吴恩达：中国私人聊天机器人会比美国发展更快

　　前一秒还在拉斯维加斯的消费电子展上 （ 下称 CES 2017 ） 带领百度发布了最新产品 -- 人工智能机器助手小鱼，后一秒又飞回国内，和百度人工智能团队在江苏卫视的【最强大脑】节目中 pk 世界记忆大师王峰，并以 3：2 的比分，在人脸识别跨年龄识别任务中取得胜利。

　　The Ringerd 的记者 Victor Luckerson 在本次 CES 2017 展会上采访了吴恩达，聊了聊中国和美国之间智能助手的差异（小鱼目前只说中文），当然，也聊了聊最近大热的 " 杀手机器人 "、以及人工智能替代人类工作的趋势。

　　横扫棋坛的 Master 会不会像打败围棋大师一样在未来摧毁人类？我们应该担心 " 最强大脑 " 替代大量工作吗？对于多数人的担心，吴恩达在采访中对于人工智能未来的发展颇乐观：谷歌 Home 和亚马逊的 Echo 名声只是个开始，但我们并不需要太担心人工智能代替人类，以大规模的在线开放课程（MOOCs，massive open online courses）为基础建立起的终身学习的教育系统能够帮助我们完成相关迭代。他还认为私人聊天机器人在中国会比在美国发展要快得多。

　　本文还将聊到中美在对待智能助手的期待上有何差异、新的创业公司如何与谷歌、BAT 等大公司竞争等问题。

　　谷歌大脑之父吴恩达

　　这个世界上，第一个能够让机器识别 " 猫 " 的人，叫吴恩达。

　　提到 AndrewNg 吴恩达，相信是很多人心中神一样的人物：机器学习的大师级人物 Michael I. Jorda 的弟子，前斯坦福大学的人工智能实验室负责人，帮助千万人在家里就可以听名校教授上课的大规模网络在线课程网站 Coursera 的创始人，以及最著名的谷歌大脑之父。

　　网上广为流畅的一张图，原注释是 " 天梯 3000 分局 "

　　从学历来看，吴恩达也是自带闪光：1976 年出生于伦敦，父亲是一位香港医生，年轻时在香港和新加坡度过。1992 年吴恩达就读新加坡莱佛士书院，并于 1997 年获得了卡内基梅隆大学的计算机科学学士学位。1998 年获得了麻省理工学院的硕士学位。

　　吴恩达随后与谷歌顶级工程师合作建立全球最大的神经网络 --" 谷歌大脑 "。这个野心勃勃的计划推动了整个硅谷对深度学习的理解。深度学习系统用大量的数据进行训练以区分不同的模式，而不是针对特定的行为编写规则，如此在一定程度上模拟了人脑吸收信息的过程。吴恩达在谷歌时创造的系统在看过数百万张图片后能正确地识别出猫的图片来，也因此名声大噪。

　　除了相关研究，吴恩达还专注应对人工智能下，人类该如何不断提升自己。他认为，终身学习的教育系统能够帮助我们应对 AI 带来的社会挑战。吴恩达于 2008 年发起了 Stan-fordEngineeringEverywhere"（SEE）项目，这个项目把斯坦福的许多课程放到网上供大家免费学习。吴恩达的理想是让世界上每个人能够接受高质量的、免费的教育。

　　2014 年，吴恩达离开谷歌加入百度，出任百度首席科学家，全面负责负责运营百度在美国硅谷和中国北京的人工智能研究室，不折不扣成为了华人圈首屈一指的人工智能领军人物。加入百度后，吴恩达花时间最多的人工智能的两个方向是，自动驾驶和语音识别。而在 2017 年，这两个领域都很有可能出现突破性进展。

　　谷歌 Home 和亚马逊的 Echo 已然名声在外，但其实一大群类似的装置正准备涌入市场。吴恩达把这些装置称为 " 会交谈的电脑 "，正是有了他和他的 " 最强大脑 "，这些装置才能开始学着如何交谈。

　　百度和其它众多的科技公司在今年拉斯维加斯的消费电子展上 （ CES 2017 ） 展示了人工智能机器助手。该公司的新装置，一个看起来像人类的小设备，取名叫小鱼，可以像市场上其它同类设备一样放音乐，读新闻，回答智力题。但它还带有一个小的触摸屏。吴恩达说，这块小屏幕可以让小鱼比不带屏幕的同类产品更快地传递某些信息，比如饭店菜单。

　　百度在 CES 2017 上发布了人工智能机器助手小鱼

　　以下为 The Ringerd 记者在 CES2017 展会上对吴恩达的采访，大数据文摘在保持采访原意的前提下对采访内容有删改。

　　TheRingerd：很多其它的家庭智能助手并没有屏幕。为什么小鱼要有一块屏幕？

　　吴恩达：电脑向人传递信息最快的方式是通过视觉。很多场景下，视觉展示效率更高。如果我问你，锤头鲨是什么，你怎么用语言描述这个东西？用一张图就很直观了。

　　如果你很饿，想要叫外卖，你可以让机器读出最近的 10 家餐馆的名称，然后说，" 第 3 号餐馆 "，然后让机器读出菜单上的 50 样菜名，然后说，" 我要 47 号 "。你可以这样做，但是这样相对效率低下。一块屏幕可以让你很快浏览很多餐馆，翻阅很多菜单，看图片选择。

　　TheRingerd：人们跟手机交流，与在家里跟机器人交流有什么不同？

　　吴恩达：当你家里有机器人时，你可以有一种放松的体验。想象你在家里，靠在沙发上，只需喊一声，比如 " 小鱼，我想要瓶水。" 水就到手上了，是不是感觉很好？实际上，这个比找到你的手机，输入密码解锁，找到合适的 App 要更快，更自然，更高效。我想 2017 年是 " 能交谈的电脑 "" 之年。

