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可以理解的是，这种探索非常符合李彦宏的偏好。今年1月，李彦宏宣布百度将建立公司历史上第一个前沿科研机构——深度学习研究所(idl)。不久前，《连线》披露了百度在硅谷进一步建立人工智能实验室的消息。据报道，该实验室毗邻谷歌总部，其主要任务之一是探索深度学习算法。今年4月，吴荣奎甚至访问了百度，并与百度技术高管举行了会谈。
以下内容摘自《连线》网站最近的一篇文章，介绍了安德鲁·ng(吴恩达)、谷歌大脑和其他人工智能实践，由腾讯科技翻译:
吴恩达如何重获梦想
有一种理论认为，人类的智能来自一个单一的算法。
这一理论的实验基础是，在人脑发展的早期阶段，每个部分的职责分工是不确定的，也就是说，人脑负责处理声音的部分实际上可以处理视觉图像。本质上，人脑是一台通用机器，可以通过调试来执行特定的任务。
七年前，斯坦福大学计算机科学教授吴恩达偶然接触到这一理论，这改变了他对人工智能本质的理解，重新点燃了他对人工智能技术的热爱，并改变了他的职业道路。根据他的回忆，“有生以来第一次，我觉得我可能在人工智能的研究领域取得一些进展。”
吴恩达说，在人工智能技术研究的早期阶段，主流观点认为，人类智能是由数以千计的简单智能体的合作工作形成的，这就是麻省理工学院教授马文·明斯基所说的“心智社会”。因此，工程师们认为要实现人工智能，必须建立成千上万个独立的计算机模块。一个模块或算法模拟语言，第二个模块处理说话等等。总之，根据这个早期的想法，实现人工智能所需的工作量是巨大而难以实现的。
当吴恩达还是个孩子的时候，他的梦想是发明一种能像人类一样思考的机器。然而，当他进入大学并真正开始接触人工智能时，他感到沮丧并放弃了对人工智能的研究。后来，他成为一名大学教授，并不断攻击他的学生，说服他们放弃人工智能的“不切实际的梦想”。直到有一天，他接触到“人类智能来自单一算法”的假设，并意识到他以前对人工智能的理解可能是相当错误的，所以他终于又重拾了童年的梦想。“单一算法”假说的作者是杰夫·杰夫·霍金斯，一位具有神经科学研究背景的人工智能领域的企业家。
现在看来，这个假设不仅改变了吴恩达的职业生涯。目前，吴的主要研究领域是机器学习技术中的“深度学习”，这是计算机科学中一个相对较新的领域。深度学习研究的主要目的是建造一台能像人脑一样处理数据的机器。目前，对深度学习的研究不仅限于学术界，像谷歌和苹果这样的大公司都意识到了巨大的机遇。吴恩达和其他谷歌研究人员一起建立了——谷歌大脑，这是人工智能领域历史上最雄心勃勃的项目。
瓶颈:神经科学
谷歌大脑项目的指导思想是将计算机科学和神经科学结合起来，这在人工智能领域从未真正实现过。吴恩达说:“我发现工程师(擅长计算机科学)和科学家(擅长神经科学)之间存在巨大的代沟。”工程师们想建立一个成功的人工智能系统，但科学家们仍未能完全理解人脑复杂的工作机制。很长一段时间，神经科学无法为想要制造智能机器的工程师提供答案。
此外，据加州大学伯克利分校雷德伍德理论神经科学中心主任布鲁诺·奥尔森说，科学家总是认为“大脑研究”是他们的领域，不愿意与其他领域的研究人员合作。
最终结果是，工程师们开始构建人工智能系统，而这些系统并不完全模仿人脑的运作。他们生产的只能被称为“伪智能”系统。这些产品类似于只能用于吸尘的机器人，如“roomba”，而不是卡通片《杰特森一家》中的机器人女佣“罗西”。
由于吴恩达和其他人的努力，这种情况终于开始改变。美国国家心理健康研究所所长托马斯·因塞尔博士说:“业界已经达成共识，谁能弄清楚人脑是如何计算的，谁就能设计出下一代计算机。”
什么是“深度学习”？
深度学习是人工智能技术迈向新研究方向的第一步。简而言之，深度学习包括构建能够模仿人脑行为的神经网络。像人脑一样，这些多级计算机网络可以收集信息，并根据收集的信息产生相应的行为。这些计算机网络可以逐渐感知和理解事物的外观和声音，即“认识”事物。
例如，为了给机器“视觉”，研究人员需要建立最基本的人工神经元层来检测物体的边缘形状等基本信息。第二层神经元可以将第一层感知到的物体的边缘特征拼接在一起，识别较大物体的形状，然后添加另一层将第二层检测到的信息拼接在一起，以便机器能够理解物体的整体形状。这里的关键点是，软件可以自己完成这一切——旧的“伪人工智能”通常要求工程师手动输入物体视觉或声音的信息，然后机器学习算法处理信息数据。
吴恩达介绍说，在深度学习算法下，我们可以给这个系统很多数据，这样它就可以“自己学习世界上的一些概念”。去年，吴的深度学习算法机通过扫描互联网上无数的猫图片“认识”了猫。机器不知道猫这个词。吴需要为机器输入这个词。过了一段时间，机器把这只毛茸茸的小动物和“猫”这个词联系起来，并能识别出猫本身是什么样的东西。
