如今，人工智能似乎無處不在，它被用于智能手機(jī)上的語音控制和圖像搜索，并提供了無人駕駛汽車和機(jī)器人的大腦。在這一領(lǐng)域，最受關(guān)注的是美國谷歌、Facebook和微軟公司，但中國的搜索巨頭百度同樣是一支重要的力量。

百度人工智能的研發(fā)公司由該公司首席科學(xué)家吳恩達(dá)領(lǐng)銜，他之前在斯坦福大學(xué)教授機(jī)器學(xué)習(xí)，參與創(chuàng)建在線課程平臺Coursera和谷歌大腦項目。2012年，谷歌大腦項目證明，計算機(jī)可以通過自我學(xué)習(xí)識別出YouTube視頻中的貓，由此激發(fā)了大眾對深度學(xué)習(xí)這一人工智能領(lǐng)域的興趣。吳恩達(dá)在加州森尼維爾創(chuàng)建了百度人工智能實驗室。在此次采訪中，他解釋了為什么人工智能現(xiàn)在變得如此熱門，公司如何利用人工智能賺錢，以及為什么人們對未來的人工智能大災(zāi)變的擔(dān)憂是不實際的。

以下是本次獨家專訪的主要內(nèi)容：

《財富》雜志：你如何定義人工智能，至少就商業(yè)上可行的人工智能應(yīng)用而言？

吳恩達(dá)：過去幾年，我們看到，計算機(jī)在吸收數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測方面做得越來越好。其中包括預(yù)測用戶最有可能點擊哪類廣告，識別圖片中的人，預(yù)測網(wǎng)頁中哪些內(nèi)容與你的搜索關(guān)鍵詞最相關(guān)——這樣的例子不勝枚舉。這些應(yīng)用帶來了更好的用戶體驗，而且為一些公司帶來了更多收入。

《財富》：是不是可以說，主流人工智能更多的是識別數(shù)據(jù)模式，而不是創(chuàng)建能像人一樣思考的計算機(jī)？

吳恩達(dá)：盡管人工智能非常火爆，但我認(rèn)為，它們的發(fā)展程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人們的想象。目前的人工智能所創(chuàng)造的價值均來自一類技術(shù)——監(jiān)督學(xué)習(xí)。所謂監(jiān)督學(xué)習(xí)是指根據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)看到的其他輸入示例，預(yù)測結(jié)果或?qū)κ录M(jìn)行分類，例如“給出一張圖片，找出其中的人”?；蛘摺敖o出一個網(wǎng)頁，預(yù)測用戶是否會點擊這個網(wǎng)頁。”或者“給出一封電子郵件，確定這是不是垃圾郵件?！?

語音識別是另外一個例子，其中輸入的是音頻片段，輸出的是說話內(nèi)容的文本。

《財富》：蘋果新發(fā)布的Siri功能，使語音識別技術(shù)成為媒體關(guān)注的焦點。未來可以采取哪些措施使助手類應(yīng)用變得更加有用？

吳恩達(dá)：我們的期望是，努力使與計算機(jī)交談變得像與真人交談一樣自然。這是一個遙遠(yuǎn)的目標(biāo)，短期內(nèi)不會實現(xiàn)，但一旦我們能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標(biāo)，就會有更多用戶使用它。今天，使用語音功能的主要是科技發(fā)燒友。大多數(shù)人在與計算機(jī)互動的過程中并不會使用語音。

與一臺機(jī)器交談的感覺，和與真人交流的感覺仍有明顯差異：你只能說某些事情，你不能打斷計算機(jī)。有時候，等待機(jī)器做出回應(yīng)需要較長的時間。有時候你說出某些內(nèi)容，機(jī)器無法理解。舉一個典型的例子：比如我對著一臺電腦說：“請呼叫卡洛兒555-1000……不，等一下，是1005，”計算機(jī)能夠準(zhǔn)確理解這些話，并完成正確的操作嗎？

