吴恩达:AI寒冬不会再来,但一些公众情绪需要纠正

吴恩达:AI寒冬不会再来,但一些公众情绪需要纠正
2018年09月20日 07:05 澎湃新闻

  澎湃新闻记者 虞涵棋 王心馨

  在普及线上课堂的过程中,吴恩达不知不觉间成为了世界上教过最多学生的人。即便是离开百度后自己开公司,他扮演的角色也多多少少带着“老师”的色彩。

  从斯坦福到谷歌再到百度,他学到了不同的东西。“希望我学到的东西也能帮到其他人。”9月18日,吴恩达(Andrew Ng)在2018世界人工智能大会期间接受澎湃新闻专访时说道。

  这位顶尖的华裔机器学习专家在身高上颇具优势,幸而眼睛总是呈温和的月牙状,大大减弱了压迫感。无论说英文还是中文,吴恩达都语声轻柔。

吴恩达在2018世界人工智能大会期间接受澎湃新闻专访 澎湃新闻记者 孙懿赟 图吴恩达在2018世界人工智能大会期间接受澎湃新闻专访 澎湃新闻记者 孙懿赟 图

  他1976年出生在英国伦敦,16岁时从新加坡著名的莱佛士书院毕业。在美国一路从卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校获得学士、硕士和博士学位后,2002年,吴恩达进入斯坦福大学工作,担任斯坦福人工智能实验室的主任。他开设的机器学习课程,创下了选课人数的火爆纪录。

  “AI人才缺口巨大,很长时间内都无法填补。”这是吴恩达对人工智能教育的基本判断。他给出的解决方法是网络课堂,并参与创始了著名的线上学习平台coursera。而他本人的斯坦福机器学习课程在coursera上长期位列热门榜单,六年多来注册学生数以百万计。

  “AI老师,多多益善。我从斯坦福了解到一件事:即使斯坦福也没有足够的AI教授。”吴恩达说道。他希望中国的教育机构在培养AI人才的过程中,能更多地采取这种“翻转课堂”的模式,将学习主动权转交给学生。

  吴恩达觉得,现在是大家上手AI的黄金时代。“不管是AI新人,还是AI老人,我都会说:放手向前吧!”

  在采访过程中,记者能明显地感受到吴恩达与老师这个角色的契合。问答完第一个问题后,他特意停下来确认:“刚才我回答得挺长的,这个长度合适吗,还是需要缩短一些?”

  而在记者确认问答节奏没问题之后,吴恩达几乎把每个回答都控制在了这个长度附近,简直让人怀疑“小度之父”和“小度”一样是个答题机器人。

  他回答的节奏也犹如编好的程序,思考时间根据问题的常规程度有所差异,仿佛是在迅速检索最接近的匹配项。但不管思考多久,一旦开始回答,吴恩达便不会停顿,保持温和而稳定的语速叙说到底。

  2011年,吴恩达进入谷歌大脑团队。很多人当时对神经网络技术新存疑虑,他便从语音和地图这两个较小的项目做起,逐渐证明了AI的赋能价值,然后才得以接触广告部门这样的核心业务。2012年,吴恩达团队训练一个拥有10亿多个突触连接的神经网络识别出了猫的图像。这个瞬间将永久定格在深度学习的历史上。

  2014,吴恩达来到中国担任百度的首席科学家,成为百度“All in AI”战略的旗帜人物之一。2017年离职时,他给百度留下了千余人的庞大AI团队。

  目前,吴恩达的主要精力都放在了他创始的Landing.ai公司上,用他的亲身经验和专业化团队帮助企业的AI转型。“我相信,我可以让更多伟大的公司变成伟大的AI公司。”他说。此外,他还成立了专注教育的deeplearning.ai、从事投资的AI fund,并担任自动驾驶公司Drive.ai的董事。这些名字里都带AI的企业,构成吴恩达的“AI宇宙”,互有支持和帮助。

