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2020年的今天，没有听过“人工智能”这一概念的人应该不多了。以谷歌、百度为首的科技巨头在这一方向投入巨大，如今，人工智能已然渗透在我们生活的方方面面了。
提到人工智能就无法不提“机器学习”这一相伴而生的概念了。早在多年前，谷歌工程主管雷·库兹韦尔就在进行“如何复制人类大脑的研究”。但是，在人工智能与机器学习方向上走得更加前沿的，是时任斯坦福大学人工智能实验室主任的吴恩达。
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吴恩达，英文名Andrew Ng，美籍华裔，是当今人工智能与机器学习领域最权威的学者之一。可以说，几乎每一个AI圈的年轻人都对吴恩达有一种特殊的情怀。但是，很多人不知道的是，即便是像他这样的大牛，也曾对机器学习持怀疑态度。
改变想法的“启蒙者”
1976年吴恩达出生在英国伦敦，父亲是一位香港医生，吴恩达的童年和少年时期是在香港和新加波度过的。
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吴恩达在小时候就对“机器人”产生了非同一般的热爱，他的梦想是能够发明像人类一样可以思考的机器。但是在他进入大学学习，并真正开始接触人工智能时，发现事实与自己的想法大相径庭。
在当时，人工智能研究早期流行的主流理念是“头脑的社会”，这一理念是当时麻省理工大学教授马尔文·明斯基提出来的，认为人类的智慧形成于成千上万个简单代理的协同工作。
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这一理念在当时十分盛行，很多工程师们相信，要实现人工智能，必须建立起成千上万个独立的计算机模块，每一个模块都分工十分明确，比如第一个模块/算法去模拟语言，第二个板块去去模拟声音等以此类推。因此，如果按照这个理念来说，实现人工智能所需的工作量就可想而知了。
吴恩达大学时期在这种理念的打击下，对人工智能非常失望、泄气，基本放弃了对于人工智能的研究，认为人工智能基本不可能实现了。
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这种想法一直持续到吴恩达毕业后开始担任大学教授，在任教时，吴恩达甚至也打击跟以前的自己一样对人工智能感兴趣的学生们，让他们尽早放弃那些“不切实际的梦想”。
直到有一天，他遇到了自己人生的“启蒙者”——杰夫·霍金斯，这是一位知名的AI硬件发明家，但是特殊的是他有着神经科学研究的背景。这时吴恩达才接触到一个他闻所未闻，的假说——“人类的智慧来源于一个单一的算法”。
杰夫·霍金斯 | 图源：www.wired.com
这个假说让吴恩达大开眼界，他开始意识到自己关于人工智能的想法是错误的，这一想法让他醍醐灌顶。他并没有忘记自己儿时的梦想，对于机器的热情还深藏在身体里，而此时，终于有了爆发的出口。
吴恩达决定，重拾梦想。
梦想照进现实
吴恩达在加州大学伯克利分校获得博士学位之后便开始在斯坦福大学工作，斯坦福人工智能实验室聚集了世界上顶尖的AI科学家，吴恩达在加入实验室后，开始了不断的探索，究竟如何才能实现这一假说呢？
在他的构想中，这种“单一算法”应该是一面像神经一样的大网，每个小单元都按照自己的方式传输、反馈、纠错，最终互相训练出真正的思考。
直到2010年，他受邀加入谷歌开发团队XLab团队并担任顾问身份，这时他才有机会去尝试这个“大网”的建设。众所周知，XLab团队先后为谷歌开发了两个知名项目——无人驾驶汽车和谷歌眼镜。
在这里，吴恩达遇到了志同道合的杰夫瑞·迪恩，两人一拍即合，再拉上其他几个朋友，一个团队就算是成立了，而这个团队，就是著名的google Brain的雏形了。
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谷歌大脑作为全球最大的神经网络，能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。著名的Alpha Go背后就有它的影子。它运用深度神经网络技术，将人工智能在谷歌产品中的运用带上了新的台阶。
可以说，吴恩达主创的谷歌大脑奠定了谷歌在人工智能领域的位置，这里就不得不提的一个项目就是著名的“google cat”。
这也是吴恩达最为知名的一个项目了，他让所开发的人工神经网络再youtube上观看一周的视频，使得这个人工神经网络自动学会了如何去辨别“猫”这种动物。可能你会觉得这个机器没什么了不起，再看了将近一千万张图片之后才能做到连三岁小孩都知道的事情。
而这正是机器学习的厉害之处，一个三岁小孩可能一开始并不认识猫、狗这些动物，但是人的大脑具有不断学习的功能，再看过很多次猫和狗之后，就自然记住了，而机器如果也能通过这种大量的观看学习，就能记住并精准识别的话，可能这次是“什么是猫”，下次就是“什么是我”了，一旦它有了自己的意识，结果又是如何？
google cat在当时引起了极大的轰动，也被认为翻开了人工智能史上新的一页。吴恩达也表示，这项技术会用于谷歌无人驾驶汽车上，用来识别出现在汽车前面的是儿童还是动物，来避免事故。
