吴恩达人工智能布局三板斧第一斧：真要培养这么多AI专家？

 

毫无疑问，AI 专家已经成为当今科技世界最受追捧、薪酬最高的工作职位。深度学习可以概括为教会一台机器使用大量的数据和大型模拟神经网络来执行复杂的任务，而该项技术通常需要深厚的技术积累和专业知识才能掌握。

 

今年 3 月，曾担任百度首席科学家的吴恩达宣布离职，而外界普遍都在猜测他的下一步可能是什么。他如今表示，新的深度学习课程是其将推出的三个 AI 新项目其中之一。

 

吴恩达与deeplearning.ai的助教Kian Katanforoosh、Younes Mourri

 

在加入百度之前，吴恩达是斯坦福大学的教授，然后作为 Coursera 创始人创建了一个在过去数年吸引了近两百万学习者的机器学习课程。数年前，吴恩达也曾是 Google Brain 项目的创始负责人，在这家巨头企业内部部署深度学习技术。 

 

日前，吴恩达接受了《麻省理工科技评论》资深编辑 Will Knight 的专访，谈到了他使用深度学习技术来重构世界的最新使命。

 

为什么选择这个（项目）作为你的下一个大方向？

 

吴恩达：今天，真正让我激动的是创造一个由 AI 驱动的全新社会。尽管在人工智能领域，大型技术公司发出了很多声音，也显然用 AI 创造出了很多价值，比如改善了搜索、线上广告、线上地图、支付系统等等。但如果你观察一下整个经济体，就会发现很多《财富》500 强公司同样也能利用 AI 创造出很多价值。

 

我认为，没有一家公司能把所有需要做的工作都做了，所以我们需要教育几百万人，让他们学会使用 AI 工具以及发明新东西。无论是科技大公司，还是我自己的公司，都未必能够单独完成。 

 

我认为，如果 AI 可以帮助我们，它将使世界变得更好。AI 可以降低商品的成本、带来更好的教育、改变医院和保健体系的运作机制——我们还可以列出很多类似的好处。

 

我们真的需要这么多AI专家吗？

 

吴恩达：我们的确不需要每个人都对深度学习有深入的了解，但如果我们认定人工智能将会成为这个时代的“水和电”，认定人工智能将彻底改变这个世界，那我们就必须要培训出大量的人工智能专家。而就当前的情况来看，这个领域内的人才显然太少了。

 

虽然大学的教育体系也在向 AI 转变，但我们显然不能完全依赖大学。我记得我 25 年前开始学习代码时，从最初的 Basic、C、C++ 到后来的 Java 和 Python，随着时代的快速更迭，我要学习越来越多的东西。而到现在，深度学习将会是一个更大的转折，它在为社会的发展带来巨大的价值的同时，也对技术人员的技能提出了更高的要求。

 

我曾经和一位大型非技术领域公司的 CEO 有过一次对谈，我们为 AI 技术在他们行业内的应用提出了各种设想，但事实却是他们没有一位懂深度学习的技术人员可以完成这些设想。而对于这位 CEO 来讲，我想他接下来首先要做的事情就是马上对自己的一批员工进行深度学习方面的培训。

 

你对AI教育有什么期待？

 

吴恩达：在这个科学技术日新月异的时代，我们更加需要终身学习。在我们的身边，新生事物每天都在出现，我们必须要学会适应这个节奏，并保持不被趋势抛弃。而对我来讲，我其实非常享受这种快速的变化，享受技术给我的工作生活所带来的精彩。

 

同样，在这次瞬息万变的人工智能革命浪潮中，大学正在积极提高自身的教学能力，但对于更多的不在校园内的人来讲，他们也同样需要了解并学习这些技术。

 

对我而言，我更期待的是一个 AI 驱动的社会，人工智能将会是我们的生活变得更加美好。我们可以做出更加系统化的决定，可以摆脱繁杂的重复劳动，节省大量的人力。这么多绝佳的机会就摆在我们面前，只等技术人才去把握。

 

深度学习有助于教育本身实现自动化吗？

 

吴恩达：我当然希望深度学习可以在教育变革中扮演一个关键的角色，而事实上，教育也是运用人工智能最具潜力的领域，我所创办的 Coursera 已经在开始做这方面的工作了。

 

Coursera 上有大量的教育资料，我们可以清楚的了解学生们观看了哪些视频、答错了哪些问题。而我们已经开始对这些数据进行仔细地分析和整理了。

 

而当今的各行业各业，一般都在经历着两大技术的洗礼，一次是 IT，另一次就是 AI。虽然教育行业当前仍以 IT 化为主要变革方向，但AI的作用也越来越重要。我在前不久参加的一次教育大会上就听到了很多有关AI话题的谈论。说实话，我当时还挺惊讶的。

 

你所做的努力可以抵消AI所带来的负面影响吗？

 