  尽管人工智能历史上曾经历过几次寒冬,吴恩达对眼下这一波AI热潮十分乐观。他评价道,AI已经成为推动经济的引擎之一,商业落地建立在坚实的发展势头之上。

  另一方面,各个国家和城市都还有很大的投入空间。“我觉得目前北京和硅谷有相对最成熟的AI生态,但也不是完全成熟。”他说道。比如,中国非常擅长取得市场上的创新,但在基础研究上仍有不足。

  天花乱坠的噱头也是个问题。吴恩达觉得在狭义AI的蓬勃进展下,有些大众情绪需要纠正,尤其是对通用AI、类人AI甚至危险AI、邪恶AI的过度宣传。“坦白来讲,我个人没看到通用AI有很大进展,我希望有一天会有,但那可能是数十年,乃至数百年后了。”

  以下内容为专访实录,翻译自英文:

  即便是斯坦福大学,也缺AI教授

  澎湃新闻:您长期从事AI教学,可能是这个星球上教过最多学生的人。您在这个过程中最深的感触是什么?

  吴恩达:教学的本质是让别人、让学生成功。有课的早上,我一醒来就只想着一件事:我要如何说、如何做才能帮助学生们成功?有时候我在中国、美国遇到教过的学生,得知他们听过我的课之后,职业生涯出现了新变化、新纪录、新提升,这很是鼓舞我。我也很感激数百万学生的努力和时间。说到底,教不如学重要。

  AI正在改变如此多的行业,AI人才缺口巨大,很长时间内都无法填补。幸运的是,深度学习的兴起让AI变得前所未有地易上手。比如说,如果你想进入计算机视觉领域,现在比十年前容易多了,因为现在的算法简单多了,也更依赖数据。 我想现在是人们进入AI的黄金时代。不过,现在网上好的课程内容还不是很多,这是个挑战。正因如此,我才自豪地通过deeplearning.ai和coursera,为许多人提供在AI领域立业所需的教育。

  澎湃新闻:诚如您所言,AI人才的缺口很大。最近中国教育部推出了一些项目,中国高校也陆续开设AI课程,甚至AI学院。您对此有何看法?

  吴恩达:中国和中国高校在AI教育和其他方面的投入令人激动。AI老师,多多益善。我从斯坦福了解到一件事:即使斯坦福也没有足够的AI教授。因此,我在斯坦福的深度学习课程是以“翻转课堂”的形势开展的。所谓翻转课堂,指的是学生接受视频教学,在家完成作业,再带到教室讨论。通过翻转课堂,我在斯坦福一年能教授三次,而非一次深度学习课程。学生们的体验也很好。我希望中国的教学机构也更多地采取这种模式。

  无论AI新人还是AI老人,一句话:放手向前吧!

  澎湃新闻:您对刚刚进入大学选择AI方向的学生们有何建议?

  吴恩达:不管是对正在学习AI的年轻学生,还是已经拿到文凭的人,我都会说,放手向前吧!AI的需求缺口很大,你们有很多机会去做有意义的事,改变行业,帮助传统公司转型,成立新的公司,等等等等。AI技术太年轻了,有价值的机会太多,因为实在找不到那么多人去做。这种情况将持续很长一段时间。因此,不管是对AI新人,还是AI老人,我都要说,放手向前吧。现在有高校课程,也有cousera、deeplearning.ai、网易云课堂这样的线上课程,上手AI前所未有地容易。我希望每个人都这么想。

  澎湃新闻:AI人才需要哪些素质?