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2013年，吴恩达入选了《时代》杂志年度全球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。在这个奖项之前，早在2008年吴恩达就入选了《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰，入选者是35岁以下的35个世界上最顶级的创新者之一。他在科技领域的影响力可想而知。
而真正说到吴恩达对于新一代年轻人的影响，并非完全是他在科技领域的成就了，毕竟世界范围内厉害的大牛不在少数，那么他是如何做到“特殊”的？
“要做的事很多”
吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（SEE）项目，这个项目把斯坦福的许多课程放到网上，供全世界的年轻人免费学习，并且，他自己也录制了很多视频讲座，包括机器学习的课程。2012年斯坦福的另一位教授找到吴恩达，表示了与他合作创立网站的想法。
这个网站就是 Coursera，他们在上面放上了吴恩达机器学习课程，在上线一个月内就突破十万人报名。而如今提起这个网站，应该绝大多数已经或者想要步入AI领域的年轻人都学习过他的课程。
这也正是年轻的AI学习者们对吴恩达有特殊情怀最大的原因吧。
当然，吴恩达并没有停下脚步。
2014年，百度宣布吴恩达加入，并由他担任百度首席科学家。这个消息当时在国内甚至国际上引发了十足的关注与讨论，美国权威杂志《麻省理工科技评论》认为，百度将引领一个创新的软件科技时代，会更加了解世界。
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百度作为国内在人工智能领域布局最早的企业之一，一直以来在人工智能上投入了巨大的精力，这一举动无疑是国内互联网企业引入的重要外援力量。
2016年李彦宏首次提出“人工智能是百度核心中的核心”、“人工智能对于百度来说意味着什么？我们用四个字来描述，就是百度大脑”。
百度大脑的负责人，正是吴恩达。
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而正当大家等着吴恩达在国内“撸起袖子大干一场”的时候，不到三年时间吴恩达就从百度离职，对于自己离职的原因，吴恩达在接受采访时如此说道：
百度与谷歌都是伟大的公司，但离开了这两家公司，我还是有很多事情可以做的。正如电力与互联网曾改变世界那样，我认为现代人工智能技术的兴起将为初创企业与现有企业的转型提供大量机会。随着互联网的兴起，像微软与苹果这样的老公司已经转型，尽管他们曾经并非互联网公司。初创企业也不可忽视：谷歌，Facebook，亚马逊与百度，同样在研究AI。
如他所说，吴恩达在离职后立即推出了三个备受关注的AI计划：AI Found 帮助初创企业从零开始成长；Landing AI 帮助现有公司从事AI项目；deeplearning.ai 则是帮助普通人学习AI。
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19年初，吴恩达表示AI已经不仅仅局限于科技公司，像一些制造工厂、农业器械厂商、医疗行业，也会开发很多AI解决方案以助力发展。这也就能理解Landing AI为何要与富士康合作“从制造业开始”了，传统产业面临的挑战，正是Landing AI的机会所在。
富士康董事长郭台铭与吴恩达 | 图源：新浪科技
在AI医疗上，吴恩达同样也取得了不错的成绩，在17年从百度离职后，吴恩达带领自己的团队开发了一个新的机器学习模型，通过心电图来判断患者是否心律不齐，效果十分显著，甚至超过了专家。
2018年吴恩达团队又开源了MURA数据库，包含大约15000个病例的上肢肌肉骨骼X光片，并且该数据库免费使用。同年11月份，进一步开发了一种深度学习模型MRNet，用来进行膝关节磁共振成像异常诊断。
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2019年下半年吴恩达团借助了AI算法，帮助放射科医生改进脑动脉瘤的诊断。虽然加强AI与临床医生的有效合作在目前来看还是困难重重，但他坚信，“医疗领域的大革命即将到来，十年内，医疗行业将会更多应用到AI，变得和今天十分不同。”
从谷歌到百度，再到自己创业，我们能看到吴恩达不断变化的轨迹之外，也能略微瞥见这十几年人工智能的发展路径。去年的人工智能大会上，吴恩达提出了几大AI发展趋势：AI的学科过渡、从大数据向小数据的过渡、AI在模糊标签方面也可以发挥作用、未来人机交互。
图源：www.thepaper.cn
暂且不顾人工智能技术将会如何发展，但是我们始终不会忘记每一个在人工智能发展历史上留下重要痕迹的人。最后送上吴恩达2020年的祝福：充满好奇，保持学习。
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