【福利赠书】人工智能真的来了

2010年，斯坦福大学计算机系一位年轻教授，在研究过程中发现，如果构建的神经网络越大，表现就会越好。他把这个发现告诉了好朋友，并拉上好朋友，和一位年轻的CEO在一家日本餐馆里，边吃边聊这件事。教授雄心满满地说：“我们应该把这件事做起来！”三个小伙子一拍即合，多年以后，这顿饭吃了什么，他们忘记了，但因为这顿饭，他们开创了一个伟大的局面。

这位年轻的教授叫吴恩达(Andrew Ng)，他是一位天才的华裔科学家；那位好朋友叫塞巴斯蒂安•特隆（Sebastian Thrun），他是Google X的领导者；CEO则是大名鼎鼎的谷歌掌门人拉里•佩奇（Larry Page）。他们在佩奇最喜欢的一家日本餐馆，头脑风暴出了后来赫赫有名的“谷歌大脑”。吴恩达向佩奇展示了PPT，图上是他们可能在斯坦福大学建立的神经网络的大小，图还很小，需要不断扩充。吴恩达觉得如果能借力于谷歌，就可以让这幅图扩充得更快。于是，吴恩达加盟谷歌，立志建立全球最大的神经网络，这个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。

今天，几乎所有有价值的机器学习都是有监督学习驱动的，这不同于大多数人类的学习方式。大多数人类的学习是基于小样本的，他们通过观察世界，以及生活在其中，以此进行学习。人类学习识别的方式，并不是父母上万次甚至十万次地给你指出这个是什么。相反，当你还是个孩子的时候，你观察周围的世界，接收图像和声音的信息，然后自己就能识别出这些东西。尽管对于机器的无监督学习，我们还存在很多未知，但我们看到了这种方式的突破——机器第一次不再依赖人类的训练，可以自主学习了。不过吴恩达还是表示：“无监督学习虽然有很多让人兴奋的地方，但是现在大部分无监督学习仍然处在边缘地带，我们还不清楚它实际的算法。”

无论如何，我们一点一点地教会了机器“看”。从“看”到“看见”，机器笨拙地学习、理解以及表达。我们经过了一段漫长的旅程，在探索的道路上，我们才刚刚起步。

与很多孩子一样，童年时代的吴恩达也被父母要求着学习钢琴、小提琴，他说对此不喜欢也不讨厌，他觉得作为孩子，这样也是应该的。多乖的男孩子，我不禁问他：“你有没有过一点叛逆？”（吴恩达的回答⋯⋯呃，如果你碰巧是“学渣”，请自行绕道至下一段落。）

“我觉得在学钢琴方面，我并不叛逆。我童年不一样的是，当我在学校考了高分，父母总是会大惊小怪。我每次考到A，他们总会说：‘安德鲁，你好棒！’久而久之，每次考试我要是考了高分，我就瞒着他们，因为我不想让他们大惊小怪，我不想让他们知道我考得好。我觉得这有点怪。”

“无敌是多么多么寂寞，无敌是多么多么空虚⋯⋯”不知道为什么我的脑海里瞬间飘过这句歌词。玩笑归玩笑，我想吴恩达的父母一定为儿子骄傲。再往后，吴恩达就开启了学霸的彪悍人生——在美国，计算机科学方面最好的大学——斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基•梅隆大学、加州大学伯克利分校，都被吴恩达读了一遍。