黃劍

人工智能把人從重復性工作里解放出來，就有更多時間來做“更有意義的事情”

挑戰(zhàn)又來了。

吳恩達（Andrew Ng）主導研發(fā)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(wèi)視《最強大腦》節(jié)目中圖形辨別方面的天才，曾經(jīng)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，他憑借這一天賦，成功協(xié)助山東警方破獲一起肇事逃逸案。

2016年12月，江蘇衛(wèi)視第四季第三期《最強大腦》節(jié)目在南京錄制，“小度”上場之后，因為“萌萌”的外形，迅速贏得現(xiàn)場嘉賓和觀眾的好感。這一天人機大戰(zhàn)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。雙方需要在錄制現(xiàn)場的30名“嫌疑人”中找到真正的“兇手”。

現(xiàn)場一片寂靜，一切可能產(chǎn)生干擾的聲音、動作都被導演禁止，拍攝組用來捕捉現(xiàn)場細節(jié)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制現(xiàn)場，以防止他們通過攝像監(jiān)視器看到答案，影響比賽公平。

半小時后，“小度”率先提交答案。很快，王昱珩也完成答題。在經(jīng)過一輪輪布滿懸念的比對之后，結(jié)果全部出來：機器人對兩個，王昱珩全錯。人工智能又一次戰(zhàn)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(jié)果全部出來，他長舒一口氣。他說，《最強大腦》有很多優(yōu)秀選手，即便他帶著“世界最強的人工智能”跟他們比賽，依然非常緊張。

盡管他一直說不在意輸贏，人機大戰(zhàn)“更多是為了檢驗人工智能與人類的差距”，但在節(jié)目錄制完之后，他第一時間上臺與研發(fā)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(jīng)參加錄制兩期該節(jié)目的人機大戰(zhàn)。在第一場人機大戰(zhàn)中，《最強大腦》名人堂選手申一帆、李威、鄭才千等人，面對人工智能，竟臨陣退縮，不愿出戰(zhàn)?！霸谟^眾眼里，我們名人堂就是人類能力的擔當，作為人機大戰(zhàn)的第一位選手，輸了的話可能會給人類丟臉?！鄙暌环f。

《最強大腦》“科學判官”魏坤琳鼓勵：“名人堂不敢挑戰(zhàn)，這是出于對未知的恐懼，這就是人。其實人工智能也有它的弱點，沒什么可怕的?！?/p>

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(zhàn)平。《最強大腦》總制片人桑潔評價，這是中國電視史上前無古人的挑戰(zhàn)。

“谷歌大腦”之父

在電視上比賽吳恩達還是第一次?？吹阶盥斆鞯娜撕妥约旱难邪l(fā)成果一起來對戰(zhàn)，讓他緊張又興奮。

2015年，百度智能機器人在FDDB平臺（Face Detection Data Set and Benchmark）與LFW數(shù)據(jù)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(lǐng)域兩個最為權(quán)威的國際評測平臺。2016年，人工智能越來越火熱?！蹲顝姶竽X》總制片人桑潔開始籌劃人機大戰(zhàn)項目，經(jīng)過多方篩選，他最終選擇了吳恩達主持的百度人工智能。百度深度學習實驗室主任林元慶稱，參加人機大戰(zhàn)，也是檢驗團隊研發(fā)水平的好機會。

在吳恩達加入百度前，這家互聯(lián)網(wǎng)公司已開始在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。吳恩達是全球范圍內(nèi)人工智能和機器學習領(lǐng)域最重要的科學家之一，曾在2013年入選《時代》雜志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、人工智能實驗室主任，研究人工智能和機器學習，尤其是深度學習（Deep Learning）技術(shù)。在斯坦福大學，他曾經(jīng)參與開發(fā)了世界上最先進的自動控制直升機。他也是斯坦福人工智能機器人項目（the STAIR）核心成員，開發(fā)了ROS機器人操作系統(tǒng)。這個機器人軟件平臺已廣泛應用于許多大學研究院。

