对话吴恩达：为什么说制造业会是聚焦AI转型的“当头炮”？

近期，吴恩达做客播客节目 Greymatter，深入探讨了自动化和智能化在各个领域的发展趋势以及机器学习和人工智能的未来。作为前百度首席科学家，吴恩达分享了他的创业经历以及他在人工智能领域的贡献。

离开百度后，吴恩达投身于人工智能领域的创业浪潮，先后创立了Deeplearning.ai、Landing.ai以及AI Fund三个人工智能项目。除此之外，他还是人工智能领域最权威的学者之一，通过网络课程向数百万学生传授AI知识，为促进机器学习研究的发展做出了巨大贡献。

在节目中，吴恩达被问及关于机器学习的分类及其经济价值的问题。他详细介绍了监督式学习、无监督式学习、强化学习和迁移学习的应用和技术特点。他强调，人工智能带来的巨大经济价值主要是通过监督式学习技术实现的，这种技术通过学习从输入到输出的映射关系来解决问题。例如，在垃圾邮件过滤、广告投放、自动驾驶等领域都有广泛应用。

接下来，吴恩达详细解释了迁移学习、无监督式学习和强化学习的概念和应用场景。他指出，迁移学习能够帮助我们在缺乏足够数据的情况下应用机器学习算法；无监督学习则能够让计算机在没有明确指令的情况下，通过大量数据自我学习和理解；而强化学习则是一种通过奖励和惩罚来指导学习的技术。这些技术在医疗诊断、自然语言处理等领域都有广阔的应用前景。

当被问及机器学习在其他领域的发展前景时，吴恩达提到了GAN（生成对抗网络）在数据合成方面的最新进展。他表示，GAN能够合成逼真的图像，对娱乐产业产生巨大影响，并可能在其他行业带来革命性的变化。他还提到了云学习的影响还有待观察。

吴恩达对机器学习和人工智能的未来充满信心。他认为，随着技术的不断进步，机器学习将在更多领域得到应用，并创造巨大的经济价值。他也提醒我们，要关注技术的和社会影响，确保技术的健康发展。这场访谈不仅让我们了解了吴恩达对机器学习的深刻见解，还让我们感受到了他对未来的无限期待和热情。我在哈佛大学时的Brain Team团队，一直在探索机器学习技术的极致应用。我们致力于采用机器学习技术来加速其他机器学习算法的发展，这是一个充满创新与挑战的前沿领域。虽然无法确定机器学习是否会彻底改变一切，但这个项目充满了无限可能，值得我们持续探索与努力。

人工智能社区是一个充满活力和创造力的舞台，我们既要深耕基础研究，也要探寻创新技术的实际应用。在这里，每一个想法都有机会点亮未来的智能世界。

谈及百度的AI转型之旅，当我加入百度并领导一支千余人的队伍时，我深知需要聚焦关键领域。在百度的每一天，我都与一群才华横溢的同事并肩作战，包括有着卓越领导力的李彦宏CEO。他不仅擅长管理，在人工智能研究领域也有着深厚造诣。他领导的公司不仅在技术研发上表现出色，还擅长将新技术转化为创新产品。

在发展人工智能的过程中，我们的核心任务之一是支持现有业务，利用人工智能技术改进各种产品，从搜索引擎到地图应用等。百度也擅长使用AI技术开创全新的产品和服务。例如，我们的操作系统团队开发出一种语音控制平台，为众多小型消费电子设备提供了语音交互能力。这个项目在中国市场上取得了非常领先的地位。与此百度公开发布的智能扬声器也走在了行业前列。这支团队在人工智能领域的创新成果引人注目，展现了中国在这一领域的实力和潜力。

在与美国科技公司的交流中，我认为我们的转型成果已经激发了行业的关注与效仿。展望未来，我认为人工智能的机遇在于两个方面：一是传统企业的数字化转型与人工智能技术的融合；二是初创公司通过掌握新技术创造全新产业的机会。在这个过程中，我们不仅要关注技术的研发与应用落地，还要关注人才的发展与教育体系的变革。随着网络教育资源的丰富和普及，人们可以更加便捷地获取知识和技能，这大大降低了学习和教育的成本。

关于计算机辅助教学方面的文化差异问题，我认为中国和美国的差异主要体现在决策速度和企业文化上。在中国，许多新兴企业积极寻求新技术应用的机会，因为他们深知在科技浪潮中转型的重要性。而在美国或其他一些成熟的上市公司中，决策过程可能会更加复杂和耗时。但无论在哪个国家的企业中工作都需要不断地学习、适应和拥抱变化以迎接未来的挑战与机遇。吴恩达谈创业与人工智能落地之旅

Greymatter：关于AI Fund以及目前正在推进的人工智能落地项目，请问是什么促使您决定创建公司并筹集资金的？

吴恩达：人工智能技术的崛起，使我们能用计算机完成许多前所未有的任务。如今的高中生，可以下载源码进行学习，这在过去是世界上最优秀的研究团队也难以做到的。这是一个令人振奋的时代，即便在低收入水平的国家也有机会创立全新企业。事实上，这可能是技术转型中最后一个能让众多国家和企业跨越式发展的机会。

我认为苹果、微软等公司的转型为我们树立了榜样，他们在从非互联网公司转型到互联网公司方面的突出贡献值得我们学习。我的工作重点之一是帮助初创公司更好地应用人工智能技术，使其落地。

我们关注的领域主要是机器学习和人工智能在新事物方面的应用，AI Fund便是专注于这些领域的投资。我们与各种领域的工程师、企业家以及人工智能工程师紧密合作，共同探索、挖掘不同的想法，帮助他们建立初创公司或将现有公司转型。

Greymatter：作为公司的CEO，您在推动人工智能技术落地方面主要做了哪些工作？

吴恩达：我们开始从制造业入手，深入调查多个行业，包括医疗、教育等。我们认为制造业是较容易实现人工智能技术落地的行业，并希望其成为首个转型的行业。

硅谷在数字领域的转型中做出了巨大贡献，但物质世界的变革同样令人兴奋。我参与这次数字化改造，用人工智能技术推动生产，感到非常荣幸。

对于许多服务不足的行业，尽管面临数据难题，但我坚信数据革命是人工智能技术落地的关键。我们观察到，在信息技术革命和数字化革命之后，人工智能技术革命的到来将利用这些数据创造价值。例如，数字化革命使得我们可以对x射线图像的像素进行计算，这是人工智能技术融入各行各业的一个例子。

对于您提到的数据问题，我确信在人工智能技术真正落地之前，数据化变革是不可或缺的。我们必须确保各行业都拥有足够的数据资源供人工智能算法学习和发展。我们也需要找到平衡和解决方案来处理数据隐私和保护的问题。但我坚信人工智能技术的潜力巨大，只要我们处理好数据问题，它将会给我们的生活带来前所未有的变革和机遇。