［头条］吴恩达：人工智能还有很长的路要走

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摘要：吴恩达（Andrew Ng）：整个科技行业面临的共同挑战是，随着互联网时代和移动互联网时代的兴起，科技公司掌握了大量的数据，但没有一家公司能够有效率地运用这些数据。所以机器学习和深度学习的意义在于，使得科技公司对这些数据的利用效率更高，获得更好的表现，从而产生更大的价值。

尽管现在的计算机性能已经十分强大，但达到和人类智能程度相当还十分遥远。这就是百度首席科学家、机器学习和深度学习领域业界公认的顶尖专家吴恩达所做的判断。18日，吴恩达在百度美国硅谷研究院接受腾讯科技等媒体采访时表示，在过去几年中，机器学习领域进展飞速，很多大型科技公司从中获得了很多价值，他认为，在未来，机器学习领域的进展还将会给整个科技行业带来更大的价值。

“很多人不理解机器学习能做什么，不能做什么。很多人在讨论建立和人类智能程度一样的机器，但我认为那还离我们非常遥远。”吴恩达说。

作为一名学术研究型人士，吴恩达在接受采访时，在谈到一些专业问题时，动不动便站起身，在会议室内的白板上写写划划，帮助表达其想表达的概念，一场正式的采访就这样变成了半采访半授课的形式。

吴恩达认为，整个科技行业面临的共同挑战是，随着互联网时代和移动互联网时代的兴起，科技公司掌握了大量的数据，但没有一家公司能够有效率地运用这些数据。

“所以机器学习和深度学习的意义在于，使得科技公司对这些数据的利用效率更高，获得更好的表现，从而产生更大的价值。”吴恩达说。

但他表示，要达到这样的目的，科技公司需要进行巨大的投入，需要巨量的计算能力、超高性能的计算机等。

在采访过程中，吴恩达又重复了一次他的经典的“太空飞船理论”，即从事人工智能研究就像造太空飞船，高性能计算能力是引擎，数据是燃料。

吴恩达介绍说，目前百度主要从事的两方面的研究，一是语音识别。他认为，随着智能手机的广泛普及，中文输入繁琐的问题越来越突出，他相信，直接用语音对智能手机进行指令输入是未来的需求，因而百度正在这一领域的研究进行大量的投入。

吴恩达现场演示了目前百度语音所能达到的识别程度，他放了两段带着方言口音的中文短语，在场的记者都听的一头雾水，但百度语音识别系统却准确识别出了这两段语音，并以中文呈现出来。

吴恩达表示，将语音准确转化为文字只是语音识别所要实现的第一步，事实上，百度的语音识别已经比大多数人耳的识别的精确度更高，但下一步的挑战是，如何让机器能够“听懂”人所说的话，让机器能明白不同的语义和上下文，是百度语音识别下一步的突破重点。

而在无人驾驶汽车领域，吴恩达表示，目前百度研究员在无人驾驶汽车的软硬件两方面的研究都在同步进行，硬件研发方面的团队正在组建，而软件方面则由百度深度学习研究员主要负责。

“我们未来并不是只是想做适用于某款特殊车型的无人驾驶系统，而是做用于大规模量产的无人驾驶系统平台。”吴恩达说。

上个月，百度无人驾驶汽车在北京成功完成了30公里的路测，吴恩达表示，未来将首先在公共交通和有限的区域内进行试验，并逐步扩大试验的范围。

谈到无人驾驶汽车研发的挑战，吴恩达表示，要将庞大的计算能力容纳于移动的车身中是不小的挑战。

另一大挑战在于道路环境的变化，吴恩达说，目前无人驾驶汽车依赖于高清地图，但在道路规划发生变更时，需要实时更新地图，因而与地方政府间的合作将使得无人驾驶汽车在路面驾驶能更快地实现。

转自腾讯科技

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