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吳恩達(dá)2014年5月出任百度首席科學(xué)家。他負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)該公司的全球人工智能戰(zhàn)略和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。他領(lǐng)導(dǎo)百度北京研究院和百度硅谷研究院，帶領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在語音、大數(shù)據(jù)和圖片搜索領(lǐng)域開展研發(fā)工作。

除了任職于百度外，吳恩達(dá)還是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兼職教授。2011年，他領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了斯坦福的MOOC（大規(guī)模開放在線課程）平臺(tái)，并教授了一門在線機(jī)器學(xué)習(xí)課程，聽課學(xué)生已經(jīng)超過10萬。他后來參與創(chuàng)辦了Coursera，至今仍然擔(dān)任董事長。

在此之前，吳恩達(dá)還是谷歌大腦深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的創(chuàng)始負(fù)責(zé)人。他署名和聯(lián)合署名的機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人及相關(guān)領(lǐng)域論文超過100篇。他2013年入選《時(shí)代周刊》評(píng)選的“全世界最有影響力的100人”。他先后在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院和加州大學(xué)伯克利分校獲得學(xué)位。

從研究角度來看，吳恩達(dá)認(rèn)為遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)是他需要探索的領(lǐng)域之一。當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的多數(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值都是應(yīng)用學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)許多標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，以此完成你希望解決的具體任務(wù)。例如，利用龐大的標(biāo)簽化人臉數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)識(shí)別人臉。對(duì)于很多任務(wù)而言，人們?cè)谔囟ǖ拇怪鳖I(lǐng)域根本沒有足夠的數(shù)據(jù)來構(gòu)建自己的系統(tǒng)。

所以今后的一大領(lǐng)域是遷移學(xué)習(xí)，可以讓一套機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從事不同的任務(wù)。比如讓它學(xué)會(huì)識(shí)別常見物體。學(xué)會(huì)了識(shí)別常見物體后，可以利用其中的多少知識(shí)來從事面部識(shí)別這項(xiàng)具體任務(wù)？

吳恩達(dá)作為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際上最權(quán)威的學(xué)者之一，在百度的日常工作當(dāng)中，他帶領(lǐng)各個(gè)小團(tuán)隊(duì)開發(fā)基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)，從語音識(shí)別到計(jì)算機(jī)視覺，從神經(jīng)語言程序?qū)W到數(shù)據(jù)倉庫，再到用戶理解。利用這些技術(shù)支持百度的很多內(nèi)部業(yè)務(wù)，還會(huì)孕育新的方向。例如，在百度內(nèi)部，吳恩達(dá)所有的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域都已經(jīng)被人工智能改變。從網(wǎng)絡(luò)搜索和廣告投放到機(jī)器翻譯和餐廳推薦。所有人工智能已經(jīng)在百度隨處可見。由此可見，如今的百度，依然成為半個(gè)自動(dòng)化小型人工智能帝國，不見得比硅谷遜色到哪里呀。

在接受記者采訪時(shí)，吳恩達(dá)表示，遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)是需要探索的領(lǐng)域之一。當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的多數(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值都是應(yīng)用學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)許多標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，以此完成你希望解決的具體任務(wù)。

例如，利用龐大的標(biāo)簽化人臉數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)識(shí)別人臉。對(duì)于很多任務(wù)而言，我們?cè)谔囟ǖ拇怪鳖I(lǐng)域根本沒有足夠的數(shù)據(jù)來構(gòu)建自己的系統(tǒng)。

從研究角度來看，吳恩達(dá)也認(rèn)為這很有前景，而且有一些技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于遷移學(xué)習(xí)，但他認(rèn)為相關(guān)的理論和最佳實(shí)踐仍然處于早期階段。之所以看好遷移學(xué)習(xí)，是因?yàn)楝F(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)可以為具備海量數(shù)據(jù)的問題提供不可思議的價(jià)值。這可以為很多應(yīng)用模式的發(fā)展提供巨大的動(dòng)力。

以語音識(shí)別為例。吳恩達(dá)的小團(tuán)隊(duì)在某些語言上擁有海量數(shù)據(jù)，比如普通話。某些語言的使用人數(shù)很少，永遠(yuǎn)不可能有這么龐大的數(shù)據(jù)。因此，可以將我們從普通話學(xué)到的知識(shí)遷移到這種語言，從而則針對(duì)只有少數(shù)人使用、數(shù)據(jù)量很小的中國方言提供語音識(shí)別。吳恩達(dá)表示的確有這方面的技術(shù)，目前也在從事這方面的開發(fā)，但這一研究領(lǐng)域的進(jìn)步可以幫助人工智能解決更多問題。

這不禁讓小編想起了那個(gè)帶著方言口音開車與導(dǎo)航對(duì)罵的場(chǎng)景，如果這項(xiàng)語音識(shí)別方言的技術(shù)能夠應(yīng)用到實(shí)際生活中，大概會(huì)給駕駛司機(jī)與導(dǎo)航減少許多不必要的爭吵。畢竟導(dǎo)航是無辜的~

但是，吳恩達(dá)也講到，人工智能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(jìn)人工智能。神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)對(duì)最近的人工智能發(fā)展只起到了一點(diǎn)作用。從現(xiàn)實(shí)角度看，盡管神經(jīng)科學(xué)經(jīng)過了幾個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，但我們至今對(duì)人類大腦的工作方式仍然很不了解，所以我們對(duì)人類大腦工作方式的了解并沒有給人工智能帶來太多啟發(fā)。但實(shí)際上，人工智能技術(shù)當(dāng)前的進(jìn)步更大程度上源于計(jì)算機(jī)科學(xué)原理，而非神經(jīng)科學(xué)原理。

盡管如此，人工智能已經(jīng)非常擅長自動(dòng)處理人類所能從事的事情。例如人類非常擅長識(shí)別語音，而人工智能語音識(shí)別也在從事相同的任務(wù)。人類非常擅長識(shí)別人臉，人工智能也在這一領(lǐng)域取得了快速進(jìn)步。

結(jié)果就是，人類的工具更擅長自動(dòng)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(wù)。原因有很多，但其中之一在于，當(dāng)我們選擇一項(xiàng)人類能夠完成的任務(wù)，然后讓人工智能介入其中之后，就會(huì)努力研究為什么人類完成任務(wù)的速度更快。所以，如果你看看人工智能的各種垂直領(lǐng)域，肯定會(huì)發(fā)現(xiàn)一些連人類都不太擅長的任務(wù)。

這里，吳恩達(dá)為亞馬遜免費(fèi)做了一個(gè)相當(dāng)吸引人的廣告。吳恩達(dá)坦言到：“亞馬遜現(xiàn)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(duì)我非常了解。之所以出現(xiàn)這種情況，是因?yàn)閬嗰R遜匯總了海量數(shù)據(jù)，了解我瀏覽過哪些書，在網(wǎng)站上看過哪些書。從這個(gè)角度看，它遠(yuǎn)比我的妻子更了解我在看什么內(nèi)容?！?/span>

此處該有貝索斯的微笑。

雖然也有一些例外，但當(dāng)人工智能試圖處理人類力所能及的事情時(shí)，整體的進(jìn)步速度很快。