專欄|從吳恩達離職百度談AI圈頂尖人才那些事兒

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3月22日，百度首席科學家吳恩達（Andrew Ng）離職，在人工智慧圈子裡引起了很大的震動，我的朋友圈也被這個事兒刷屏了。各種八卦、小道消息、深度調查鋪天蓋地，熱度直逼「寶強」。人紅是非多，哪個行業都一樣。

AI圈也是一個江湖。是江湖，那就少不了傳說，各大幫派，各個劍客，一樣也不會少。如果說百度是「熊爪幫」的話，那吳恩達就是負責人工智慧的首席大劍客。看看吳恩達的圈內資歷，亮瞎看官們的狗眼。

吳恩達（Andrew Ng），師出名門，曾任斯坦福大學計算機科學系和電子工程系教授，人工智慧實驗室主任，是機器學習、特別是深度學習方面的領先學者之一，曾經與谷歌團隊締造了「谷歌大腦(Google Brain)」。

關注AI技術的朋友，都應該知道。「谷歌大腦」是人工智慧領域開發出的一款模擬人腦軟體，具備自我學習功能。早在2012年6月「谷歌大腦」運用深度學習的研究成果，使用1000台電腦創造出包含10億個連接的「神經網路」，使機器系統學會自動識別貓，成為國際深度學習領域廣為人知的案例。

谷歌（Google）在AI江湖的地位，自不必說，最有實力的一派。這是一家有使命的公司，使命是「將全世界的信息聯繫起來，並給出最佳處理結果」。看看這句話的後半句，就能明白谷歌在AI這件事兒上為什麼這麼玩命。

「谷歌派」人工智慧方向坐鎮的是傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)，被譽為世界「人工智慧三駕馬車」之一，毫無疑問，人工智慧的奠基人，AI江湖上最資深的三個元老之一。跟他並駕齊驅的另兩位元老分別是延恩·勒昆( Yann LeCun)和約書亞·本吉奧( Joshua Bengio)。

咱們先說一說傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)，毫不誇張的說，他曾經力挽狂瀾，拯救整個AI江湖。上世紀80年代，他和哈佛大學神經生物學博士特里·謝伊諾斯基( Terry Sejnowski)，一同證明了馬文 ·明斯基 (Marvin Minsky)的預言是錯誤的，從而讓瀕臨死亡的人工智慧行業迎來了第二春。

馬文 ·明斯基

說到這兒，不得不在插播一下馬文 ·明斯基 (Marvin Minsky)。他是神經網路技術的發明人，人工智慧之父、世界上首個人工智慧實驗室 —麻省理工學院人工智慧實驗室的聯合創始人、計算機領域頂級獎項圖靈獎的獲得者、虛擬現實先驅等。

早在普林斯頓大學念研究所時，馬文 ·明斯基 (Marvin Minsky)建造了第一台神經網路學習機 SNARC。 1956年，馬文 ·明斯基 (Marvin Minsky)與「人工智慧」的提出者約翰·麥卡錫( John Mcarthy)以及資訊理論之父克勞德·香農( Claude Shannon)等人一同發起了「達特茅斯會議」，這是猶如盤古開天的一次會議，促成了人工智慧革命的到來。

可惜的是，明斯基作為人工智慧之父，在晚年寫了本書《感知機》，江湖上普遍認為，這本書極大地阻礙了神經網路的發展。他認為，神經網路雖然被認為充滿潛力，但實際上無法實現人們期望的功能。

傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)和特里·謝伊諾斯基( Terry Sejnowski)實驗著把神經網路技術運用到語言問題上，打破了人工智慧之父明斯基的預言。第一步，他們讓神經網路去學習一本兒童讀物。在啟動的不到 1小時內，神經網路就開始工作。最初，它能正確說出兩個單詞，後來辭彙量開始越來越豐富，並開始自我完善。隨後，他們向神經網路提供了更複雜的學習材料，例如一本有兩萬多個單詞的詞典。在經過不斷學習后，神經網路甚至能朗讀從未見過的新詞。

他們將這一程序命名為 Nettalk。這一神經網路集成了 300個被稱作「神經元」的模擬電路，並分為三層，包括用於捕捉單詞的輸入層，用於表達語音的輸出層，以及連接兩者的「隱藏層」。 Nettalk的大獲成功重新點燃了研究人員對神經網路和深度學習的熱情，並成為了隨後所有相關研究的基礎。

除了擁有傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)這種鼻祖級人物，財大氣粗的谷歌以4億美元的架構收購了深度學習演算法公司—DeepMind，公司創始人德米斯.哈耶比斯（Demis Hassabis）。

德米斯.哈耶比斯（Demis Hassabis），天才級人物，這就好比是天龍八部裡面的虛竹，也不知咋回事，就有了百年以上的修為。他是一個橫跨遊戲開發、神經科學和人工智慧等多領域的天才人物，AlphaGO之父。沒錯，就是那條一定會載入AI歷史的阿爾法狗，戰勝了人類圍棋冠軍的「神狗」。

回頭在說一下，「人工智慧三駕馬車」的兩位兩駕馬車，延恩·勒昆( Yann LeCun)和約書亞·本吉奧( Joshua Bengio)。

深度學習的鼻祖延恩·勒昆( Yann LeCun)，Facebook人工智慧實驗室負責人，紐約大學終身教授，是卷積神經網路領域的重要推動者，在圖像識別領域做出了突出貢獻。在延恩·勒昆( Yann LeCun)的領導下，Facebook的DeepFace技術在同行評審報告中被高度肯定，其臉部識別率的準確度達到97%。而他領導的Facebook人工實驗室研發的演算法已經可以分析用戶在Facebook的全部行為，從而為用戶挑選出其感興趣的內容。而不久后，那些演算法還能夠分析用戶在狀態帖子中輸入的文本，進而自動提示相應的標籤。

約書亞·本吉奧( Joshua Bengio)，人工智慧領域三位奠基人之一，機器學習的大神，仍然全身心投入在深度學習的學術界，猶如太極張三丰，不為五斗米折腰，醉心於學術。他目前是加拿大蒙特利爾大學計算機科學和運籌學教授，機器人學習實驗室負責人，加拿大高等研究院神經計算和自適應感知項目的聯席主任，統計學習演算法領域的加拿大首席科學家。

最近，看著一個個同行去產業界拿高薪，約書亞·本吉奧( Joshua Bengio)說：「科技領域正在招募大量人才，導致學術研究領域人員不足。對於那些大公司來說，這是件好事。但是對於學術界來說，這是一種災難。」本吉奧稱，他之所以選擇留在學術界，是因為希望他的研究能夠產生更大影響。他說：「我可以為全人類做出貢獻，而並非幫助某個公司賺錢」。視金錢如糞土，以全人類為己任，這是妥妥的大神啊！

Michael I Jordan

仰慕著不缺錢的約書亞·本吉奧( Joshua Bengio)，必須要說一位AI巨星邁克爾.喬丹（Michael I Jordan）。你沒有看錯，就是這個名字。我剛看到的時候，也以為是籃球巨星喬丹跨界到人工智慧了。我認真查了查論文，名字沒有錯，屬於同名。

他是加州伯克利分校教授，曾經在麻省理工當過教授，機器學習專家，被譽為在機器學習與統計學建立聯繫的原創思想家之一，在人工智慧界桃李滿天下。沒錯，開頭說到的吳恩達就是他的親徒弟。

一句話總結：人工智慧江湖混，能力高后也排輩。

本文所有權歸孔博士所有，若轉載請聯繫作者。

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