2010年，吳恩達受邀加入谷歌X實驗室（X Labs）。在那里，他主持建立了全球最大的“神經(jīng)網(wǎng)絡”——“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。

谷歌在人工智能領(lǐng)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能未來發(fā)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能發(fā)展的不二選擇。雙方對人工智能重視程度的某種差異，或許是他后來離開的原因。至今，他不太愿意聊起谷歌時期的經(jīng)歷。

兩年后，他便離開谷歌，創(chuàng)辦免費教育網(wǎng)站Coursera。這個曾引領(lǐng)全球互聯(lián)網(wǎng)公開課風潮的網(wǎng)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能，尤其是深度學習，用人工智能改變?nèi)祟惿?。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。之后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。他對百度的人工智能有了興趣，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(shù)小時的午餐。話題始終圍繞人工智能技術(shù)。李彥宏判斷，深度學習是人工智能的方向，與吳恩達的想法一致。這次見面前一年，李彥宏已經(jīng)創(chuàng)立了深度學習實驗室。此舉讓百度繼IBM、谷歌、微軟之后，成為全球第四家設(shè)立了專門研究機構(gòu)的企業(yè)。這次午餐上，兩位谷歌公司的前員工至少有一個共識：這家偉大的公司并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能需要走什么方向，這讓他覺得欽佩?！拔疫@樣講，不是為了夸Robin。”

與此同時，人工智能技術(shù)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(jīng)有了為深度學習服務的專門的大型服務器。這一舉措甚至超前于美國同行。

“做人工智能技術(shù)，需要有海量數(shù)據(jù)，還要有好的技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)。而且，團隊要有好的技術(shù)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?！迸c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能公司。

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。

隨著人工智能在應用領(lǐng)域的快速發(fā)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(yè)也相繼發(fā)力，重金打造團隊，研發(fā)圖像識別、語音識別、無人駕駛等技術(shù)，并多次在世界級比賽中獲勝。在吳恩達看來，在人工智能的一些領(lǐng)域，中國企業(yè)已經(jīng)處在世界領(lǐng)先地位?！爸袊羞@么多Invented in China（中國創(chuàng)造），其實中國人應該多一點自信。”這位華裔美國人說。

吳恩達到來之后，百度在人臉識別和語音識別等領(lǐng)域不斷開發(fā)出新產(chǎn)品，華爾街對這家中國企業(yè)的態(tài)度也在轉(zhuǎn)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、匯豐銀行紛紛調(diào)高了百度的評級。

讓機器來做

吳恩達并不是第一次接觸人機大戰(zhàn)。

2016年3月，谷歌圍棋人工智能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(jié)果，并沒有讓他覺得意外。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”后擊敗之后，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?？ㄋ古亮_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?！眳嵌鬟_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，但對于機器而言，事情相對容易了。機器擅長邏輯性計算，人的優(yōu)勢在于視覺、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(zhàn)之后，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。這并非他有特殊偏好，僅僅是不想每天早上在衣櫥前站半天，才下定決心要穿什么。他覺得這是在毫無意義地浪費時間，所以干脆買一柜子藍色衣服，以便“把時間用到工作上”。

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，這些過于遙遠，實際上機器人現(xiàn)在可以做很多的事情，比如圖像（人臉）識別技術(shù)，已經(jīng)應用到門禁、金融，甚至刑偵等多個領(lǐng)域。

2016年3月，百度發(fā)布一段“張國榮給粉絲的信”。這是吳恩達管理的語音技術(shù)團隊利用“情感語音合成技術(shù)”，將張國榮在影視、電臺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(shù)團隊共有150人，而他管理的整個人工智能團隊則超過1300人，這些人都是從全球各地招攬來的人工智能科學家，分別在中國和美國兩地進行研發(fā)。

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（圖像識別最大數(shù)據(jù)庫）人工智能基準測試中存在違規(guī)行為，被ImageNet官方做出懲罰。各種壓力迅速涌向吳恩達和他領(lǐng)導的團隊。他隨即在百度內(nèi)部展開調(diào)查，不久發(fā)內(nèi)部郵件稱，相關(guān)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(yè)余時間也離不開人工智能。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(guān)。