  吴恩达:AI领域的成功需要勤奋和持续学习的能力。这是因为,AI技术仍在日新月异地发展。网络课程能打下良好基础,但也要坚持阅读论文,跟上最新的研究进度。但我觉得网络课程确实是打下AI良好基础的最省时方法。另一个趋势是越来越多的公司利用网络课程培训员工,AI人才再多也不够。我认为,企业应该更多地创造AI人才,而非仅仅聘用人才。有了线上的电子内容,CEO和首席学习官们就可以更方面、更高效地培养成千上万的工程师。

  斯坦福、谷歌、百度教会我不同的东西,希望我也能把这些教给别人

  澎湃新闻:您是斯坦福的老师,在谷歌、百度等大企业工作过,如今也有了自己的企业。其中哪一段经历是最难忘的

  吴恩达:斯坦福、谷歌、百度……这些角色我都很喜欢。我很幸运地在不同的地方学到了不同的课程,希望我学到的课程也能帮到其他人。我来举个例子。早期领导谷歌大脑的时候,神经网络并不是一项广泛被接受的技术,很多人心存疑虑。我的第一个客户是谷歌的语音团队,把这个项目做成了,我们团队从中获取了动力。现在很多CEO可以学习下这一点:你上手的第一个AI项目不一定得是最大、最重要、最吸金的。我们在语音团队的成功吸引到了第二个客户,谷歌地图。在谷歌地图也成功了之后,我才开始接触广告部门。因此,AI不一定要从最大的项目起步,更重要的是,用一两个成功的项目来赢得信任和动力。我们现在的landing.ai也是这么做的。

  澎湃新闻:美国的很多AI大牛都和产业界有紧密的联系,您觉得这种模式对AI的发展有何作用?

  吴恩达:AI的发展同时受到斯坦福等高校和企业推动,当然也有政府和研究机构的参与。这些角色都很重要。我觉得,现在AI找到了越来越多的应用场景,那些对学界和产业界都很熟悉的人是很重要的。快速的思想交流会帮助发展AI。研究人员会遇到的一个问题是,在每个研究项目上都有五十个方向可以做、五十个点子可以尝试。比如我们做语音识别的时候,可以改善准确率、延时或内存占量、噪音识别等等,我们总是有那么多点子,而且可能每一个都值得去做。因此,让应用场景来推动研究,有时候能让研究人员集中到若干个重要的方向。

  澎湃新闻:您百度离职后宣布了landing.ai、AI fund、deeplearning.ai等项目。这些项目的出发点是什么?您昨天(9月17日)在世界人工智能大会上也说,AI项目要避免和大企业竞争,但一定要有自己的长处和特色?这些项目的长处和特色是什么?

  吴恩达:我目前把绝大部分精力都放在了landing.ai上,用AI帮助其他公司转型,赋能产业。我相信我可以帮助更多伟大的公司成为伟大的AI企业。

  我们的ai系列公司中,还有AI fund负责投资初创企业,而deeplearning.ai则是一个教育系统。我想要帮助尽可能多的人们进入AI,参与这项重要的事业。除此之外,我继续担任coursera的联合主席和drive.ai的董事。我的团队正在组建一个生态系统,其中的AI企业可以互相帮助和支持。一些项目也会和中国企业产生互动。

  AI会带来失业,但新工作会更快地诞生

  澎湃新闻:landing.ai之前与中联重科和富士康建立了合作。您觉得AI介入农业和制造业上能帮助解决哪些问题?又有哪些挑战?

  吴恩达:landing.ai在制造业和农业上做了很多工作,也在认真地考虑医疗方向。公司在中、韩、日、德等国家都有合作。从全球来讲,AI需求很大。如果你能接下一个传统企业,把它变成好的AI企业,这能帮到很多人,也有望产生大量价值。但建立一个AI企业并不容易。

  首先,要建立起AI团队;其次,要选择有所为,有所不为;最后,还要把AI融合进公司的整体战略。每一步都非常非常艰难。我们的伙伴企业已经很有价值了,我希望landing.ai的经验和专业性能AI让它们变得更有价值。坦白来讲,我们团队的BD(商业发展)部门比较小,但小小的BD部门就已经让工程部门累死了,因为赋能需要做的工作实在太多了。

  我觉得我在谷歌和百度做的事很有意义,帮助了企业,也帮到了很多人。我们喜欢和有远见的管理层合作,接下一个已经很好的企业,转型成一个很好的AI企业。这很难,通常需要强力而有远见的CEO。但一旦找到了这样的好伙伴,我们就能创造很多价值,帮助企业更有效率。

  澎湃新闻:很多人都担心AI会造成失业,尤其是在制造业领域。您怎么看?

