吳恩達 在人工智慧領域，中國應該多點自信｜領袖

圖/牛華新

人工智慧把人從重複性工作里解放出來，就有更多時間來做「更有意義的事情」

挑戰又來了。

吳恩達（Andrew Ng）主導研發的智能機器人「小度」要面對更強大的地球人。對手是擁有「鬼才之眼」的王昱珩，他是江蘇衛視《最強大腦》節目中圖形辨別方面的天才，曾經在520杯看起來一模一樣的水中辨認出嘉賓之前隨機抽出的那杯。2015年12月，他憑藉這一天賦，成功協助山東警方破獲一起肇事逃逸案。

2016年12月，江蘇衛視第四季第三期《最強大腦》節目在南京錄製，「小度」上場之後，因為「萌萌」的外形，迅速贏得現場嘉賓和觀眾的好感。這一天人機大戰的主題是人臉識別。機器人和王昱珩先觀看一段提前拍攝的「搶劫」視頻：夜色中，三個「兇手」的臉有些模糊。雙方需要在錄製現場的30名「嫌疑人」中找到真正的「兇手」。

現場一片寂靜，一切可能產生干擾的聲音、動作都被導演禁止，拍攝組用來捕捉現場細節的小型拍攝車也停了。除了嘉賓席上的吳恩達，百度的工作人員全部被請出錄製現場，以防止他們通過攝像監視器看到答案，影響比賽公平。

半小時後，「小度」率先提交答案。很快，王昱珩也完成答題。在經過一輪輪布滿懸念的比對之後，結果全部出來：機器人對兩個，王昱珩全錯。人工智慧又一次戰勝了人類。

吳恩達一直緊盯著「小度」。當「小度」識別錯了其中一個時，他下意識地閉了一會兒眼睛。直到結果全部出來，他長舒一口氣。他說，《最強大腦》有很多優秀選手，即便他帶著「世界最強的人工智慧」跟他們比賽，依然非常緊張。

儘管他一直說不在意輸贏，人機大戰「更多是為了檢驗人工智慧與人類的差距」，但在節目錄製完之後，他第一時間上台與研發團隊慶祝、合影。一些團隊成員更是喜極而泣。

在這一期之前，他和「小度」已經參加錄製兩期該節目的人機大戰。在第一場人機大戰中，《最強大腦》名人堂選手申一帆、李威、鄭才千等人，面對人工智慧，竟臨陣退縮，不願出戰。「在觀眾眼裡，我們名人堂就是人類能力的擔當，作為人機大戰的第一位選手，輸了的話可能會給人類丟臉。」申一帆說。

《最強大腦》「科學判官」魏坤琳鼓勵：「名人堂不敢挑戰，這是出於對未知的恐懼，這就是人。其實人工智慧也有它的弱點，沒什麼可怕的。」

第一期人臉識別比賽中，「小度」3:2險勝「最強大腦」選手王峰；第二期聲音識別，與「聽音神童」孫亦廷戰平。《最強大腦》總製片人桑潔評價，這是中國電視史上前無古人的挑戰。

「谷歌大腦」之父

在電視上比賽吳恩達還是第一次。看到最聰明的人和自己的研發成果一起來對戰，讓他緊張又興奮。

2015年，百度智能機器人在FDDB平台（Face Detection Data Set and Benchmark）與LFW資料庫 (Labeled Faces in the Wild)人臉識別測試中，均取得世界第一名的成績。這是人臉識別領域兩個最為權威的國際評測平台。2016年，人工智慧越來越火熱。《最強大腦》總製片人桑潔開始籌劃人機大戰項目，經過多方篩選，他最終選擇了吳恩達主持的百度人工智慧。百度深度學習實驗室主任林元慶稱，參加人機大戰，也是檢驗團隊研發水平的好機會。

在吳恩達加入百度前，這家互聯網公司已開始在人工智慧領域發力。吳恩達是全球範圍內人工智慧和機器學習領域最重要的科學家之一，曾在2013年入選《時代》雜誌年度全球最有影響力100人。這個名單中，科技界共有16人。

