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在中國以外的地方，很少有人知道中國搜索引擎百度在今年早些時候的重要人員變動——該公司聘請吳恩達（Andrew Ng）擔任公司首席科學家，并讓他在硅谷主持設立一個新的人工智能實驗室。吳恩達是斯坦福大學計算機科學教授，曾領導谷歌（Google）大腦人工智能項目，后來與別人共同創建了在線教育初創公司Coursera。在百度的全球擴張計劃中，他是個關鍵人物。

百度的硅谷人工智能實驗室位于山景城，緊鄰火箭科學家云集的美國宇航局（NASA）艾姆斯研究中心（Ames Research Center）。在這個基本上依然空空如也的實驗室里，我們進行了兩次話題廣泛的交談，吳恩達和該實驗室負責人亞當·考特斯（Adam Coates）談到了他們在百度的計劃，以及人工智能可以做到的事情。這其中包括改進的語音識別、更加智能的機器人和真正智能的個人助手等方方面面。

吳恩達話語十分輕柔，讓聽者不得不仔細聆聽。他似乎已經意識到自己必須證明很多東西，以應對快速崛起的中國競爭對手——例如不久后將上市的阿里巴巴，以及像谷歌和Facebook這樣的全球巨頭。這些公司也押注于人工智能，特別是迅速興起的人工智能分支——深度學習（deep learning）。甚至在我開口提問之前，吳恩達就駁斥了中國企業只會模仿美國和其他國家科技公司的說法，他認為這屬于“刻板印象”。

至少，百度的例子就能夠證明這種刻板印象其實是非常膚淺的。常常被稱為“中國版谷歌”的百度計劃打造出領先全球的技術，藉此躋身全球頂級創新企業之列，而把吳恩達招入麾下顯然是該計劃的一部分。在這次采訪中，他披露了有關自己打算如何實現上述計劃的很多細節。

答：我只是單純地覺得，讓機器擁有智慧是世界上最酷的事情。讀高中時，我曾參加了人工智能方面的暑期實習，在新加坡國立大學編寫神經網絡系統，這是早期的深度學習算法。開發可以自行學習并作出預測的軟件，我覺得這是非常神奇的事情。

如果我們可以讓電腦更加聰明——在談到人工智能時我用詞都很謹慎，以免過分夸大——并讓它更好地理解這個世界和周圍環境，那么它就能使很多人的生活變得更加美好。就像工業革命將很多人從體力勞動中解放出來一樣，我認為人工智能有可能將人類從很多腦力勞動中解放出來。

答：噢，非常遠。很多問題需要解決。一是規模，我們現在處理圖像的能力還遠遠不夠。二是我非常肯定我們還沒有找到正確的算法。

答：長期以來，人工智能只是被用于垃圾郵件過濾、相機自動對焦等等。這些功能都很有價值。但是在大約七年前，很多人看到了來自神經科學方面的最新依據，于是燃起了更大的希望，提出了更加宏偉的人工智能夢想——打造出不僅能出色完成一些任務，而且能更廣泛地吸納情報的機器。

大約四年前，也就是2010年底，我們研究出很多的人工智能算法，并意識到讓這項技術達到下一個高度的最大瓶頸其實是在于規模。事實證明，我們可以把我們在上世紀80年代（或許是在我高中實習期間）編寫的算法放在現今的電腦上運行，它的表現會好得多。

答：不止是這些。大數據來自于兩個方面。一是社會的日益數字化，這創造了可供計算機分析的數字化數據。二是存儲和計算成本的持續下降，使我們能夠存儲和處理所有這些數據。如果你相信社會的數字化將持續，存儲和計算成本將繼續下降，那么我認為這預示著大數據將依然是大勢所趨。

答：百度研究院有三個實驗室，兩個在北京，大部分已經建成，硅谷這個正在從頭建起。我們招兵買馬的速度相當快，大概每周一人，但我們才剛開始一個月，所以坦白說我們還有很多工作要做。

答：百度擁有非常先進的深度學習技術。我的好朋友余凱（百度北京深度學習實驗室的負責人）是深度學習方面的佼佼者。深度學習對于網絡搜索、廣告、語音識別、光學字符識別和包括百度核心產品在內的該公司一大堆產品都非常有用。百度首席執行官李彥宏本人也熱衷于人工智能。我非常欣賞的一點是，李彥宏在致股東的正式年報中談到了深度學習。這說明百度領導層認識到了人工智能的重要性。

我加入百度有三個原因。

一是如今的人工智能是資本密集型產業。你需要數據和計算資源才能取得進展。數據比計算資源更難獲得，但你必須二者皆有。

二是靈活性。我認為百度擁有不可思議的靈活性。例如，余凱想要建立一個圖形處理器集群，他只是作出了這個決定，然后就實現了。

三是人。百度的工程師極為勤奮。中國工程師努力工作的程度遠遠超過普通的硅谷工程師。

答：起初，我們只是打算專注于人工智能技術。通常來說，我會先從產品著手，然后再考慮技術的事情。看看硅谷，大多數失敗都不是因為沒有解決硬技術問題；大多數失敗，包括我自己的失敗，都是把兩年時間用在解決硬技術問題上，結果卻發現沒人在意，因為你解決的問題并非關鍵所在。

至于深度學習，它已經被用于百度的大量產品，而且對很多東西都非常有用，因此我并不怎么擔心它對于現在或未來產品的實用意義。

答：我希望這能使我們對百度現有的一些深度學習應用作出漸進式改進，并向搜索、廣告、語言翻譯、光學字符識別和語音識別團隊提供支持。

技術的改進帶來了兩種進步。有一種是漸進式的，這不應該受到輕視。如果我們能把網絡搜索的性能提升5%，這將使很多用戶受益。

答：技術的改進有時能帶來突破性時刻，創造出前所未有的全新應用。舉個例子。如果我們能在語音識別方面取得進展，讓機器像人那樣識別語音，那么你在開車的時候，只需要對著手機說話就能向朋友發送短信，即使車里很吵也一樣。這是使用手機的全新方式，但目前還不可能實現。

如果我們能真正解決語音識別的問題，我會很樂意圍繞著語音介面重新設計手機。或許移動設備上的郵件應用應該只有兩個按鈕：回復和刪除。這些只是想法，也可能是糟糕的想法，但是語音識別等核心技術的改進確實可以帶來這類更加巨大的變化。

展望更遠的未來，像這樣的技術改進可以創造出所有人都會真正去使用的個人助手。我們能否開發出可以替我們回復某些郵件的軟件？這會使生活變得更加美好。

答：到目前為止，我們能夠吸引到非常優秀的人才。我們大概每周招募到一人，至今共招了六人。到目前為止，我們發出的每個工作邀請都被接受了，還有一個待定。我們的門檻一直都很高。目前聘請的員工全部來自硅谷。我們還在與其他地方的少數幾個人接觸，可能會花更長時間。

我們希望融入這里的生態系統，與研究人員和開發者交流。我們致力于打造一個有滲透力的機構。

答：深度學習非常有前途，但同樣有前途的還有其他的東西，比如決策。深度學習算法非常善于感知世界和認識世界。亞當和我曾經從事于名為增強學習的決策控制技術的研究，也就是決定如何駕駛這架直升機，如何駕駛這輛汽車，或者如何控制這個機器人。那是另一個重要方向，但那不是我們目前關注的事情。由于強調感知，深度學習這塊的難度似乎更高一些。

答：富有創造力的工程師和研究人員有一個特征，那就是他們的想法總是比他們能夠真正著手去做的事情更多。

我們將在這里做些很酷的事情。