扒一扒身處全球AI圈「C位」的華人大牛（技術篇）

09-15

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閱讀關鍵詞：AI人物深度

李飛飛離開谷歌返回斯坦福的消息在產業界掀起軒然大波。

近年來，互聯網和智能科技界湧現出越來越多華人精英。從他們身上，不僅讓我們看到中國通向未來的科技基因，也有著一份作為同胞的民族自豪感。

從本期開始，《機器人文明》將為您深度盤點目前在產業界活躍的十位華人AI牛人，看從他們身上有哪些我們應該學習的品質，中國科技的未來在他們的影響下，又將走向何方？

本期為您帶來吳恩達、李飛飛，以及姚期智三位技術大咖。

文章字數：4536，閱讀需要8分鐘

吳恩達：自帶主角光環 AI賦能傳統教主

Andrew Ng最初被業界熟知是因為他的幾重身份：

行業：「Google Brain」創始人、「Baidu Brain」創始人。

學界：Coursera的聯合創始人、斯坦福大學人工智慧實驗室主任。

如今，他又多了幾個身份：

Drive.ai董事會成員、deeplearning.ai創始人、Landing.ai創始人。

師從Michael Jordan，吳恩達和他的同門師兄Yoshua Bengio都是AI界重量級人物，而後者更被業界認為是與Geoffrey Hinton、Yann LeCun齊名的世界範圍內深度學習領域「三駕馬車」。

深度學習Brain：Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和吳恩達

深度學習究竟可以做什麼？吳恩達用實際行動讓機器識別出了貓，成為機器通過深度學習達成視覺認知的第一人。Coursera的課堂上，他又將深度學習演算法比作狗：「在斯坦福校園，如果讓你寫一個程序控制它，幾乎不可能做到，但通過深度學習演算法可以。就像訓狗一樣，狗做對了，你就對它說好狗，做錯你就說壞狗，漸漸狗就學會了。把狗替換成機器人，就成了機器深度學習。」

在著名的「Google Cat」背後，是以吳恩達們為首的谷歌科學家們的一個龐大實驗：用16000台計算機處理器所創建的「Google Brain」在YouTube上「觀看」長達一周的視頻，在這期間，Google Brain可以自動整理，並能回憶起常見的事物，在觀看了千萬條視頻之後，Google Brain便可以辨認物體，人類和貓。

人類之所以有思想和意識，是因為大腦有860億個相互連接的神經元，而「Google Brain」的神經元數量是10億個，且還在不斷增加。

這樣說來，吳恩達的聲名赫赫最重要的原因是其在用深度學習神經網路模擬人類大腦，這個想法早在三十多年前就開始討論，但因為實現過於複雜（即使是用現代最先進的處理器，都需要16000個CPU），所以一直停留在理論層面，他的這一嘗試終於打開了實踐的大門。

谷歌有了Brain，自認是中國谷歌的百度自然不甘其後，2013年年初，百度成立了深度學習研究院，成立之初，時任百度深度學習研究院(IDL)常務副院長余凱（目前是地平線科技創始人兼CEO）便代表百度向吳恩達拋出橄欖枝，遊說最終在一年之後達成效果，2014年5月，吳恩達正式加入百度。

和在谷歌一樣，吳恩達在百度的任期也不到三年，一千天的時間裡，百度的人工智慧團隊增長至近1300人，孵化出無人駕駛、DuerOS語音交互計算等新興產品，並且核心技術在搜索、廣告、地圖、外賣、語音助手、安全識別、消費金融等百度主營業務中廣泛涉及。

2017年3月，吳恩達離職百度的消息在業界炸開了鍋，雖然突然，但也似乎必然。微博上人們紛紛調侃：「人工智慧和機器學習領域的頂級權威學者，怎能滿足於將自己高大上的研究就用在如何更高效的送外賣。」

雖然吳恩達本人沒有正面回復，但從他之後的動態也從側面得到印證。

離職後，吳恩達的第一個動作是加入了她妻子聯合創辦的Drive.ai，這個公司的近期動態是在今年5月宣布推出自動駕駛汽車服務，並在上月宣布今年晚些時候將在德克薩斯州啟動自動駕駛試點項目。

稍晚之後，吳恩達在Twitter上公布創立Deeplearning.ai，主要是基於神經網路（NN）、機器學習（ML）、深度學習（DL）、人工智慧（AI）等的課程學習。今年4月，「吳恩達deeplearningai」微信公眾號上線，主要是中文翻譯版的課程，目前《機器學習訓練秘籍》已經發布到50多章。

