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吴恩达眼中的人工智能:“机器智能威胁论就好像担心过度殖民火星一样”

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发表于 2015-5-14 09:44:36 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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吴恩达(Andrew Ng)是硅谷最传奇的计算机科学家之一:他在斯坦福执教期间发起的一堂机器学习公开课成为了硅谷MOOC浪潮的始祖,他也因此创办了世界知名的MOOC网站Coursera;而后他在Google创立了Google大脑项目,又一次在硅谷引发了深度学习的风暴,基于深度学习的创业公司和科研项目如雨后春笋般涌现。去年吴恩达则开始了其职业生涯的第三个阶段,加入百度担任首席科学家,在百度利用超大规模的服务器集群和海量数据做进一步的研究。
Wired就几个当前的热门话题在skype上采访了吴恩达,以下是重要内容的节选:
问:人工智能的哪一点最吸引你?
吴恩达:包括百度在内的许多企业,现在已经用人工智能和深度学习做出了许多在以前看来难以置信的事。尽管目前人工智能并没有出现杀手级的应用,硅谷已经有许多创业公司将计算机视觉的技术用在了农业和购物等方面。比如说你百度了一张电影明星的图片,我们可以通过面部识别来确定他的年龄和兴趣爱好等,甚至我们可以一定程度识别他穿的衣服,并把购买这件衣服的链接给你。
问:既然人工智能如此强大,我们是否应该害怕有天电脑会控制人类?
吴恩达:我想几百年后,人类的确可能会发明出我们完全无法想象的机器,也许会包括邪恶的机器。但我们完全无法预估未来,我甚至都无法想象五年后会发生什么。因此,担心人工智能过于强大就好像担心人类会在火星过度殖民导致火星人口爆炸一样。我很希望数百年后我们能在火星生活,但目前甚至都还没有人类登上过火星,我们为何要担心在火星过度殖民的问题呢?
问:你在人工智能方面是怎样工作的?
吴恩达:在我看来,做人工智能就好像制造火箭,你需要一个推力巨大的引擎和足够的燃料。如果你的燃料不够,火箭无法将卫星推到合适的轨道;如果你的引擎推力不够,火箭甚至都不能起飞。在深度学习中,深度学习模型就好像引擎,而海量的数据就好像燃料。
问:你曾在Google工作过,你对Google的无人车怎么看?
吴文达:事实上我在Google工作时就坐在无人车团队的旁边,所以我和无人车团队的许多人关系很好,而且对这个项目很了解。
对于无人车的争议大抵有两种观点:一种观点是我们应该使用无人车的自适应巡航控制,到完全让无人车在高速公路上自驾,最后达到在任何地方都使用无人车的程度。这个过程可能需要花费20年;另一种观点认为,因为我们有卡麦基梅隆大学和Google这样的机构,他们能直接发明无人车,然后马上我们就能用上无人车了。
我更支持第一种观点,事实上,安全行驶上千公里和完全在生活中使用无人车是完全不同的。机器学习在把自驾车的安全性从90%提升到99%上非常有用,但对于99%到99.99%的提升却很难。目前我只能说,Google的无人车比起醉后驾车来说安全很多。
问:你创办了世界知名的MOOC网站Coursera,那你对未来的教育是怎么看的呢?
吴恩达:我们目前的教育系统在教育下一代如何进行重复性的劳动上非常成功,所以当拖拉机代替了人力劳动时,我们可以教授下一代如何在工厂劳动。但我们并不擅长教会大多数人如何做出创造性的工作。
本文编译自:wired.com


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