吳恩達替亞馬遜打廣告，把媳婦都賣了：人工智慧已經比我妻子更棒了

百度首席科學家吳恩達近日接受採訪時表示，創造力並非深不可測，人工智慧不僅可以獲得創造力，甚至有可能具備意識。他認為遷移學習和多任務學習是我們需要探索的領域之一，同時他為亞馬遜意外宣傳，稱亞馬遜比妻子更懂他。

吳恩達2014年5月出任百度首席科學家。他負責領導該公司的全球人工智慧戰略和基礎設施建設。他領導百度北京研究院和百度矽谷研究院，帶領技術團隊在語音、大數據和圖片搜索領域開展研發工作。

除了任職於百度外，吳恩達還是斯坦福大學計算機科學系的兼職教授。2011年，他領導開發了斯坦福的MOOC（大規模開放在線課程）平台，並教授了一門在線機器學習課程，聽課學生已經超過10萬。他後來參與創辦了Coursera，至今仍然擔任董事長。

在此之前，吳恩達還是谷歌大腦深度學習項目的創始負責人。他署名和聯合署名的機器學習、機器人及相關領域論文超過100篇。他2013年入選《時代周刊》評選的「全世界最有影響力的100人」。他先後在卡內基梅隆大學、麻省理工學院和加州大學伯克利分校獲得學位。

從研究角度來看，吳恩達認為遷移學習和多任務學習是他需要探索的領域之一。當今機器學習技術的多數經濟價值都是應用學習，學習許多標籤化的數據，以此完成你希望解決的具體任務。例如，利用龐大的標籤化人臉資料庫學習識別人臉。對於很多任務而言，人們在特定的垂直領域根本沒有足夠的數據來構建自己的系統。

所以今後的一大領域是遷移學習，可以讓一套機器學習系統從事不同的任務。比如讓它學會識別常見物體。學會了識別常見物體后，可以利用其中的多少知識來從事面部識別這項具體任務？

吳恩達作為人工智慧和機器學習領域國際上最權威的學者之一，在百度的日常工作當中，他帶領各個小團隊開發基礎的人工智慧技術，從語音識別到計算機視覺，從神經語言程序學到數據倉庫，再到用戶理解。利用這些技術支持百度的很多內部業務，還會孕育新的方向。例如，在百度內部，吳恩達所有的重要業務領域都已經被人工智慧改變。從網路搜索和廣告投放到機器翻譯和餐廳推薦。所有人工智慧已經在百度隨處可見。由此可見，如今的百度，依然成為半個自動化小型人工智慧帝國，不見得比矽谷遜色到哪裡呀。

在接受記者採訪時，吳恩達表示，遷移學習和多任務學習是需要探索的領域之一。當今機器學習技術的多數經濟價值都是應用學習，學習許多標籤化的數據，以此完成你希望解決的具體任務。

例如，利用龐大的標籤化人臉資料庫學習識別人臉。對於很多任務而言，我們在特定的垂直領域根本沒有足夠的數據來構建自己的系統。

從研究角度來看，吳恩達也認為這很有前景，而且有一些技術目前已經廣泛應用於遷移學習，但他認為相關的理論和最佳實踐仍然處於早期階段。之所以看好遷移學習，是因為現代深度學習技術已經可以為具備海量數據的問題提供不可思議的價值。這可以為很多應用模式的發展提供巨大的動力。

以語音識別為例。吳恩達的小團隊在某些語言上擁有海量數據，比如普通話。某些語言的使用人數很少，永遠不可能有這麼龐大的數據。因此，可以將我們從普通話學到的知識遷移到這種語言，從而則針對只有少數人使用、數據量很小的方言提供語音識別。吳恩達表示的確有這方面的技術，目前也在從事這方面的開發，但這一研究領域的進步可以幫助人工智慧解決更多問題。

這不禁讓小編想起了那個帶著方言口音開車與導航對罵的場景，如果這項語音識別方言的技術能夠應用到實際生活中，大概會給駕駛司機與導航減少許多不必要的爭吵。畢竟導航是無辜的~

但是，吳恩達也講到，人工智慧能夠很大程度上幫助我們了解人類智能，但是反過來，利用人類智能卻無法在很大程度上推進人工智慧。神經科學領域的知識對最近的人工智慧發展只起到了一點作用。從現實角度看，儘管神經科學經過了幾個世紀的發展，但我們至今對人類大腦的工作方式仍然很不了解，所以我們對人類大腦工作方式的了解並沒有給人工智慧帶來太多啟發。但實際上，人工智慧技術當前的進步更大程度上源於計算機科學原理，而非神經科學原理。

儘管如此，人工智慧已經非常擅長自動處理人類所能從事的事情。例如人類非常擅長識別語音，而人工智慧語音識別也在從事相同的任務。人類非常擅長識別人臉，人工智慧也在這一領域取得了快速進步。

結果就是，人類的工具更擅長自動處理人類所能完成的工作，而不是解決人類都無法勝任的任務。原因有很多，但其中之一在於，當我們選擇一項人類能夠完成的任務，然後讓人工智慧介入其中之後，就會努力研究為什麼人類完成任務的速度更快。所以，如果你看看人工智慧的各種垂直領域，肯定會發現一些連人類都不太擅長的任務。

這裡，吳恩達為亞馬遜免費做了一個相當吸引人的廣告。吳恩達坦言到：「亞馬遜現在為我推薦的書甚至比我妻子推薦的還好。要知道，我妻子對我非常了解。之所以出現這種情況，是因為亞馬遜匯總了海量數據，了解我瀏覽過哪些書，在網站上看過哪些書。從這個角度看，它遠比我的妻子更了解我在看什麼內容。」

雖然也有一些例外，但當人工智慧試圖處理人類力所能及的事情時，整體的進步速度很快。

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