人工智能大脑跳槽记：吴恩达所理解的智能

在上周四的“机器学习研究会”线上交流中，雷鸣与吴恩达就人工智能的发展现状与未来进行了深入探讨。吴恩达强调，在中国，每天都有五百人因车祸丧生。他坚信，无人驾驶技术的早日实现，将有望拯救这五百人的生命，而这将是人工智能在接下来的十年中最具影响力的应用领域之一。

吴恩达向在座的年轻人传达了一种激情与期望。他表示，我们正处于一个独特的时代，这个时代将由人工智能塑造世界。每一个决策都可能引领世界走向新的未来，每一个努力都可能拯救无数生命，改变整个行业。他鼓励在座的所有年轻人，尤其是那些对未来职业规划感到迷茫的年轻人，积极投身于人工智能领域。

人工智能行业的飞速发展，意味着我们需要不断学习、不断进步。吴恩达鼓励年轻人持之以恒地学习，他提到，虽然学习可能不会立即带来明显的回报，但从长远来看，它的回报却是极其丰厚的。他分享了自己的经历，即使在其他科学家休息的时间里，他也坚持研究和学习，这种努力最终使他成为人工智能领域的领军人物。

去年的赫芬顿邮报采访了吴恩达，讲述了他的成长历程、经历过的失败以及他坚定的信念。吴恩达的教育背景令人瞩目，他曾在卡内基美隆、麻省理工、加州大学伯克利分校和斯坦福大学等高校深造，并积累了12年的任教经验。尽管吴恩达还未到四十岁，但他在人工智能领域已经取得了举世瞩目的成就。早在2011年，他就建立了谷歌大脑项目，并通过分析YouTube视频截图成功识别猫的概念，这一成就使他成为了人工智能领域的标志性人物。

吴恩达虽然成就显著，但他始终保持谦逊和冷静。他坦然讨论自己职业生涯中的错误和失败，甚至分享了自己读不懂的论文。他的日常生活十分朴素，每天穿着固定的牛津蓝衬衫。他的妻子Carol Reiley从事外科手术机器人的研究，他们之间的爱情和事业都充满了科技和创新的元素。

吴恩达不仅在学术界备受瞩目，他的商业成就也同样令人瞩目。他在Coursera的创立和发展过程中发挥了关键作用，这个平台已经成为全球最大的在线公开课程平台之一。尽管Coursera是一个盈利性的公司，但它所有的课程都是免费开放的。吴恩达表示：“对课程本身的内容收取费用将是一个悲剧。”他的这一理念赢得了广泛的赞誉。

去年春天，吴恩达做出了一个令人震惊的决定，他离开谷歌和Coursera，加盟百度。在那里，他领导并管理着一个专注于人工智能研究的实验室。他继续致力于让计算机以高准确率实时识别音频和图像文件。吴恩达相信，高达99%准确率的语音识别技术将为人机交互方式以及未来操作系统的设计带来革命性的变革。面对百度的数以百万计开始体验数字生活的用户，他承诺为他们提供更好的服务。他表示：“在中国，查询请求可能与美国的完全不同。”他将致力于解决这些实际问题，为用户提供个性化的服务。对于人工智能可能对人类造成的威胁问题，吴恩达持有乐观的态度并表示：“我不会防止人工智能向邪恶的方向发展。”吴恩达关于人工智能的见解与自我成长之路的深刻洞察

吴恩达，这位在人工智能领域有着杰出贡献的专家，近日在位于加州Sunnyvale的百度实验室接受了我们的采访。他谈到了关于人工智能的许多前瞻观点以及他个人的成长之路。其中，他特别强调了人工智能距离达到自我感知的水平还有很长的路要走，但与此它引发的问题和挑战也日益凸显。人工智能正逐步取代许多传统工作，且这一趋势正在加速。为此，吴恩达呼吁政策制定者为社会经济后果做好准备。

在采访中，吴恩达分享了他对创新的独特看法。他认为创新并非不可预测的天才行为，而是可以通过系统学习来培养的能力。他在百度组织了一个关于培养创新思维的讨论班，强调学习和阅读的重要性。他表示，通过深入了解和熟悉某一技术领域，人们能够选择并组合想法，知道何时尝试创造新的想法，何时裁剪和整合已有的想法。这一观点为他近期所说的“人们正在学会更具创造力”提供了有力支撑。

谈及个人学习方法和成长经历，吴恩达提到了阅读和与专家交流的重要性。他阅读了大量的书籍，并参与了多个阅读小组。从小学习编程的经历让他深感幸运。他的父母宽松的教育方式以及他在世界各地的丰富经历，都对他产生了深远影响。

对于职业发展建议，吴恩达认为“跟着你的热情做事”并不是一个好的建议。他建议年轻人在选择职业时，首先要寻找有学习机会的工作，即能够让你学到新的、有趣的、实用的东西；其次要考虑潜在的影响力，把精力集中在解决重要的问题上。他认为优化这两个标准将帮助年轻人获得良好的职业发展。

此次采访不仅让我们深入了解了吴恩达对于人工智能的见解，还分享了他个人的成长之路、学习方法以及职业发展的独特观点。他的经历和观点为年轻人提供了宝贵的启示和指引，让人深受启发。我的团队致力于开发更先进、更具影响力的人工智能技术，这些技术将触及数亿人群，这是我深感兴奋的使命。

