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百度的硅谷人工智能实验室位于山景城，靠近美国宇航局艾姆斯研究中心，火箭科学家聚集于此。在这个基本上还是空空·鲁野的实验室里，我们进行了两次话题广泛的谈话。吴恩达和实验室负责人亚当·科茨谈论了他们在百度的计划以及人工智能能做什么。这些包括改进的语音识别、更智能的机器人和真正智能的个人助理。
吴恩达的话语如此轻柔，以至于听者不得不仔细聆听。他似乎已经意识到，要对付快速崛起的中国竞争对手，比如即将上市的阿里巴巴(Alibaba)，以及谷歌(Google)和脸书(facebook)等全球巨头，他必须证明自己的实力。这些公司还押注于人工智能，尤其是深度学习，这是人工智能的一个迅速崛起的分支。甚至在我开始提问之前，吴恩达就反驳了中国公司只会模仿美国和其他国家的科技公司的说法，他认为这是一种“刻板印象”。
至少，百度的例子可以证明这种刻板印象实际上是非常肤浅的。百度，在中国通常被称为“谷歌”，计划打造一项世界领先的技术，跻身世界顶尖创新企业之列，而招募吴恩达显然是计划的一部分。在这次采访中，他透露了许多关于他计划如何实现上述计划的细节。
问:你为什么对人工智能感兴趣？
答:我只是认为让机器智能化是世界上最酷的事情。高中时，我参加了人工智能的暑期实习，并在新加坡国立大学编写了神经网络系统，这是一个早期的深度学习算法。我认为开发能够自己学习和预测的软件是令人惊奇的。
如果我们能使计算机变得更聪明——我在谈论人工智能时用词谨慎，以免过分夸大——并使它更好地理解世界和周围的环境，那么它就能使许多人的生活变得更好。正如工业革命将许多人从体力劳动中解放出来一样，我认为人工智能可能将人类从大量脑力劳动中解放出来。
问:你离实现这个想法还有多远？
甲:哦，很远。许多问题需要解决。首先是规模，我们处理图像的能力远远不够。其次，我很确定我们还没有找到正确的算法。
问:那么，为什么近年来人工智能能够重新吸引注意力并取得成果呢？
答:长期以来，人工智能只用于垃圾邮件过滤、相机自动对焦等。这些功能非常有价值。但是大约七年前，许多人看到了神经科学的最新证据，因此他们燃起了更大的希望，并提出了一个更宏伟的人工智能梦想——制造一台不仅能很好地完成某些任务，而且能更广泛地吸收智能的机器。
大约四年前，在2010年底，我们开发了许多人工智能算法，并意识到这项技术达到下一个水平的最大瓶颈实际上是规模。事实证明，我们可以在今天的计算机上运行我们在20世纪80年代(也许是在我高中实习期间)编写的算法，它的性能会好得多。
问:移动计算和通信的趋势以及传感数据的激增是否推动了这种兴趣？
不止如此。大数据来自两个方面。首先，社会的日益数字化创造了可以被计算机分析的数字数据。其次，存储和计算成本持续下降，使我们能够存储和处理所有这些数据。如果你认为社会的数字化将继续，存储和计算成本将继续下降，那么我认为这表明大数据仍将是大势所趋。
问:据我所知，10年后你一直在考虑这个实验室，但你近期和长期的计划是什么？
答:百度研究院有三个实验室，其中两个在北京，大部分已经建成，硅谷正在从头开始建设。我们招聘速度很快，大约一周一人，但我们才刚刚开始一个月，所以坦率地说，我们还有很多工作要做。
问:为什么是百度？
答:百度有非常先进的深度学习技术。我的好朋友余凯(百度北京深度学习实验室的负责人)是深度学习的领导者。深度学习对于网络搜索、广告、语音识别、光学字符识别以及百度的很多产品，包括其核心产品都非常有用。百度首席执行官李彦宏本人也热衷于人工智能。我非常欣赏的是，李彦宏在给股东的官方年度报告中谈到了深度学习。这表明百度领导层认识到人工智能的重要性。
我加入百度有三个原因。
首先，人工智能是当今资本密集型产业。你需要数据和计算资源来取得进展。数据比计算资源更难获得，但你必须两者兼得。
第二，灵活性。我认为百度有难以置信的灵活性。例如，余凯想建立一个图形处理器集群，他只是做了这个决定，然后就实现了。
第三，人。百度工程师非常勤奋。中国工程师比普通硅谷工程师工作更努力。
问:你打算如何在这个实验室完成这项工作？它会超越互联网应用的范围，进入机器人、自动车辆和其他领域吗？
答:起初，我们只是计划专注于人工智能技术。一般来说，我会先从产品开始，然后再考虑技术。看看硅谷，大多数失败并不是因为未能解决棘手的技术问题；大多数失败，包括我自己的失败，都是花了两年时间来解决棘手的技术问题，却发现没人在乎，因为你解决的问题不是关键。
至于深度学习，它已经在大量的百度产品中使用过，而且它对很多东西都非常有用，所以我并不担心它对现在或者未来产品的实际意义。
问:什么新技术可能会诞生？
答:我希望这能让我们逐步完善百度现有的一些深度学习应用，并为搜索、广告、语言翻译、光学字符识别和语音识别团队提供支持。
技术的进步带来了两种进步。一个是渐进的，不应该被轻视。如果我们能把网络搜索的性能提高5%，这将使许多用户受益。
问:另一个呢？
答:技术进步有时会带来突破性的时刻，并创造出前所未有的新应用。举个例子。如果我们能在语音识别方面取得进展，让机器像人一样识别语音，你就可以一边开车一边用手机给你的朋友发短信，即使车里很吵。这是一种全新的使用手机的方式，但现在还不可能。
如果我们真的能解决语音识别的问题，我很乐意围绕语音界面重新设计我的手机。也许移动设备上的电子邮件应用程序应该只有两个按钮:回复和删除。这些只是想法，或者它们可能是坏主意，但是像语音识别这样的核心技术的改进确实可以带来更大的变化。
展望未来，像这样的技术进步可以创造出每个人都会真正使用的个人助理。我们可以开发软件来为我们回复一些邮件吗？这会让生活更美好。
问:在深度学习领域，考虑到来自谷歌、脸书和其他公司的竞争，你如何吸引人才？
到目前为止，我们已经能够吸引优秀的人才。我们每周招募大约一个人，到目前为止我们已经招募了六个人。到目前为止，我们发出的每一份工作邀请都被接受了，还有一份有待决定。我们的门槛一直很高。目前雇佣的所有员工都来自硅谷。我们仍然和其他地方的一些人保持联系，这可能需要更长时间。
我们希望融入这里的生态系统，并与研究人员和开发人员交流。我们致力于建立一个渗透型组织。
问:这个实验室的名字是硅谷人工智能实验室，那么你是不是在专注于深度学习之外的东西？
答:深度学习很有希望，但也有其他有希望的事情，比如决策。深度学习算法非常擅长感知和理解世界。亚当和我曾经研究过被称为强化学习的决策控制技术，也就是说，决定如何驾驶这架直升机，如何驾驶这辆车，或者如何控制这个机器人。这是另一个重要的方向，但这不是我们目前关心的。由于强调感知，似乎更难深入学习。
问:这个实验室似乎可以致力于无数不同的研究领域，而你的工作之一似乎是限制数量。
答:创意工程师和研究人员有一个特点，那就是他们总是想得比他们真正能着手做的更多。
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