如果你關注風投和研究基金的動向，就會發(fā)現(xiàn)未來人工智能將會扮演非常重要的角色。作為百度的首席科學家，吳恩達(Andrew Ng)是該領域首屈一指的創(chuàng)新者之一，他在斯坦福大學教授人工智能課程，主導了Google Brain項目，并創(chuàng)建了線上教育公司Coursera。去年，他加盟百度，吳恩達希望“教會”計算機如何去看、去聽、去工作。
可能會有人覺得，為何機器智能應用在中國有如此巨大的機遇。在中國這個龐大的市場，有流量排名第五的百度網站，有購物網站淘寶，即時通訊應用QQ，媒體公司新浪及微博平臺新浪微博。據吳恩達透露，百度如果設計一款應用程序，他們首先考慮的就是移動，現(xiàn)如今手機已經成為了中國消費者的主要渠道。
吳恩達談到自己所做的研究工作時，充滿了激情。如今，他在加州森尼韋爾市百度美國分部管理一支不斷壯大的隊伍。最近，他在Skype上接受了國外媒體Wired的訪談，描述了自己對機器智能的看法。
人工智能和深度學習最讓你興奮的潛力是什么？
許多公司，包括百度和其他公司，都有出色的計算機視覺技術，可以完成很多看似不可能完成的工作。我認為比較具有挑戰(zhàn)性的是，如何開發(fā)出最吸引人的產品。截至目前，我不認為有人做出什么殺手級應用。
在硅谷，有很多初創(chuàng)公司在農業(yè)和購物（特別是許多服裝類購物）領域里使用計算機視覺技術。拿百度來說，如果你尋找一張電影明星的照片，我們實際上會使用面部識別技術去識別這位電影明星，之后再告訴用戶他的年齡和愛好等信息。如果這位明星身上穿了件好看的衣服，我們也會幫助用戶尋找類似風格的服裝，并展示出來，這些都非常受用戶歡迎的。
得益于此類技術，廣告商會不會在這些照片上競標營銷自己的品牌呢？
百度現(xiàn)在還沒這么做，我們只是為用戶尋找一些相關的服裝。但是這項技術完全可以應用在很多垂直領域里，比如識別人們的愛好和度假目的地，然后給他們推薦一些類似旅游目的地的照片。計算機視覺技術有很大潛力，但現(xiàn)在我們還沒有完全掌握該技術。
我們應該擔心毀滅性的人工智能嗎？最令人信服的原因是什么？
我想，從現(xiàn)在開始后的幾百年時間，如果人類發(fā)明了一項我們從未聽說過的科技，或許計算機會變成惡魔。但未來是不確定的，說實話五年后會發(fā)生什么我都不知道。我之前說自己不擔心人工智能成為惡魔的原因，其實就像我不擔心火星上會人口過剩一樣。百年之后，我希望人類能在火星上建立殖民地。但是，現(xiàn)在我們連腳都沒有踏上過那個星球，又何必胡思亂想呢？
人工智能方面的工作是什么樣子呢？
我覺得人工智能就像是去構建一艘火箭船。你需要一個巨大的引擎和許多燃料。如果你有了一個大引擎，但燃料不夠，那么肯定不能把火箭送上軌道；如果你有一個小引擎，但燃料充足，那么說不定根本就無法成功起飛。所以，構建火箭船，你必須要一個巨大的引擎和許多燃料。
深度學習（創(chuàng)建人工智能的關鍵流程之一）也是同樣的道理，火箭引擎就是深度學習模型，而燃料就是海量數(shù)據，這樣我們的算法才能應用上。
你在Google工作過，對他們的自動駕駛汽車有什么看法？
我在Google工作時，辦公室和自動駕駛汽車開發(fā)團隊距離很近，而且和他們團隊中很多人都是好朋友，對于他們在做的工作，我覺得很棒。但是說實話，我無法直接給他們提供幫助。
絕大多數(shù)人會覺得自動駕駛汽車離自己還比較遙遠，同時對于如何便捷實用自動駕駛汽車也存在一定的混淆。實際上，自動駕駛汽車并不是說要讓一輛汽車自動行駛一千英里，或是想開到哪兒就開到哪兒。它的真諦和機器學習有些類似，機器學習技術希望能夠提升準確率，比如達到90%到99%的準確率，盡管達到99.99%非常困難。自動駕駛汽車也是如此，它的目的在于推動更安全的駕駛，一輛自動駕駛汽車肯定比一輛被醉漢駕駛的汽車安全的多。
你創(chuàng)建了Coursera，并極力推動線上教育項目，那你如何看待教育的未來？
在教育下一代如何用不同方法解決問題上，我們的教育系統(tǒng)其實已經做得非常成功了，比如當拖拉機取代傳統(tǒng)農耕勞動力，我們就會教授下一代去工廠工作。但是我們還做不到同時教授大批量的人去完成創(chuàng)造性工作。
你認為未來自動化會取代人工嗎？自動化會降低產品成本，說不定工人每周工作10到20個小時就可以了。
我覺得工作時間應該減少到0！我覺得最低生活保障可以作為一種長期解決方案，但其實，我也不確定這是否是最能讓我自己接受的解決方案。我覺得有了社會福利，那么所有人類都會有足夠的精力去做一些創(chuàng)造性的事情。當人類有了進行創(chuàng)造性工作的技能，世界將會變得非常非常棒！