关于重要性，我认为不仅仅在于影响的人数多少。尽管影响广泛的人群无疑是重要的，但真正的关键在于我们能否以有意义的方式改变人们的生活。我们的目标不仅仅是追求有趣的项目，而是确保我们的工作能够产生深远而持久的影响。

面对失败的项目，我始终保持着坦然的态度。每一个挫折都是一次学习的机会。我曾经在Evernote中列出一份清单，记录那些未能成功或者未能达到预期效果的项目。通过分析这些项目的失败原因，我逐渐认识到评估和识别项目风险的重要性。

以我在斯坦福的一个失败项目为例，我们试图让飞机以V字型飞行以节省燃料。尽管空气动力学理论成熟，但在实际操作中，我们发现无法精确控制飞机的飞行姿态。这个项目的失败教会了我一个重要的教训：尽早发现并评估项目的风险。

如今，我更加注重策略技能的培养。创新并非简单的照章办事，而是需要适应独特的现实环境并做出决策。飞行模拟器成为我们试验创新策略的重要工具。通过模拟各种紧急情况，我们可以在短时间内积累丰富的经验，更快地学习和成长。

关于团队文化的建设，我认为建立具体的行动指南和测试机制至关重要。在百度，我们通过小测验来帮助员工将抽象的文化理念与具体实践相结合。通过模拟特定情境并询问员工的应对策略，我们可以更好地了解他们是否真正理解和接纳了我们的文化理念。

对于知识构建，我强烈推荐一些书籍。《从零到一》为创业者提供了创新的概览；《跨越鸿沟》对于B2B领域具有指导意义；《精益创业》则专注于B2C领域的快速创新策略。《与人沟通》是一本简短而实用的书，教会我们如何与用户沟通，从而更好地为他们服务。这些书籍在不同的领域和层面都为我提供了宝贵的启示和灵感。管理文化的新视角：中国与硅谷的差异

谈到工程师的工作态度和效率，我观察到一种独特的现象。总体来说，中国的工程师与硅谷的工程师在工作努力程度上展现出了不同的特点。这并不是说硅谷的工程师不勤奋，而是在成熟的公司环境中，那种高强度的努力并不常见。无论是在初创公司还是像百度这样的成熟企业，我鲜见那种全身心投入的工作氛围。

在中国的互联网生态中，我感受到了强烈的活力和创新精神。这里的变化速度之快，令人惊叹。新事物的涌现和公司的迅速转型，都在短时间内完成。当新的商业领域出现，许多公司都会迅速调整策略，进入这一领域。这种灵活性似乎与硅谷的某些环境形成鲜明对比。例如，在美国，如果Facebook决定涉足搜索引擎领域，我们可能会对其产生质疑，认为这是一个巨大的挑战。但在中国的环境下，这样的决策似乎更为实际和可行，因为它可能代表着新的商业机遇。

这种观察背后反映出的是一种不同的管理文化。在中国，决策的制定似乎更加迅速和果断。这可能是因为文化、市场环境或是企业策略的差异导致的。在这样的文化背景下，重要的决策能够迅速得到实施，这使得这些决策更加明智和有效。这并不是说这种管理方式就没有混乱或风险，而是它更注重实际行动和结果的快速实现。对于习惯了一种管理文化的人来说，这样的模式可能是一种全新的挑战和机会。这种管理方式或许能够推动企业在瞬息万变的市场环境中保持领先地位。

对于政策制定者来说，面对计算机和机器人带来的工作变革挑战时，他们也需要考虑这种管理文化的差异。如何平衡快速决策与长期规划、如何确保在变革中保持灵活性而不失去方向，都是值得深思的问题。如何大规模地培训人们从事非重复性的工作、如何适应不断变化的市场需求，也是未来管理文化需要面对的重要课题。我坚信，尽管面临挑战，但我们有能力解决这些问题并创造出一个更加繁荣和富有活力的未来工作环境。对于百度的运营方式及其专注语音识别的问题，有着深刻的见解。在深入探究其运营模式时，百度展现的是一种独特的运营模式，以员工自治权和清晰的竞争视野为显著特点。这种运营策略为百度创造了一个良好的创新环境，使其能够持续成长并发展。

在语音识别的领域，百度正致力于通过机器学习技术实现突破。就如同建造火箭飞船需要巨大的引擎和充足的数据燃料一样，机器学习和数据在语音识别中扮演着同等重要的角色。百度已经拥有了一些强大的机器学习工具，即大型计算机，它们就像是建造大引擎的工具。而数据，作为燃料，是驱动这些引擎不可或缺的部分。

社会的数字化带来了海量的数据资源，百度正充分利用这一优势，不断地获取更多的音频数据。相比其他研究组使用的几千小时的音频数据，百度使用的是数十万小时的数据，为机器学习提供了充足的“燃料”。不仅如此，百度还通过合成音频的方式，模拟真实环境，进一步扩充了数据规模。这些努力就像是不断地为火箭填充更多的燃料，推动其在语音识别的领域飞得更高更远。

要达到99%的语音识别准确率仍然面临挑战。这需要更大的“火箭引擎”和更多的“燃料”，也就是更强大的机器学习能力以及更多的数据资源。百度正在这两个方面同时发力，努力推动语音识别技术的突破。尽管面临困难，但百度的决心和努力让人期待其在语音识别领域的卓越成就。这种追求极致的精神，正是推动百度不断向前，实现技术突破的重要动力。