪中告訴《連線》雜志，“尤其是Andrew一直在推動這個想法，一旦我們使用‘無監督學習’，我們未來便可以走很長的路。”
這是因為，現在人工智能研究學者們在教計算機識別諸如文字和圖像時，還需要手把手教學。專家認為，當電腦可以教他們自己，也就是說，當電腦能夠獨立吸收和理解數據，而不需要被告知明確數據含義時，人工智能的承諾將會被真正兌現。吳恩達表示，這個過程近似于人類如何學習并代表一個仍有待開發的、能夠提高人工智能能力的途徑。
對此，其他深度學習領域的重要人士也表示認同。“我們想要的機器是可以利用所有數據的，這就需要更好的‘無監督學習’ 。”專注于“無監督學習”研究的蒙特利爾大學的Yoshua Bengio這樣表示。世界上大多數的數據是無法標記的，而且標記他們會非常昂貴。找出更好的方法來讓機器自己學習可以提高人工智能的經濟效益，并且為消費者帶來更好的應用程序。而這正是吳恩達加入百度的原因。
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