《財富》：幾年前，似乎很少有面向消費者的人工智能，但如今，語音識別和能夠識別圖片的算法等技術(shù)似乎變得非常普遍，這期間到底發(fā)生了哪些變化？

吳恩達(dá)：計算能力的提高和數(shù)據(jù)的增多，推動機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，盡管這種觀點在學(xué)術(shù)界并不受歡迎。以造火箭來打個比方：你需要一臺巨大的火箭引擎，你還要有足夠的燃料。如果你的火箭引擎太小，卻有大量的燃料，你的火箭可能無法起飛。如果你有一臺巨大的火箭引擎但燃料較少，你可能無法讓火箭進(jìn)入軌道。

只有一臺巨大的引擎和足夠的燃料，才能讓火箭到達(dá)有趣的地方。在這個比喻中，火箭引擎便是大型計算機(jī)——在百度，也就是我們正在建造的超級計算機(jī)——而火箭燃料便是我們擁有的大量數(shù)據(jù)。

過去十年間，數(shù)據(jù)的積累或者說火箭燃料的增加，超出了我們建造火箭引擎吸收這些燃料的能力。但現(xiàn)在，我們有能力增大我們的火箭引擎，甚至已經(jīng)超越了提供火箭燃料的能力。你必須努力增大同步提高這兩方面的能力。

似乎每一次將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到一項任務(wù)當(dāng)中，都會產(chǎn)生最佳的結(jié)果。我們能否將其應(yīng)用于公司的銷售數(shù)據(jù)，從而比傳統(tǒng)的企業(yè)軟件或流行的“大數(shù)據(jù)”工具更快生成有意義的見解？

深度學(xué)習(xí)所面臨的一個重要限制是，其創(chuàng)造的幾乎所有價值都在輸入-輸出映射當(dāng)中。如果在企業(yè)數(shù)據(jù)中，X代表亞馬遜的一個用戶賬號，Y代表“他們是否曾進(jìn)行購物？”而且你有大量X-Y配對的數(shù)據(jù)，那么你就可以采用深度學(xué)習(xí)。但我想說的是，在自行檢索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)價值方面，這類算法仍處在起步階段。

這也是為什么我認(rèn)為人工智能將催生殺手機(jī)器人和超級智能屬于過分炒作。這種X-Y類映射是一種非常狹隘的學(xué)習(xí)方式。人類的學(xué)習(xí)方式要更加豐富。用術(shù)語來說，這種方式叫監(jiān)督學(xué)習(xí)，我認(rèn)為到目前為止，我們還沒有找到其他學(xué)習(xí)類型的正確思路。

根據(jù)數(shù)據(jù)去探索世界的無監(jiān)督學(xué)習(xí)便是其他學(xué)習(xí)類型之一。人類在這方面似乎很有天分。計算機(jī)雖然有令人不可思議的基礎(chǔ)算法，可以進(jìn)行一定程度的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人腦的水平。

《財富》：谷歌和Facebook在美國獲得了極大的關(guān)注，請告訴我們百度正在進(jìn)行哪些由人工智能驅(qū)動的工作？

吳恩達(dá)：百度之前進(jìn)行的一項工作是創(chuàng)建內(nèi)部的深度學(xué)習(xí)平臺。我們所作的是讓全公司的工程師，包括非人工智能研究人員，以各種創(chuàng)造性的方式使用深度學(xué)習(xí)——許多方式是我和其他人工智能研究人員不可能想到的。以深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的創(chuàng)造性產(chǎn)品有很多，不僅僅限于我們的網(wǎng)頁搜索、圖片搜索和廣告等核心業(yè)務(wù)。

比如：我們的計算機(jī)安全產(chǎn)品使用深度學(xué)習(xí)來識別威脅。我本來不可能想到這一點，也不可能知道如何實現(xiàn)。我們使用深度學(xué)習(xí)來嘗試提前預(yù)測硬盤會在哪一天出現(xiàn)故障，而這提高了我們的數(shù)據(jù)中心的可靠性，降低了成本。

