吳恩達：獨立的AI技術沒有意義，更看好這些細分領域

昨天，在2018中國人工智能峰會上，吳恩達先生受邀出席，并發(fā)表了《如何用人工智能為商業(yè)賦能》的主題演講。深度參與過百度和谷歌的人工智能轉型，對于AI如何切實得幫助傳統(tǒng)企業(yè)轉型，從而帶來真真實實的賦能效應，吳恩達在現(xiàn)場表達了很多自己的觀點。

他談了AI如何滲透進傳統(tǒng)企業(yè)管理體系，探討了AI技術與場景融合的邏輯，通過企業(yè)案例來分析了如何運用AI更好地進行商業(yè)策略規(guī)劃，給了CEO們三個建議，最后他說，AI的產(chǎn)業(yè)未來，一定需要政府、企業(yè)與學校的共同協(xié)作。

這是演講中的吳恩達，而在演講之外，鎂客網(wǎng)特別對吳恩達先生進行了專訪，邀請他談談另一面的人工智能，談談科學里的人文情懷。

8歲離開香港的吳恩達廣東話說的并不算好，倒是他的中文比想象中要流利很多。2017年創(chuàng)立了在線教育平臺 Deeplearning.ai、賦能傳統(tǒng)企業(yè)的 Landing.ai以及AI Fund創(chuàng)投三家公司的他，也完全沒有商人的模樣，還是那個非常有親和力的科學家。在中文詞匯過于復雜的時候，他也會用眼神表示歉意，轉而以英文更精準地表達。

以下是鎂客網(wǎng)與吳恩達的對談實錄：

當前中國人工智能的發(fā)展

吳恩達：中國的人工智能技術發(fā)展非?？欤贿^一些基礎的技術，美國還是比中國領先。但是在中國新的技術落地通常會比美國快，而且創(chuàng)業(yè)能力也在不斷地增強。

中國還有信息優(yōu)勢，國內很多人是非常理解美國的社會、大學、公司、技術，所以每次當美國發(fā)明新的產(chǎn)品或者新的技術，中國可以快速獲取到這些信息。相反中國發(fā)明新的技術或者有新的產(chǎn)品時，美國人卻很少能看到相關的報道，所以我覺得信息從美國傳遞到中國的速度比較快，而美國向中國學習的速度還是比較慢的。

今天的人工智能技術有很多應用場景，比如說警察指揮交通，AI技術很難完全自動識別警察的手勢。但是當警察和自動駕駛汽車公司合作，就可以很快把這些技術落地。所以我覺得很多企業(yè)，包括做無人車、醫(yī)療、金融、農(nóng)業(yè)等等，它們有了人工智能技術后，還應該再想想需要做什么事，不需要做什么事。再加上中國政府的支持，我覺得會有好幾個新的人工智能應用場景會在中國更快落地。

關于AI的場景方向

吳恩達：全世界很多人都在做技術的基本研究，未來人工智能肯定會繼續(xù)向前發(fā)展。不過正如電力不只有一個應用場景，它可能有幾百甚至幾千個應用場景，所以人工智能也是一樣的，多場景是必然的，像Landing.ai就正在做制造、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等方面的工作。

人工智能的正確打開方式

吳恩達：我們可以用技術做好事，也可以用技術做壞事。進入互聯(lián)網(wǎng)時代后，我們在網(wǎng)上搜尋信息，會存在一些虛假、詐騙的消息。人工智能也是一樣，有正向和反向。舉個例子，我覺得智能制造是非常有意義的，它能提升效率。同樣，做農(nóng)業(yè)工作也非常有意思。因為現(xiàn)在中國很多年輕人都去大城市，農(nóng)村都是老人，越來越少的人去做農(nóng)業(yè)方面的事情，但是每個人都值得擁有健康、和美好的食物，所以我們要用人工智能去幫助他們。我們現(xiàn)在也在和一些大型農(nóng)機企業(yè)合作，在一些農(nóng)墾地區(qū)（比如新疆黑龍江等）運用AI來發(fā)揮更大作用，用AI驅動農(nóng)業(yè)機械能夠發(fā)揮大的優(yōu)勢。醫(yī)療也是如此，無論是中國還是美國，醫(yī)生的數(shù)量都是不夠的，但是未來人工智能是可以解決這樣的問題，減少人們的困擾。

Landing.ai的本質是Support

吳恩達：我覺得非常有意思的工作就是支持其他人，讓別人可以成功。所以在斯坦福教書的時候，我就開始把課堂內容錄下來放到網(wǎng)上，讓越來越多的人接觸、學習這樣的教育內容。我教書的時候想法非常簡單，每天起床就想該如何幫助、支持學生學習。

而Landing.ai也是基于這樣的初衷，去支持其他公司的AI技術發(fā)展。因為很多互聯(lián)網(wǎng)公司可以很容易接觸到AI的人才以及技術，但是那些傳統(tǒng)的制造業(yè)、農(nóng)業(yè)公司，它們想要轉型做AI，使用AI的人才或者技術時候，并沒有像互聯(lián)網(wǎng)公司那樣便捷的路徑。Landing.ai就是想給它們提供服務，幫助這些傳統(tǒng)公司更好地接觸、培訓AI的人才，幫助他們成功地交付一些AI的項目。

人工智能教育先行

吳恩達：在美國有很多大學都有一個部門研究人工智能，所以我覺得中國有這種新的人工智能學院是非常好的趨勢。我非常有興趣在中國提供教育，現(xiàn)在國內也有人將DeepLearning.ai的內容翻譯成中文放到在線教育網(wǎng)站上，我們也非常有興趣持續(xù)地在中國互聯(lián)網(wǎng)上進行人工智能教學。就像我們做很多線上教育的工作，DeepLearning.ai也希望有更多AI教育的內容，所以關于在國內開設教育機構這件事，我也非常有興趣，還在考慮。

深度學習沒有瓶頸期

吳恩達：我覺得還有很多機會，技術還在不斷地進步，如果整個深度學習的研究人員停止研究工作，只是選用已經(jīng)發(fā)明好的AI技術，那么會錯失AI落地的很多場景，而且現(xiàn)在基本上每個星期都會有新的文章讓我感到surprise。

AI領域的創(chuàng)業(yè)

吳恩達：AI創(chuàng)業(yè)我覺得還有很多機會，有可能會成功，也有可能會失敗，不過我覺得還有很多應用場景待挖掘，這點很重要?，F(xiàn)在很多公司原本是做互聯(lián)網(wǎng)，也進入AI領域，比如谷歌、百度。蘋果、微軟，它們以前本來不是互聯(lián)網(wǎng)公司，“轉型”成為互聯(lián)網(wǎng)公司也做的非常好。以后也有一些不是AI的公司會變成AI公司，這是一種趨勢，非常令人期待。

AI創(chuàng)業(yè)的關鍵點

吳恩達：今天人工智能的人才還是非常缺乏，如果有好的人工智能團隊會是極具競爭力的優(yōu)勢。不過我覺得最有前途的團隊不僅僅是技術公司，還有那些找到具體的應用場景的公司。AI獨立的技術并沒有多大意義，進入到場景，找到具體有用的場景才行。

看好這些AI領域

吳恩達：智能安防、AI教育都有很好的前途，還包括醫(yī)療。我覺得醫(yī)療才開始，應用還處在早期，現(xiàn)在中國的醫(yī)生比較少，如果可以用AI提高醫(yī)生的效率，讓醫(yī)生在相同時間內幫助更多病人，這會是很棒的事情。最后，我還是認為，創(chuàng)業(yè)公司需要探索不同的、更多的應用場景。

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