　　TheRingerd：我知道谷歌把它的人工智能助手做得很中规中矩，而苹果的 Siri 虽然闹过一些因为脚本造成的笑话，但而对大众来说至少显得更人性化一些。百度采用哪种方式？

　　吴恩达：目前我们两种都有。很多功能集中于帮人们做有用的事情，比如 " 给我看那张图片 "，或者 " 告诉我天气状况 "，或者 " 找个理发师到家里来给我理个发 "。这些事在中国是正在实际发生着。但是我们也有一些其他服务，比如你可以告诉它 " 我就想聊聊天 "。我们会让用户问数字助手：" 你是男生还是女生？"，" 你有女朋友么？"，" 你想不想做我的女朋友？" 友谊是我们所支持的用户场景之一，在用户中非常受欢迎。

　　TheRingerd：你能和我们聊聊你感觉中国和美国的用户对智能助手的期待上有什么差异？

　　吴恩达：由于不同的市场压力和机会，中美市场已经显示出不同的发展。日本人和中国人更欢迎人性化的电脑。日本文化对机器人非常友好，中国也相似。这是为什么我认为私人聊天机器人在中国会比在美国发展要快得多的原因。我不知道你是否听说过微软的小冰聊天机器人——比起它在美国名为 Tay 和 Zo 的同胞，小冰在中国的发展要快得多。

　　我想由于巨大的人口密度，按需服务的发展在中国也会快得多。在这里，像上门洗车，上门做饭，上门理发这类的服务都不贵，因为人口密度大的缘故，提供这类服务成本较低。

　　TheRingerd：大众现在对于人工智能取代人类工作忧心忡忡，有什么方法可以避免这样的结果？我们怎么面对这样的挑战？

　　吴恩达：我很高兴你提到了这个问题。因为我想这是一个事实，而不是邪恶的人工智能杀手机器人或者终结者之类。工作是个实际问题。我不认为我们有办法，或者我们想要阻止人工智能发展得更好。我想长远来看，人工智能可以将人类从重复性的工作中解放出来，从而可以把时间用在更高水平的事上。正如工业革命把人类从很多重复性的体力劳动中解放出来，我想人工智能也会把人类从很多脑力上的重复劳动中解放出来。比如，在堵车的时候开车——没人喜欢干这个活，希望人工智能可以帮你来干。

　　我个人并不担心我们会失去工作。每一波的科技大潮都会带来了很多新的工作。我担心的是工作不匹配。我想我们需要新的方法来教育人们获得这些新工作所需的技能。大规模的在线开放课程（MOOCs，massiveopen online courses）将会是一种解决方案，但是我们还需要更多的方法。比如，我支持 " 基础收入 "（给人们发放可以保证生活的基本工资），但是即使是 " 基础收入 " 也不是不劳而获。我们付你钱，是希望你能够继续学习，增加你进入劳动力市场的机会，从而贡献税收，也就让 " 基础收入 " 有了来源。我想仍然需要找出一个更新的办法，就像我们为目前的经济形态打造了当前的教育系统，我们也需要一个新的、更有助于终身学习的教育系统……这样才能使人们对新型经济所创造的不断变化的（并且真正需要人类去做的）工作感到振奋。

　　TheRingerd：你是否认为，政客们，或者普罗大众，会对人工智能持有敌意，将其视为生活的威胁？如何避免这种情形？

　　吴恩达：我担心的一件事是，人工智能的研究者们粉饰事实。我认为，假装事实是邪恶的人工智能杀手机器人，这样做似乎很有吸引力，但是这是把公众的注意力从真正事实，即工作替代转移开来。研究人员们有责任谈论真正的问题，开诚布公，透明地谈论将要发生的事，并思考对策– 比如给社会提供教育和支持，这样所有人都有平等的机会做平等的工作。

　　TheRingerd：我从《哈佛商业评论》上读到你去年写的一篇文章，论及为何在人工智能发展中数据是稀缺资源。是不是意味着，新的创业机构或者甚至学术机构无法与拥有大量数据的大公司如百度、谷歌竞争？

　　吴恩达：今天我们用五年的数据训练我们的系统，这个数据量很大。但是还有其他的垂直行业，比如医疗图像，全世界都没有那么多的图片，对这些垂直行业而言，即使一个中等量的数据集也可以产生很大的进步了。但是对那些大公司的核心业务的领域而言，没有大的数据集，的确挑战很大。

　　TheRingerd：在欧洲，现在似乎政府对科技巨头满怀敌意，而美国的新总统似乎也将美国带入同等地步。你如何看待中国政府对科技公司的态度？是鼓励创新，还是认为科技太强大而对科技怀有敌意？

　　吴恩达：我不确定。我想说，很多深度学习的研究是美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的。我在斯坦福大学的研究就是 DARPA 和国家科学基金资助的。这样我们得以做很多深度学习的基础研究，使得我们可以开发出基础的技术。我当然希望全世界的政府——美国的，欧洲的，中国的——会继续支持这个领域的研究。

　　我一直用这个比喻，人工智能是新的电力。大约 100 年前，电力改变了农业、运输业、制造业。一个又一个的行业被电力改变了。我想人工智能现在对各行各业的改变如同当年电力一样。它已经改变的 IT 业——网络搜索，广告，语言翻译，语音识别。事实上，百度就是深深地被人工智能驱动。我们在消费电子展上推出的交谈式电脑，将转化很多家用电器内的电脑。展望未来，人工智能转化医疗健康业，物流业。毫无疑问，很多行业将被人工智能转化。