在日前舉辦的「2018中國人工智慧峰會」上，對於近況，吳恩達坦言身兼多職，但目前主要精力放在landing.ai，該公司於去年12月底創建，向企業提供人工智慧的建議和支持，同時也向企業提供人工智慧解決方案。目前，已經和和富士康、中聯重科等傳統製造和農業企業聯手進行AI新技術開發。

如今，吳恩達的腳步遍布全球，以landing.ai創始人的身份探訪各個傳統領域，不比傳統互聯網公司，在AI應用基本還是白紙一張的傳統行業對人工智慧技術缺乏深層理解，

吳恩達就是要告訴業界，想要讓AI為傳統行業賦能，究竟應該做什麼。未來吳恩達想要做的就是AI賦能教父，不僅僅是互聯網，在每個人所能接觸到的任何領域，都要遍布AI。

當然，想要做教父，不僅需要能力一流，有廣大的信眾，還需要孜孜不倦的傳教意志。作為頂級工作狂的Andrew Ng在個人的奉獻精神上還是意志堅定的。早前在回答記者是否每天工作12個小時，一周工作七天的問題時，他大笑說道：「我覺得沒那麼少！」

李飛飛：

哪有什麼「逆襲」都是理想主義死磕出來的

去年，網傳一篇很火的關於李飛飛成長曆程的文章，大概意思是李飛飛是如何通過努力奮鬥，從洗衣妹逆襲成為谷歌首席科學家和斯坦福大學終身教授。單看文章標題，似乎是在說一個體力勞動者是如何成為腦力勞動者，甚至成為最強大腦。但事實並非如此，別說洗衣妹，從一開始，她就是標準學神。

1976年出生的李飛飛，與吳恩達同年。16歲隨父母移居美國新澤西州，高中畢業之後拿到普林斯頓大學計算機系的全額獎學金，當時她的事迹還被居住的小鎮當地報紙所刊載報道。

李飛飛學術照

或許是因為工程師和科學家父母的基因，李飛飛曾經說：「探尋知識和真理是流淌在我的血液里的基因。我希望可以了解全宇宙、可以成為一個富有理性思維的人。」

在「了解全宇宙，成為富有理性思維的人」的理想主義下，李飛飛的選擇果然非同尋常。普林斯頓大學異常優異的畢業成績，為她帶來了來自於華爾街的諸多青睞，但她沒有為其中的任何高薪機會心動，而是選擇通過中醫和藏葯研究中國，進行了為期一年的藏區遊學。

她的人工智慧之路是從第二次回歸學術開始的。在人工智慧經歷著第三次低潮的時刻，發現人工智慧是可以達成「了解全宇宙」學科的李飛飛，毅然選擇進入加州理工攻讀人工智慧博士學位。

然而，在機器還只是會拍照的年代，李飛飛就開始想，如何讓它能進行圖形識別。沒有課題經費，自然也沒有人願意和她一起研究，但當她了解到「圖像識別的關鍵在於自主訓練量」，便充分運用了亞馬遜的眾包平台，讓全世界對這個項目感興趣的網友一起找照片。但即使是標記了320萬張照片，因為不受關注，最終對數據的研究還是沒有帶來影響。

這一年是2009年。

和谷歌的結緣，也是在這一年。

終於，一個小小的建議讓整個事態發生了改觀。09年年末，通過一個研究員的建議，ImageNet大賽的開啟，讓業界開始關注到數據，開始將數據和演算法放在同樣重要的層面。谷歌、亞馬遜等科技巨頭也開始關注ImageNet，紛紛希望將比賽持續舉辦下去。

李飛飛最為強大的，是她的洞察力總是快人一步，而且通過自己的能力和堅持讓事態朝向她熱愛的方向。33歲成為最年輕的教授，但想要研究人工智慧時，卻被同樣優秀的同行勸說不要在冷門領域死磕。甚至是資本雄厚的谷歌等科技巨頭們，此時的研究重點還在互聯網領域，沒有轉向AI。

直到2011年，谷歌開始通過「Google Brain」項目瞄向通過大數據和深度神經網路獲得機器學習的能力，李飛飛在這一領域的研究已經有數年的積累。

2017年，因為有近兩年的學術假期，李飛飛暫時離開了斯坦福的教學崗位，接受了谷歌拋出的橄欖枝。從谷歌的氣質和李飛飛的氣質，就能明白她為什麼選擇谷歌，和李飛飛不接受華爾街現有的高回報，也不接受馬上可以變現的技術，永遠都在追求未來一樣，谷歌無論是三位創始人，還是公司文化，都是科學改變世界，科技改變未來。

