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碼農真經(ID:coder_experience)第 116 次推文 圖源：搜狐新聞
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2020年的今天，沒有聽過“人工智能”這一概念的人應該不多了。以谷歌、百度為首的科技巨頭在這一方向投入巨大，如今，人工智能已然滲透在我們生活的方方面面了。 提到人工智能就無法不提“機器學習”這一相伴而生的概念了。早在多年前，谷歌工程主管雷·庫茲韋爾就在進行“如何複製人類大腦的研究”。但是，在人工智能與機器學習方向上走得更加前沿的，是時任斯坦福大學人工智能實驗室主任的吳恩達。
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吳恩達，英文名Andrew Ng，美籍華裔，是當今人工智能與機器學習領域最權威的學者之一。可以說，幾乎每一個AI圈的年輕人都對吳恩達有一種特殊的情懷。但是，很多人不知道的是，即便是像他這樣的大牛，也曾對機器學習持懷疑態度。
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吳恩達在小時候就對“機器人”產生了非同一般的熱愛，他的夢想是能夠發明像人類一樣可以思考的機器。但是在他進入大學學習，並真正開始接觸人工智能時，發現事實與自己的想法大相徑庭。 在當時，人工智能研究早期流行的主流理念是“頭腦的社會”，這一理念是當時麻省理工大學教授馬爾文·明斯基提出來的，認為人類的智慧形成於成千上萬個簡單代理的協同工作。
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這一理念在當時十分盛行，很多工程師們相信，要實現人工智能，必須建立起成千上萬個獨立的計算機模塊，每一個模塊都分工十分明確，比如第一個模塊/算法去模擬語言，第二個板塊去去模擬聲音等以此類推。因此，如果按照這個理念來說，實現人工智能所需的工作量就可想而知了。 吳恩達大學時期在這種理念的打擊下，對人工智能非常失望、洩氣，基本放棄了對於人工智能的研究，認為人工智能基本不可能實現了。
這種想法一直持續到吳恩達畢業後開始擔任大學教授，在任教時，吳恩達甚至也打擊跟以前的自己一樣對人工智能感興趣的學生們，讓他們儘早放棄那些“不切實際的夢想”。 直到有一天，他遇到了自己人生的“啟蒙者”——傑夫·霍金斯，這是一位知名的AI硬件發明家，但是特殊的是他有著神經科學研究的背景。這時吳恩達才接觸到一個他聞所未聞，的假說——“人類的智慧來源於一個單一的算法”。
傑夫·霍金斯 | 圖源：www.wired.com
這個假說讓吳恩達大開眼界，他開始意識到自己關於人工智能的想法是錯誤的，這一想法讓他醍醐灌頂。他並沒有忘記自己兒時的夢想，對於機器的熱情還深藏在身體裡，而此時，終於有了爆發的出口。 吳恩達決定，重拾夢想。
夢想照進現實 吳恩達在加州大學伯克利分校獲得博士學位之後便開始在斯坦福大學工作，斯坦福人工智能實驗室聚集了世界上頂尖的AI科學家，吳恩達在加入實驗室後，開始了不斷的探索，究竟如何才能實現這一假說呢？ 在他的構想中，這種“單一算法”應該是一面像神經一樣的大網，每個小單元都按照自己的方式傳輸、反饋、糾錯，最終互相訓練出真正的思考。 直到2010年，他受邀加入谷歌開發團隊XLab團隊並擔任顧問身份，這時他才有機會去嘗試這個“大網”的建設。眾所周知，XLab團隊先後為谷歌開發了兩個知名項目——無人駕駛汽車和谷歌眼鏡。
在這裡，吳恩達遇到了志同道合的傑夫瑞·迪恩，兩人一拍即合，再拉上其他幾個朋友，一個團隊就算是成立了，而這個團隊，就是著名的google Brain的雛形了。
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谷歌大腦作為全球最大的神經網絡，能以與人類大腦學習新事物相同的方式來學習現實生活。著名的Alpha Go背後就有它的影子。它運用深度神經網絡技術，將人工智能在谷歌產品中的運用帶上了新的臺階。
可以說，吳恩達主創的谷歌大腦奠定了谷歌在人工智能領域的位置，這裡就不得不提的一個項目就是著名的“google cat”。 這也是吳恩達最為知名的一個項目了，他讓所開發的人工神經網絡再youtube上觀看一週的視頻，使得這個人工神經網絡自動學會了如何去辨別“貓”這種動物。可能你會覺得這個機器沒什麼了不起，再看了將近一千萬張圖片之後才能做到連三歲小孩都知道的事情。