吴恩达：AI 所带来的最大负面影响就是会导致工作的流失，这是不可逆转的。但面对问题，我们必须要提出相应的解决方案，那就是更好的教育。而事实上，我们也可以说世界上并不存在工作减少的问题，有的只是劳动者的技能与新工作岗位不匹配而已。

 

我认为，这就是一个纯粹的教育问题，除了要有更多的 Coursera 课程之外，我们还需要对我们的教育制度进行更深刻的社会化反思。

众所周知，美国的东岸和西岸是极为发达的地区，而且与不发达地区的差距在越拉越大。但我们要做的并不仅仅是创造一个更加富裕的社会，我们更看重公平和有序。而要想重建公平的社会契约，我们显然要有很多工作要做，但深度学习或许是其中很重要的一条道路。

中国最近AI研究发展的怎么样？

 

吴恩达：中国的整个 AI 行业是非常有意思的，他们正在迎头赶上，而美国却在面临科研资金减少的风险。大约在十年前，我在斯坦福大学的研究工作还都是由美国国家科学基金会和 DARPA 资助的，他们的资助起到了非常关键的作用，包括后续的谷歌大脑计划都是在此基础上提出的。

 

但美国的问题是，如果有研究人员的资金申请项目被拒绝，那他们可能在接下来的几年内都不会提出类似的申请，因为美国国家科学基金会肯定不会为此出一分钱了。

 

相比之下，中国在这方面可谓是进展神速——他们正在大力投入到AI研究之中，整个研究的环境都得到了极大改善，众多新技术都被采用。总之，一片欣欣向荣的景象。

 

deeplearning.ai 课程介绍。

 

以下是吴恩达发布最新项目的博客全文翻译 ：

 

亲爱的朋友们：

 

我一直在进行三个 AI 项目的相关工作。现在，我非常激动的宣布我的第一个项目：deeplearning.ai，一个旨在传播 AI 知识的项目。目前已经在 Coursera 上开放了一系列的深度学习课程。这些课程将能帮你掌握深度学习知识，并助你在该领域成就自己的一番事业。

 

AI就是新时代的电力

 

如同人类在100年前发明了电，并改变了所有产业一样，AI 就是新时代的电力。很多大型公司都专门设立了人工智能部门，目的就是使用 AI 来实现转型。不过，在过去几年中，几乎各行各业、各种规模的公司都开始意识到，自己必须紧随时代潮流，成为 AI 浪潮中的一部分。

 

建立一个AI驱动型社会

 

我希望，我们能建立一个由 AI 技术驱动的社会，让每个人看得起病，每个孩子都能得到定制化的教育，所有人都能买得起自动驾驶汽车，并为全世界的人们提供又意义的工作。AI 驱动型社会将改善每个人的生活。

 

然而，没有哪家公司能靠一己之力完成这个宏伟的目标。就像计算机系的毕业生必须知道如何使用云服务一样，将来所有的编程人员都应懂得如何使用人工智能。深度学习在改善人们生活方面有着无穷的可能性，所以这个世界将需要来自各行各业的大量人才共同努力去建立一个伟大的 AI 体系。

 

不论你是身在加州的一位天才程序员，还是来自中国的一位科研人员，抑或是生活在印度的一位机器学习工程师，我都希望你们能通过深度学习来解决这个世界所面临的挑战。

 

你将会学到什么？

 

每个具备一定机器学习基础的人都可以参加我们在 Coursera 上的这五门深度学习专业课程。

 

你们会学到深度学习的基础知识，了解如何架构一个神经网络，以及如何领导一个机器学习项目；你们将学习卷积神经网络、RNNs、LSTM、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等方面的知识；你们将进行医疗、自动驾驶、手语阅读、音乐生成及自然语言处理相关的案例研究。你们掌握的将不仅仅是理论知识，而是结合在产业中的实际应用。你们可以使用 Python 和 TensorFlow 来实践自己的想法。

 

最后，将会有很多来自深度学习领域的顶级专家来和大家分享他们的故事，并向你们提出宝贵的职业建议。

 

当你最终拿到“深度学习专业课程认证”后，请记得在你简历中加上“深度学习”这项专业技能。

 

加入我们，一同建立一个由AI驱动的世界

 

从 2011 年开始，大约有 180 万人参加了我的机器学习相关课程。正是那时，我和来自斯坦福大学的四名学生共同创立了 Coursera 的第一门课程。我从那时开始，就一直被你们在深度学习领域的努力、建构AI系统方面的热情，以及你们卓越的职业规划所激励着。

 

我希望，我们提供的深度学习专业课程能帮助你们创造出更多令人激动的新成果，为这个社会带来更多价值，同时也助你们在职业道路上一往无前。

 

我希望你们能和我一道，去建立一个由 AI 驱动的世界！

 

关于我的另外两个 AI 项目，我也会随时向大家汇报最新进展。我也会持续通过各种方式来支持你们，以及全世界的 AI 社区。