同樣的氣質，定能一拍即合。

在擔任Google Cloud 負責人與首席科學家不到兩年時間內，李飛飛高效地建立了雲業務團隊，幫助谷歌能夠將演算法和機器學習引入到雲服務中。在這期間，李飛飛領導 Google Cloud 發布了企業級機器學習平台 Auto ML Vision，該平台上，用戶可以訓練出高質量的自定義機器學習模型。

除此之外，李飛飛這一年多還在兩個方面為谷歌增強了影響力。

其一，是「佳飛」組合共同推動成立Google AI中國中心；其二，擔任 Google Cloud AI/ML 首席科學家期間，創新性的推動了「AI平民化」概念。

昨天，今年頻傳的李飛飛即將離開谷歌的傳聞最終定錘，她將回斯坦福繼續任教。儘管與產業界暫別，但李飛飛坦言，未來會在學術和產業間尋找平衡點，並不會如傳言所說的徹底離開Google。

確實，李飛飛的經歷很好的詮釋了何謂真正的科學家，不能像商人一樣將嗅覺放在投入產出上，也不能像政客一樣以把控人心作為決策標準，她的選擇是：

「我做研究的心得就是，眼睛看到的前方應該是比較空曠的，如果你眼睛看到的前方是熱鬧的，那這個方向就不是最好的研究方向，而空曠的地方一般都不是熱點，因此你必須找准自己的焦點。」

姚期智：華人圖靈獎第一人開闢量子計算下的人工智慧

和吳恩達、李飛飛都是外籍不同，姚期智在2017年放棄了美國國籍，已經是中國公民，他的頭銜也從外籍院士轉為中國科學院院士。

對於年輕人來說，對姚期智可能比較陌生，一來因為他年歲較長，二來他主要的經歷是在學校和學術圈，成就也集中在科研領域，與產業相距較遠。

但在人工智慧，尤其是量子計算方面，姚期智卻有著舉足輕重的影響力。

1972年，姚期智哈佛大學物理學博士畢業，師從格拉肖，後者在1979年獲得諾貝爾物理學獎。之後，又在伊利諾大學獲得計算機博士學位。在1975年至2011年三十多年間，姚期智在美國、中國香港和內地各大知名院校執教，直至2017年2月成為中國公民，加入中國科學院信息技術科學部。

從物理學轉向計算機，是姚期智研究領域的一次重大轉折，也致使其後來在量子演算法和量子通信上做出傑出貢獻。

事實上，傳統物理學走到二十世紀初期已經面臨上升瓶頸，愛因斯坦是第一個意識到普朗克關於量子的發現將要改寫整個物理學的人。自提出以來，經玻爾、德布羅意、海森伯、薛定諤、狄拉克、玻恩等人的完善，20世紀前半期初步建立了完整的量子力學理論體系。

然而，一直到四十年前，量子計算機都處在理論推導狀態。直到1982年，理查德·費曼提出利用量子體系實現通用計算的想法，1985年大衛·杜斯則提出了量子圖靈機模型，1994年彼得·秀爾提出量子質因子分解演算法，量子計算機的概念開始熱門。

姚期智則是在1993年最先提出通信複雜性原理，基本上完成了量子計算機的理論基礎。基於對計算理論包括偽隨機數生成、密碼學與通信複雜度的突出貢獻，姚期智獲得了美國計算機協會授予的2000年度圖靈獎。直到現在，他都是第一個也是唯一獲得該獎項的華人。

對於人工智慧領域來說，「量子計算」的發明，將極大的改變傳統計算機運行速度與實現人工智慧所需的馮·諾依曼結構設計所需速度的差距。在研究量子力學的期間，姚期智也對演算法進行了深度剖析，在其1977年的論文中，提出了Yao"s min-max principle，這個原理成為了推理隨即演算法與複雜度的基本技術。

基於在量子計算、演算法理論，以及密碼學的傑出成績，姚期智在2005年開設了之後在科技界桃李天下的「姚班」。2010年底，在他的帶領下，清華大學交叉信息研究院成立，其擔任院長職務。2011年10月，專註於人臉識別業務的人工智慧公司Face++成立，它的三位創始人均從清華姚班畢業。作為導師，歸國之後的姚期智加盟了Face++，出任曠視學術委員會首席顧問，如今，這家公司與商湯科技並行為中國AI面部識別領域獨角獸。

姚期智和Face++創始人印奇

在當今世界第一的科技公司谷歌位於山景城的總部中，D-Wave Two量子計算機被鎖在一個巨大的黑盒子里，對於量子計算的期許，谷歌希望它可以改善傳統計算機在運算速度上的差強人意，同時，也可以在機器學習方面取得更大的進步。

量子計算和人工智慧改變未來世界，這也是姚院士的期許吧。

本文轉自機器人文明。

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