吳恩達曾是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授、人工智慧實驗室主任，研究人工智慧和機器學習，尤其是深度學習（Deep Learning）技術。在斯坦福大學，他曾經參與開發了世界上最先進的自動控制直升機。他也是斯坦福人工智慧機器人項目（the STAIR）核心成員，開發了ROS機器人操作系統。這個機器人軟體平台已廣泛應用於許多大學研究院。

2010年，吳恩達受邀加入谷歌X實驗室（XLabs）。在那裡，他主持建立了全球最大的「神經網路」——「谷歌大腦」，它能模擬人腦學習新事物。他也因此被稱為「谷歌大腦」之父。

谷歌在人工智慧領域有三個獨立的研究團隊，包括深度學習團隊、量子計算團隊和庫茲威爾主持的奇點團隊。谷歌認為它們代表了人工智慧未來發展的三個可能方向。吳恩達負責的深度學習部分只是其中之一。但他堅信深度學習是人工智慧發展的不二選擇。雙方對人工智慧重視程度的某種差異，或許是他後來離開的原因。至今，他不太願意聊起谷歌時期的經歷。

兩年後，他便離開谷歌，創辦免費教育網站Coursera。這個曾引領全球互聯網公開課風潮的網站只是「興趣之外」的某種嘗試，吳恩達說。他最想做的依然是人工智慧，尤其是深度學習，用人工智慧改變人類生活。他與好幾家公司聊過，直到見到李彥宏。

中國人應該多一點自信

當吳恩達在做Coursera的時候，前百度研究院副院長余凱曾在美國找他，邀請他加盟。之後百度高層多次通過電話、skype與他溝通，請他到百度在美國的辦公室深聊。他對百度的人工智慧有了興趣，決定飛到北京與李彥宏見面。

2014年初，他和李彥宏一起吃了頓長達數小時的午餐。話題始終圍繞人工智慧技術。李彥宏判斷，深度學習是人工智慧的方向，與吳恩達的想法一致。這次見面前一年，李彥宏已經創立了深度學習實驗室。此舉讓百度繼IBM、谷歌、微軟之後，成為全球第四家設立了專門研究機構的企業。這次午餐上，兩人至少有一個共識：谷歌這家偉大的公司當時並沒有給深度學習以足夠的重視。

「Robin（李彥宏）是第一個這樣認識到深度學習價值的大公司CEO。」吳恩達認為，李彥宏很早便清楚地看到人工智慧需要走什麼方向，這讓他覺得欽佩。「我這樣講，不是為了誇Robin。」

與此同時，人工智慧技術需要GPU（圖形處理器）處理大量瑣碎信息。與李彥宏見面的時候，百度已經有了為深度學習服務的專門的大型伺服器。這一舉措甚至超前於美國同行。

「做人工智慧技術，需要有海量數據，還要有好的技術基礎架構。而且，團隊要有好的技術人才，也要反應迅速、敏捷。研究是一件非常不確定的事情，一個公司如果能夠快速反應，可以幫助我們迅速決定下一步。」與李彥宏的長談，讓吳恩達相信百度可以成為一家好的人工智慧公司。

2014年5月16日，吳恩達加入百度，擔任這家公司的首席科學家，主持百度研究院的工作，尤其是百度大腦計劃。全球最頂級的科學家加盟一家中國公司，這讓很多科技界人士感到意外。

隨著人工智慧在應用領域的快速發展，過去幾年，除了百度之外，包括阿里巴巴、科大訊飛和騰訊等不少中國企業也相繼發力，重金打造團隊，研發圖像識別、語音識別、無人駕駛等技術，並多次在世界級比賽中獲勝。在吳恩達看來，在人工智慧的一些領域，中國企業已經處在世界領先地位。「中國有這麼多Inventedin China（中國創造），其實中國人應該多一點自信。」這位華裔美國人說。

吳恩達到來之後，百度在人臉識別和語音識別等領域不斷開發出新產品，華爾街對這家中國企業的態度也在轉變。2016年第三季度，持股百度的投資公司從1家增加到57家。JP摩根、交銀國際、滙豐銀行紛紛調高了百度的評級。