机器学习的教学方法本身模仿了人类的学习机制。当我们还是婴儿的时候，我们开始通过观察周围的环境来了解我们接触到的东西，但是如果我们的父母不告诉我们某样东西的名字，我们自己就不可能知道它。
当然，吴恩达的深度学习算法并不像目前的人脑那样精确和灵活，但他说总有一天会实现的。
吴恩达在他的电脑上解释了深度学习的含义
从谷歌、中国到奥巴马政府，谁在研究深度学习？
吴恩达不是孤军奋战，深入学习已经成为计算机科学发展的总趋势。2011年，吴在谷歌内部牵头成立谷歌大脑项目。最近几个月，谷歌大幅增加了对深度学习的投资，并收购了由加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿创建的人工智能组织。中国搜索巨头百度也建立了深度学习实验室，并承诺在深度学习领域投入大量资源。吴恩达表示，微软和高通等其他科技巨头也开始聘请更多科学家研究“基于神经科学的计算机算法”。
与此同时，日本工程师开始构建人工神经网络来控制机器人，南非神经科学家亨利·马克曼正与欧盟和以色列的科学家合作，希望利用从数千个实验中获得的数据在超级计算机中模拟人脑。
研究的困难在于我们不能完全掌握人脑的工作原理，但科学家们在这一领域正取得快速进展。中国科学家正在研究一种新的大脑地图，他们将其命名为“大脑穹顶项目”。在美国，随着奥巴马政府宣布将支持建立一个跨学科的科学研究项目“通过推进创新神经技术进行大脑研究倡议”(简称为“大脑项目”)，该项目也在美国社会引起了许多争议。许多类似的项目正在涌现，大神经科学的时代已经到来。
人才工程筹备委员会上周末召开了第一次会议，本周将进行更多的准备工作。大脑项目的目标之一是开发绘制复杂大脑回路的新技术。各种迹象表明，大脑的工作重点是人工智能。美国政府拨给大脑项目的1亿美元中有一半来自国防高级研究计划局(darpa)，这超过了美国国立卫生研究院(NIH)的拨款。美国国防部的研究部门表示，他们希望大脑项目能够“推广新的信息处理架构或计算方法。”
如果我们能弄清楚人脑中成千上万的神经元是如何相互连接的，以及中枢神经系统是如何存储和处理信息的，像吴恩达这样的工程师就能对“人工大脑”有更清晰的认识。人脑的研究成果和数据将有助于深度学习算法的研究，并加速苹果和谷歌为智能手机提供的计算机视觉、语言分析和语音识别等技术的发展。
“所以我们必须学习生活和使用生物的技能。问题的关键是生物隐藏秘密太深。”加州大学伯克利分校的计算神经科学家布鲁诺·奥尔森激动地说:“我们还没有掌握这些秘密所需要的工具。”
未来:那些获得人工智能的人得到了世界
随着移动设备的兴起，“破解人类神经密码”变得越来越迫切。随着设备越来越小，我们需要它们运行得更快、更准确。然而，随着电子设备的基本元件晶体管尺寸的缩小，使它们更加精确和高效变得越来越困难。例如，为了加快设备的计算速度，有必要向设备提供更多的功率，但是更多的功率会使设备的计算系统“嘈杂”，这意味着其计算精度会降低。
奥尔森介绍说，目前，工程师们通过避开问题的核心来智能地处理上述问题，并努力在设备尺寸、计算速度和能耗之间取得平衡，而人工智能技术可以为这个问题提供更好的解决方案。“生物科学可以让我们正视问题的根源，而生物体的内部转换机制本来就有噪音，但它已经找到了适应和忍受这些干扰噪音甚至利用它们的方法。如果我们能理解如何处理生物体中的这些噪音，我们就能创建一个完全不同的计算模型。
科学家的目标不是让计算设备变小，而是让计算机做更多的事情。不管它背后的算法有多复杂，当前的计算机都不能帮助人们去杂货店买东西，或者帮助人们选择合适的衣服和钱包来处理这些事情。计算机需要增加更先进的智能图像识别技术，以及和人类一样的注意力和记忆力。如果这能够实现，计算机能够处理的事物的想象力将会变得无限。
“全世界都意识到，如果你能解决这些问题，人工智能领域的无限商机将会打开。”奥尔森预言。
推动谷歌、ibm、微软、苹果和百度开发先进机器学习技术的原因是其背后巨大的商业潜力。纽约大学教授、深度学习专家yann lecun教授预测，在两年内，机器学习领域将会有大量的初创企业，其中许多可能会被大公司收购。
虽然最好的工程师通常不是人脑研究方面的专家，但如今，对于计算机科学工程师来说，掌握一些神经科学知识可能会成为一大优势。“我们需要与神经科学领域的科学家更紧密地合作，”百度的余凯说，他正在考虑招聘一名神经科学领域的科学家。“我们已经在与他们合作，但我们做得还不够。”
吴恩达的梦想正在变成现实。他说:“我有希望，不仅仅是希望，我们也许能够实现真正的人工智能。”“当然，我们还没有找到正确的算法——这可能需要几十年的时间，而且实现起来也不容易。但我看到了希望。”添加语料库
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