  吴恩达:尽管AI正在很多行业创造巨大的价值,但自动化也会带来一部分失业。幸运的是,我不认为人们会失去所有的工作,还有很多新的岗位要做。美国缺机械师,中国缺医护人员,中美都缺教师。因此,不是说人们没活干了。一些工作消失了,另一些新的工作以更快的速度诞生了。我能想到的最好的解药就是教育。我们有责任让那些工作被AI替代的人们得到必要的教育,以找到新工作。我也看到越来越多国家承担起这个责任,为被AI替代的工人们提供经济和或其他方面的支持,以得到必要的教育,不断找到有意义的工作。

  没有一个国家拥有完全成熟的AI生态系统,北京和硅谷相对最好

  澎湃新闻:您与中国的联系相当密切。您怎么看待中国的AI生态环境呢?

  吴恩达:中国的AI生态系统是比较先进的,但仍要学习很多。我认为中国非常擅长取得市场上的创新,但在基础研究上还比不上美国和其他一些国家。我希望,在继续发展这些大企业的同时,中国会持续在教育上投入。

  我发现中国有一点非常振奋:大家都乐意且渴望拥抱AI的赋能。我的Landing.ai在帮助企业AI转型的过程中,遇到很多中国企业家想要比西方企业家更快地拥抱AI。这会推动中国的AI发展。

  澎湃新闻:您如何看待各国的AI布局?

  吴恩达:AI在世界范围内发展得很快,但还没有一个国家拥有成熟的AI生态系统。因此,各个国家都有很大的机会。我觉得目前北京和硅谷有相对最成熟的AI生态,但也不是完全成熟。在未来的五年内,应该会完善很多。今天的AI才刚刚起步,这意味着,各个国家和城市在教育、PPP和培训上都有很大的投入空间,方能迎来AI的明天。

  不会再来一次AI寒冬了,但大众对AI的情绪需要得到纠正

  澎湃新闻:对于AI是否是真正的智能,不同人有不同的定义。您对AI是怎么定义的?通用AI何时可能出现?

  吴恩达:我们现在有两种类型的AI,一种是狭义AI,这种AI能在一件事上做得特别好,比如自动驾驶、工厂里的视频监督、互联网公司的网络广告。狭义AI改变了很多行业,正在创造非凡的价值。还有一种概念叫通用AI(GI),它或许未来能做一个人的所有事。我们在狭义AI领域看到了巨大的进展,但有个问题是,狭义AI和通用AI混为一谈,有些人就会想,通用AI也有进展了。坦白来讲,我个人没看到通用AI有很大进展,我希望有一天会有,但那可能是数十年,乃至数百年后了。AI很难预测,但我还是很乐观的,我觉得狭义AI就能造福很多人了。

  澎湃新闻:AI发展历史上有过几次起落,您觉得眼下这一波热潮可以持续吗?是否有潜在的风险?

  吴恩达:AI领域有过几次起落,也经历过几个寒冬,天花乱坠的宣传遗落一地的失望。我觉得不会再来一次AI寒冬了。和之前不同的是,现在整个经济基础都非常支持AI。我亲眼所见AI成为了经济引擎,带动巨额利润。这反过来又吸引大量投资注入AI。我认为大企业也是个支持,它们对AI很有动力。实话说,现在比起半年前,有更多人在AI领域创造价值,半年前则比一年前更多。因此,现在的AI落地建立在非常坚实的发展势头上,这点不会改变。但我觉得现在有些过度宣传通用AI,希望关于通用AI、类人AI甚至是危险AI、邪恶AI的大众情绪能得到纠正。

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