“晚上有空看電視？為什么？我可以看人工智能的信息，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，“做這么有意思的工作，即使沒人付工資也愿意干?！?/p>

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(shù)機器人。兩個人很投契。他們在2014年結(jié)婚，訂婚照也是與機器人合影。

吳恩達出生于倫敦，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(yī)生，業(yè)余喜歡研究人工智能。父親在家里藏有不少關(guān)于人工智能的書，還開始用一種陳舊的設(shè)備嘗試研究自動診斷。加入百度后，吳恩達帶領(lǐng)團隊研發(fā)了美樂醫(yī)智能問診平臺系統(tǒng)，希望通過人工智能，在醫(yī)療上幫助醫(yī)生和患者。

“那時候人工智能效果沒有那么好，不過就是從那時候開始學習一點人工智能?！眳嵌鬟_經(jīng)常在一旁看父親搗鼓，翻閱父親的藏書。六歲的時候，他還跟著父親用家里的電腦學習寫代碼，做一些簡單的指令。

他覺得人工智能可以把人類從大量重復性的工作——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”。多年后的今天，人工智能已經(jīng)發(fā)展到新的局面。他相信，就像一百多年前電的發(fā)明一樣，人工智能將給整個社會帶來巨大改變。它會改變?nèi)说纳罟ぷ鞣绞?，?chuàng)造出新的工作，讓人們把更多精力投入到教育和培養(yǎng)人才上。

16歲的時候，吳恩達就讀于新加坡萊佛士書院，開始在新加坡大學實習，跟教授做一些“神經(jīng)網(wǎng)絡”相關(guān)的工作。那時候，他們做的都是非常簡單的機器算法，比如sin、cos之類的簡單數(shù)學，與今天的圖像識別相去千里。他嘗試寫了一些人工智能相關(guān)的論文，給很多地方投稿，經(jīng)常被拒絕。這次實習經(jīng)歷讓他對人工智能有了真切的認識，也因此決定了以后的研究方向。

1993年，他前往美國，在卡內(nèi)基梅隆大學學習計算機科學，之后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，研究人工智能和機器學習。

失敗清單

吳恩達在祿口機場一下飛機，便直奔《最強大腦》彩排現(xiàn)場。他連續(xù)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(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（NIPS 2016）。這是機器學習和計算神經(jīng)科學領(lǐng)域國際頂級會議。他在會上發(fā)表了題為《使用深度學習開發(fā)人工智能應用的基本要點》的演講，引起轟動。在國內(nèi)各大科技網(wǎng)站社區(qū)里，很快便出現(xiàn)了不少分析他這篇演講的文章。在人工智能火熱的當下，大量的科技愛好者迫切希望了解吳恩達所提供的信息。

作為人工智能和機器學習領(lǐng)域的權(quán)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(guān)注失敗。

他有一個清單。在過去十幾年里，他會把自己經(jīng)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(shù)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(shù)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(zhàn)略，工作就可以效率更高。人工智能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?！彼榻B。

吳恩達打開手機，向《南方人物周刊》記者展示了一段視頻：一臺蟑螂形狀的機器人在實驗室里熟練地爬上臺階，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(fā)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，或者在戶外做更復雜的工作。

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

“從控制技術(shù)的角度來講，這是一個非常成功的項目，不過，我們沒有做好傳感器，所以‘小狗這個技術(shù)只能留在實驗室，沒有辦法進入生活?！眳嵌鬟_有些無奈地解釋。

他把這個項目寫入清單，沒有再做下去。后來，他把這項技術(shù)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(shù)難題，已經(jīng)研發(fā)出多款機器人設(shè)備，其人性機器人能夠在凹凸不平的地面上穩(wěn)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能的研究史。這些項目中，有些失敗了，也許未來又將以新的面貌出現(xiàn)。

編輯 張雄 lostbox@qq.com