而這正是機器學習的厲害之處，一個三歲小孩可能一開始並不認識貓、狗這些動物，但是人的大腦具有不斷學習的功能，再看過很多次貓和狗之後，就自然記住了，而機器如果也能通過這種大量的觀看學習，就能記住並精準識別的話，可能這次是“什麼是貓”，下次就是“什麼是我”了，一旦它有了自己的意識，結果又是如何？ google cat在當時引起了極大的轟動，也被認為翻開了人工智能史上新的一頁。吳恩達也表示，這項技術會用於谷歌無人駕駛汽車上，用來識別出現在汽車前面的是兒童還是動物，來避免事故。
2013年，吳恩達入選了《時代》雜誌年度全球最有影響力100人，成為16位科技界代表之一。在這個獎項之前，早在2008年吳恩達就入選了《麻省理工科技創業》雜誌評選出的科技創新35俊傑，入選者是35歲以下的35個世界上最頂級的創新者之一。他在科技領域的影響力可想而知。 而真正說到吳恩達對於新一代年輕人的影響，並非完全是他在科技領域的成就了，畢竟世界範圍內厲害的大牛不在少數，那麼他是如何做到“特殊”的？
這也正是年輕的AI學習者們對吳恩達有特殊情懷最大的原因吧。 當然，吳恩達並沒有停下腳步。 2014年，百度宣佈吳恩達加入，並由他擔任百度首席科學家。這個消息當時在國內甚至國際上引發了十足的關注與討論，美國權威雜誌《麻省理工科技評論》認為，百度將引領一個創新的軟件科技時代，會更加了解世界。
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百度作為國內在人工智能領域佈局最早的企業之一，一直以來在人工智能上投入了巨大的精力，這一舉動無疑是國內互聯網企業引入的重要外援力量。 2016年李彥宏首次提出“人工智能是百度核心中的核心”、“人工智能對於百度來說意味著什麼？我們用四個字來描述，就是百度大腦”。 百度大腦的負責人，正是吳恩達。
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而正當大家等著吳恩達在國內“擼起袖子大幹一場”的時候，不到三年時間吳恩達就從百度離職，對於自己離職的原因，吳恩達在接受採訪時如此說道： 百度與谷歌都是偉大的公司，但離開了這兩家公司，我還是有很多事情可以做的。正如電力與互聯網曾改變世界那樣，我認為現代人工智能技術的興起將為初創企業與現有企業的轉型提供大量機會。隨著互聯網的興起，像微軟與蘋果這樣的老公司已經轉型，儘管他們曾經並非互聯網公司。初創企業也不可忽視：谷歌，Facebook，亞馬遜與百度，同樣在研究AI。 如他所說，吳恩達在離職後立即推出了三個備受關注的AI計劃：AI Found 幫助初創企業從零開始成長；Landing AI 幫助現有公司從事AI項目；deeplearning.ai 則是幫助普通人學習AI。
圖源：搜狗圖片 19年初，吳恩達表示AI已經不僅僅侷限於科技公司，像一些製造工廠、農業器械廠商、醫療行業，也會開發很多AI解決方案以助力發展。這也就能理解Landing AI為何要與富士康合作“從製造業開始”了，傳統產業面臨的挑戰，正是Landing AI的機會所在。
在AI醫療上，吳恩達同樣也取得了不錯的成績，在17年從百度離職後，吳恩達帶領自己的團隊開發了一個新的機器學習模型，通過心電圖來判斷患者是否心律不齊，效果十分顯著，甚至超過了專家。 2018年吳恩達團隊又開源了MURA數據庫，包含大約15000個病例的上肢肌肉骨骼X光片，並且該數據庫免費使用。同年11月份，進一步開發了一種深度學習模型MRNet，用來進行膝關節磁共振成像異常診斷。
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2019年下半年吳恩達團藉助了AI算法，幫助放射科醫生改進腦動脈瘤的診斷。雖然加強AI與臨床醫生的有效合作在目前來看還是困難重重，但他堅信，“醫療領域的大革命即將到來，十年內，醫療行業將會更多應用到AI，變得和今天十分不同。” 從谷歌到百度，再到自己創業，我們能看到吳恩達不斷變化的軌跡之外，也能略微瞥見這十幾年人工智能的發展路徑。去年的人工智能大會上，吳恩達提出了幾大AI發展趨勢：AI的學科過渡、從大數據向小數據的過渡、AI在模糊標籤方面也可以發揮作用、未來人機交互。
圖源：www.thepaper.cn
暫且不顧人工智能技術將會如何發展，但是我們始終不會忘記每一個在人工智能發展歷史上留下重要痕跡的人。最後送上吳恩達2020年的祝福：充滿好奇，保持學習。
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