讓機器來做

吳恩達並不是第一次接觸人機大戰。

2016年3月，谷歌圍棋人工智慧AlphaGo與韓國棋手李世進行了一場舉世矚目的比賽，機器人AlphaGo以4:1的比分完勝。這一天《最強大腦》上的結果，並沒有讓他覺得意外。自從1997年在電視上看到國際象棋大師卡斯帕羅夫被IBM超級電腦「深藍」後擊敗之後，他對機器學習的巨大潛力就深信不疑。

吳恩達從小喜歡國際象棋。在新加坡上學時，他是學校象棋隊的隊長，也拿過獎，他認為自己在這方面是有天賦的。卡斯帕羅夫輸給「深藍」，他開始覺得「這事兒沒戲」。

「讓機器做這事兒，而不是讓我來做。」吳恩達那時認為，國際象棋對人來說是件極難的事，人們需要很多智慧，但對於機器而言，事情相對容易了。機器擅長邏輯性計算，人的優勢在於視覺、聽覺這些方面，大腦中有一些部分是專門處理圖像和聲音的信息的。所以，這次人機大戰之後，他決定用更多的時間和精力去研究機器，不再研究象棋。

吳恩達的同事稱，每次外出，他總是穿著藍色的襯衣。這並非他有特殊偏好，僅僅是不想每天早上在衣櫥前站半天，才下定決心要穿什麼。他覺得這是在毫無意義地浪費時間，所以乾脆買一柜子藍色衣服，以便「把時間用到工作上」。

《最強大腦》選手商量對策，準備與機器人「小度」的人機大戰

像人們在科幻片或者科幻小說里看到的那樣，讓機器擁有意識，有自己的想法，這讓很多科技迷甚至科學家著迷，或者恐懼。吳恩達認為，這些過於遙遠，實際上機器人現在可以做很多的事情，比如圖像（人臉）識別技術，已經應用到門禁、金融，甚至刑偵等多個領域。

2016年3月，百度發布一段「張國榮給粉絲的信」。這是吳恩達管理的語音技術團隊利用「情感語音合成技術」，將張國榮在影視、電台和各種渠道留存下來的原聲進行建模，合成出張國榮生前的聲音。

他管理的這個語音技術團隊共有150人，而他管理的整個人工智慧團隊則超過1300人，這些人都是從全球各地招攬來的人工智慧科學家，分別在中國和美國兩地進行研發。

加入百度剛一年，吳恩達便遭遇困難。百度深度學習研究團隊曝出在ImageNet（圖像識別最大資料庫）人工智慧基準測試中存在違規行為，被ImageNet官方做出懲罰。各種壓力迅速湧向吳恩達和他領導的團隊。他隨即在百度內部展開調查，不久發內部郵件稱，相關負責人離職，團隊進行自省，吸取教訓。

解放人類

除了偶爾回香港陪母親去聽歌劇和音樂會，或者陪妻子旅行，吳恩達的業餘時間也離不開人工智慧。每天晚上回家，打開Kindle看上一個小時書，其中的1300多冊大多與工作有關。

「晚上有空看電視？為什麼？我可以看人工智慧的信息，就是喜歡這種。」對他來說，工作和生活中喜歡的都是同一件事，「做這麼有意思的工作，即使沒人付工資也願意干。」

他和妻子在一次日本舉辦的機器人會議上認識。妻子研究外科手術機器人。兩個人很投契。他們在2014年結婚，訂婚照也是與機器人合影。

吳恩達出生於倫敦，一歲時跟隨家人到了香港，七歲時全家搬到新加坡，17歲自己跑到美國讀書。他的父親是一名醫生，業餘喜歡研究人工智慧。父親在家裡藏有不少關於人工智慧的書，還開始用一種陳舊的設備嘗試研究自動診斷。加入百度後，吳恩達帶領團隊研發了美樂醫智能問診平台系統，希望通過人工智慧，在醫療上幫助醫生和患者。

「那時候人工智慧效果沒有那麼好，不過就是從那時候開始學習一點人工智慧。」吳恩達經常在一旁看父親搗鼓，翻閱父親的藏書。六歲的時候，他還跟著父親用家裡的電腦學習寫代碼，做一些簡單的指令。

