吴恩达：人工智能学术和产业的融合之路

导语： 2015年百度世界大会上，百度首席科学家、百度研究院负责人吴恩达描述了人工智能的前景：“人工智能正在走向智能伴侣时代。”

作为百度首席科学家，吴恩达正带领着由硅谷人工智能实验室、深度学习实验室、大数据实验室所组成的百度研究院。回顾吴恩达在人工智能领域的研究历史，是一个持续坚持，不断积累，并最终取得巨大的过程。而吴恩达的个人历程也是人工智能发展过程中学术界和产业界相互作用的缩影。

吴恩达的人工智能研究历程

还没到40岁的吴恩达就已经被外界称为「人工智能界的标杆」。吴恩达1976年出生于伦敦，年轻时候在香港和新加坡度过，后来去美国读书。美国几所计算机科学课程知名的大学，包括卡耐基梅隆大学、麻省理工学院、加州伯克利以及斯坦福，都有吴恩达的身影。

吴恩达说， 人工智能技术研究早期的主流的理念是， 人类智慧形成于成千上万个简单代理的协同工作，工程师们因此相信，要实现人工智能，就必须建立成千上万个独立的计算机模块。按照这个早期理念，实现人工智能所需的工作量巨大。

吴恩达进入大学真正开始接触人工智能时，洽逢上述理念盛行，他很泄气，放弃了对人工智能的研究。后来，他成为大学教授，还劝自己的学生也放弃人工智能这一「不切实际的梦想」。直到有一天，他接触到了「人类的智慧来源于一个单一的算法」的假说，意识到自己以前对于人工智能的理解可能大错特错，终于重新拾起了儿时的梦想。 

「单一算法」理论醍醐灌顶般地改变了吴恩达对于人工智能本质的理解，重新点燃了他对人工智能技术的热爱，从而改变了他的职业轨迹。据他回忆，「有生以来第一次，我感到自己有可能在人工智能的研究领域取得一点进展。」 

从谷歌到百度

2011年，当他把自己斯坦福大学机器学习的课程视频挂到网上时，有10万人注册听课。同年，他成立了「谷歌大脑」，分析了从YouTube视频中选取的大约一千万张静态图片，花费了三天时间寻找模式之后，系统能够只靠自己就能区分出某些特定的分类： 人脸，身体，还有「猫」。吴恩达解释到：「值得注意的是，系统自己发现了猫这个概念。没有人告诉它什么是猫。这是机器学习的一个里程碑。」

吴恩达与谷歌技术专家Jeff Dean在茶水间的一次对话很形象的描绘了当时的场景，当时吴恩达每周会花上一天时间呆在谷歌，Dean问吴恩达在忙些什么，吴恩达的回答令他大吃一惊——「我们在试图训练神经网络」。吴恩达告诉Dean， 风头已变，伴随着深度学习领域的突破，神经网络表现颇佳，如果能掌握训练大型网络的技巧就会发生奇迹。

2014年5 月，吴恩达加入百度，负责「百度大脑」计划，并担任百度首席科学家，整体负责百度研究院以及最新成立的百度美国研发中心的研发、管理工作。「吴恩达是在机器学习，特别是深度学习方面的领先学者之一」，在得知吴恩达加盟百度后，加州伯克利大学理论神经系统科学雷德伍德中心的负责人Bruno Olshausen如此评价道：「在百度他将继续引领这个领域。」

吴恩达把百度北美实验室正在研究的深度学习算法比作火箭引擎，百度所积累的数据 比作燃料，这两者共同使人工智能这架火箭升空。吴恩达领导开发了基于深度学习技术的语音识别系统Deep Speech，使百度的人工智能研究实现了更好发展。

人工智能学术研究和工程应用的结合

吴恩达的职业生涯是学术研究和工程应用的完美结合，他在学术上的巨大成功也非常 自然的过渡到了产业上。他的历程其实是人工智能产业界和学术界良好合作、互动的一个缩影，深度学习的出现为人工智能的发展提供了更好的条件，而这种前沿的基础研究基本都是起源于学术界。

在百度学术「科研从无捷径，愿与您一同求索」宣传片中，吴恩达提到了他做学术研究的理念，他说：「学习很少有短期成效，但如果你决心做研究或者做工程， 而且你并不是只做一个周末，而是每周如此往复，坚持一年，你把每个周末都花在学习文献上，那么一年之后，你将收获巨大。所以，我认为， 自我进步的途径就是博学研究，因为你日复一日的坚持学习，并不是仅仅持续一周或一个月，而是一年，甚至两年，那么在这段时间之后，也许是几个月或者一年，你就可以把一些东西学得非常透彻了。」

吴恩达在接受采访中经常侃侃而谈职业生涯中的种种错误和挫折，以及那些他读不懂的论文。在被问到做学术研究时的信息获取方式时，吴恩达的回答是「大量阅读，与他人 大量交谈」。他认为最有效的学习和获取信息方式有两种：阅读以及同专业人士交谈。他在这些方面花费了大量时间。他还提到，在百度有一个阅读兴趣小组， 大概 一周读半本书。在给年轻人提建议时，他会经常提到那句「追随你的激情（follow your passion）」。他在百度学术“科研从无捷径，愿与您一同求索”宣传片中也同样提到：「追随你的激情，那种让你放任沉浸其中的激情，追随你的激情，无论它指向何方，都将让你大有所为。」

当每一次以技术为驱动的浪潮出现时，总是会出现学术届和产业界的协同和合作。从此前的芯片、计算机、互联网，再到今天的人工智能。吴恩达是人工智能领域的一个典型代表，随着技术越发前沿和复杂，产业和学术的融合将会越发密切和高频，学术研究的重要性也会逐渐增加，会有更多的科技巨头通过招募学术专家、研究合作和学术支持的 方式来实现产业和学术的结合。因此，百度、谷歌、微软和Facebook开始大举招募这些学术界的专家和研究人员，与众多研究机构和实验室建立了合作关系。同时，产业巨头也会给他们提供足够的数据和应用场景，来共同促进人工智能领域的发展。