《財富》：百度也創(chuàng)造出一項與谷歌眼鏡類似的技術(shù)，一個數(shù)字助手，甚至還有一款智能自行車。這些產(chǎn)品有市場嗎？或者目前只是有趣的實驗品？

吳恩達(dá)：我認(rèn)為它們目前仍處在研究探索階段。不過根據(jù)社區(qū)反饋，這些產(chǎn)品肯定會有需求，比如智能自行車和可穿戴攝像機(jī)。

實際上，我們之前在中國演示了一款名叫Dulife的新產(chǎn)品，這款產(chǎn)品采用計算機(jī)視覺和自然語言處理，告訴盲人前方有什么。例如，在中國，多種不同面值的鈔票尺寸相同，盲人必須通過觸摸來確定它們的區(qū)別。但一張鈔票在流通一段時間之后，觸摸部分會被磨損，盲人便很難確定鈔票的面值。在這個應(yīng)用案例中，簡單的計算機(jī)視覺可以告訴你，你手中的鈔票是20元還是50元。這是盲人迫切需要的一項應(yīng)用。

《財富》：作為百度的主要市場，在移動或可穿戴設(shè)備方面，中國市場與美國市場或其他市場有何區(qū)別？

吳恩達(dá)：中國市場迥然不同。差異之一是，中國目前最大、最熱門的科技潮流是O2O或線上線下電子商務(wù)。

O2O的概念是指，利用移動設(shè)備連接到周圍的實體服務(wù)，比如洗車、送餐、尋找當(dāng)?shù)氐恼劭垭娪?、尋找美甲店或聘請一位廚師到家中為你烹飪美食等。美國也有這樣的服務(wù)，但我想中國的人口密度已經(jīng)推動O2O迅速崛起。

此外，許多中國用戶的第一臺計算設(shè)備是智能手機(jī)。如果你的第一臺計算設(shè)備是手機(jī)，你就會直接學(xué)習(xí)使用手機(jī)最有效的方式，不需要完成從電腦到手機(jī)的過渡。

《財富》：我們什么時候才不會將人工智能視為一項新奇事物，轉(zhuǎn)而將它看做一項理所當(dāng)然的主流技術(shù)？

吳恩達(dá)：我感覺，在高德納技術(shù)成熟度曲線上，我們或許正在達(dá)到峰值。對超級人工智能的極度擔(dān)憂也許就是這個峰值，我們正在經(jīng)歷這個階段。實際情況很難預(yù)測，我也可能是錯的，但我希望未來對人工智能技術(shù)能少一些炒作，更多專注技術(shù)的進(jìn)步。

即便在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，雖然培訓(xùn)計算機(jī)識別物品、人臉和手寫文字方面，我們已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步，但我們?nèi)绾卧诋a(chǎn)品中整合這項技術(shù)，卻落后于技術(shù)本身的發(fā)展。

《財富》：所以，當(dāng)我們的應(yīng)用或設(shè)備可以識別人類或周圍的物品時，我們還無法做到泰然接受的地步？

吳恩達(dá)：我想在計算機(jī)視覺方面，還需要一段時間，因為目前尚沒有太多計算機(jī)視覺產(chǎn)品出現(xiàn)。不過，我可以分享一種非常有市場前景的應(yīng)用。

在百度的廣告系統(tǒng)中，如果我們向用戶展示一段文字，效果很不錯。但有了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以幫助廣告商選擇在向用戶提供文本的同時，展示一個小圖片。這樣一來，用戶不需要閱讀一大段關(guān)于在巴厘島度假的文字，廣告商會展示一張巴厘島的圖片，用戶一瞬間就能理解廣告的意圖。用戶可以用更快的速度理解廣告在講什么，這項技術(shù)也將對我們連接用戶和廣告商的能力產(chǎn)生顯著影響。（財富中文網(wǎng)）

譯者：劉進(jìn)龍/汪皓

審校：任文科