他覺得人工智慧可以把人類從大量重複性的工作——比如每天回復的電子郵件——中解脫出來，人就可以有更多時間來做「更有意義的事情」。多年後的今天，人工智慧已經發展到新的局面。他相信，就像一百多年前電的發明一樣，人工智慧將給整個社會帶來巨大改變。它會改變人的生活工作方式，創造出新的工作，讓人們把更多精力投入到教育和培養人才上。

16歲的時候，吳恩達就讀於新加坡萊佛士書院，開始在新加坡大學實習，跟教授做一些「神經網路」相關的工作。那時候，他們做的都是非常簡單的機器演算法，比如sin、cos之類的簡單數學，與今天的圖像識別相去千里。他嘗試寫了一些人工智慧相關的論文，給很多地方投稿，經常被拒絕。這次實習經歷讓他對人工智慧有了真切的認識，也因此決定了以後的研究方向。

1993年，他前往美國，在卡內基梅隆大學學習計算機科學，之後前往麻省理工學院和加州大學伯克利分校，取得碩士和博士學位。2002年，開始在斯坦福大學工作，研究人工智慧和機器學習。

失敗清單

吳恩達在祿口機場一下飛機，便直奔《最強大腦》綵排現場。他連續飛行了十幾個小時，當天晚上也只休息了三個小時。

之前的幾天，他都在西班牙巴塞羅那參加第 30 屆神經信息處理系統大會（NIPS 2016）。這是機器學習和計算神經科學領域國際頂級會議。他在會上發表了題為《使用深度學習開發人工智慧應用的基本要點》的演講，引起轟動。在國內各大科技網站社區里，很快便出現了不少分析他這篇演講的文章。在人工智慧火熱的當下，大量的科技愛好者迫切希望了解吳恩達所提供的信息。

作為人工智慧和機器學習領域的權威，他覺得，很多人常常只看到科學家成功的項目，卻少有人關註失敗。

他有一個清單。在過去十幾年裡，他會把自己經歷的那些失敗的項目，或者僅僅依靠運氣取得成功的項目悉數列入這個清單，目的是花更多時間研究那些失敗案例，以選擇最有潛力的方向。

「有些方向比較好成功，有些方向用今天的技術來做還是非常難。我要想清楚，哪種項目是一兩年可以做得到，還是五年做得到，哪種可能二十年做得到。如果我們可以選擇一些比較好的策略或者戰略，工作就可以效率更高。人工智慧的目的是為人提供服務，效率更高就可以做得更好，這是非常重要的事情。」他介紹。

吳恩達打開手機，向《南方人物周刊》記者展示了一段視頻：一台蟑螂形狀的機器人在實驗室里熟練地爬上台階，翻過障礙物。他把它命名為「小狗」。這是他在斯坦福大學工作時，花了很多時間研發的一種能夠跨過障礙物的機器人。他希望機器能夠模擬人類行走，或者在戶外做更複雜的工作。

2006年，他有了這個想法，開始研究，做虛擬模型。三年後，「小狗」誕生了。在實驗室里，「小狗」能夠跨越很多複雜的障礙物，但到了室外，卻常常卡在石頭旁，或者斜坡下。

「從控制技術的角度來講，這是一個非常成功的項目，不過，我們沒有做好感測器，所以『小狗』這個技術只能留在實驗室，沒有辦法進入生活。」吳恩達有些無奈地解釋。

他把這個項目寫入清單，沒有再做下去。後來，他把這項技術免費共享。一些公司也開始做這樣的研究，比如Boston Dynamics公司，克服了很多技術難題，已經研發出多款機器人設備，其人性機器人能夠在凹凸不平的地面上穩定行走，甚至在山中奔跑，機器馬LS3則可以負重400磅，翻山越嶺，運輸物資。

在吳恩達的清單里，有大大小小近三十個項目，這是他二十多年對人工智慧的研究史。這些項目中，有些失敗了，也許未來又將以新的面貌出現。

本刊記者 黃劍

編輯 張雄 lostbox@qq.com

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