澎湃新闻记者 虞涵棋 王心馨
在普及线上课堂的过程中，吴恩达不知不觉间成为了世界上教过最多学生的人。即便是离开百度后自己开公司，他扮演的角色也多多少少带着 老师 的色彩。
从斯坦福到谷歌再到百度，他学到了不同的东西。 希望我学到的东西也能帮到其他人。 9 月 18 日，吴恩达（Andrew Ng）在 2018 世界人工智能大会期间接受澎湃新闻专访时说道。
这位顶尖的华裔机器学习专家在身高上颇具优势，幸而眼睛总是呈温和的月牙状，大大减弱了压迫感。无论说英文还是中文，吴恩达都语声轻柔。
吴恩达在 2018 世界人工智能大会期间接受澎湃新闻专访澎湃新闻记者孙懿图
他 1976 年出生在英国伦敦，16 岁时从新加坡著名的莱佛士书院毕业。在美国一路从卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校获得学士、硕士和博士学位后，2002 年，吴恩达进入斯坦福大学工作，担任斯坦福人工智能实验室的主任。他开设的机器学习课程，创下了选课人数的火爆纪录。
AI 人才缺口巨大，很长时间内都无法填补。 这是吴恩达对人工智能教育的基本判断。他给出的解决方法是网络课堂，并参与创始了著名的线上学习平台 coursera。而他本人的斯坦福机器学习课程在 coursera 上长期位列热门榜单，六年多来注册学生数以百万计。
AI 老师，多多益善。我从斯坦福了解到一件事：即使斯坦福也没有足够的 AI 教授。 吴恩达说道。他希望中国的教育机构在培养 AI 人才的过程中，能更多地采取这种 翻转课堂 的模式，将学习主动权转交给学生。
吴恩达觉得，现在是大家上手 AI 的黄金时代。 不管是 AI 新人，还是 AI 老人，我都会说：放手向前吧！
在采访过程中，记者能明显地感受到吴恩达与老师这个角色的契合。问答完第一个问题后，他特意停下来确认： 刚才我回答得挺长的，这个长度合适吗，还是需要缩短一些？
而在记者确认问答节奏没问题之后，吴恩达几乎把每个回答都控制在了这个长度附近，简直让人怀疑 小度之父 和 小度 一样是个答题机器人。
他回答的节奏也犹如编好的程序，思考时间根据问题的常规程度有所差异，仿佛是在迅速检索最接近的匹配项。但不管思考多久，一旦开始回答，吴恩达便不会停顿，保持温和而稳定的语速叙说到底。
2011 年，吴恩达进入谷歌大脑团队。很多人当时对神经网络技术新存疑虑，他便从语音和地图这两个较小的项目做起，逐渐证明了 AI 的赋能价值，然后才得以接触广告部门这样的核心业务。2012 年，吴恩达团队训练一个拥有 10 亿多个突触连接的神经网络识别出了猫的图像。这个瞬间将永久定格在深度学习的历史上。
2014，吴恩达来到中国担任百度的首席科学家，成为百度 All in AI 战略的旗帜人物之一。2017 年离职时，他给百度留下了千余人的庞大 AI 团队。
目前，吴恩达的主要精力都放在了他创始的 Landing.ai 公司上，用他的亲身经验和专业化团队帮助企业的 AI 转型。 我相信，我可以让更多伟大的公司变成伟大的 AI 公司。 他说。此外，他还成立了专注教育的 deeplearning.ai、从事投资的 AI fund，并担任自动驾驶公司 Drive.ai 的董事。这些名字里都带 AI 的企业，构成吴恩达的 AI 宇宙 ，互有支持和帮助。
尽管人工智能历史上曾经历过几次寒冬，吴恩达对眼下这一波 AI 热潮十分乐观。他评价道，AI 已经成为推动经济的引擎之一，商业落地建立在坚实的发展势头之上。
另一方面，各个国家和城市都还有很大的投入空间。 我觉得目前北京和硅谷有相对最成熟的 AI 生态，但也不是完全成熟。 他说道。比如，中国非常擅长取得市场上的创新，但在基础研究上仍有不足。
天花乱坠的噱头也是个问题。吴恩达觉得在狭义 AI 的蓬勃进展下，有些大众情绪需要纠正，尤其是对通用 AI、类人 AI 甚至危险 AI、邪恶 AI 的过度宣传。 坦白来讲，我个人没看到通用 AI 有很大进展，我希望有一天会有，但那可能是数十年，乃至数百年后了。
以下内容为专访实录，翻译自英文：
即便是斯坦福大学，也缺 AI 教授
澎湃新闻：您长期从事 AI 教学，可能是这个星球上教过最多学生的人。您在这个过程中最深的感触是什么？
吴恩达：教学的本质是让别人、让学生成功。有课的早上，我一醒来就只想着一件事：我要如何说、如何做才能帮助学生们成功？有时候我在中国、美国遇到教过的学生，得知他们听过我的课之后，职业生涯出现了新变化、新纪录、新提升，这很是鼓舞我。我也很感激数百万学生的努力和时间。说到底，教不如学重要。
AI 正在改变如此多的行业，AI 人才缺口巨大，很长时间内都无法填补。幸运的是，深度学习的兴起让 AI 变得前所未有地易上手。比如说，如果你想进入计算机视觉领域，现在比十年前容易多了，因为现在的算法简单多了，也更依赖数据。 我想现在是人们进入 AI 的黄金时代。不过，现在网上好的课程内容还不是很多，这是个挑战。正因如此，我才自豪地通过 deeplearning.ai 和 coursera，为许多人提供在 AI 领域立业所需的教育。
澎湃新闻：诚如您所言，AI 人才的缺口很大。最近中国教育部推出了一些项目，中国高校也陆续开设 AI 课程，甚至 AI 学院。您对此有何看法？
吴恩达：中国和中国高校在 AI 教育和其他方面的投入令人激动。AI 老师，多多益善。我从斯坦福了解到一件事：即使斯坦福也没有足够的 AI 教授。因此，我在斯坦福的深度学习课程是以 翻转课堂 的形势开展的。所谓翻转课堂，指的是学生接受视频教学，在家完成作业，再带到教室讨论。通过翻转课堂，我在斯坦福一年能教授三次，而非一次深度学习课程。学生们的体验也很好。我希望中国的教学机构也更多地采取这种模式。
无论 AI 新人还是 AI 老人，一句话：放手向前吧！
澎湃新闻：您对刚刚进入大学选择 AI 方向的学生们有何建议？
吴恩达：不管是对正在学习 AI 的年轻学生，还是已经拿到文凭的人，我都会说，放手向前吧！AI 的需求缺口很大，你们有很多机会去做有意义的事，改变行业，帮助传统公司转型，成立新的公司，等等等等。AI 技术太年轻了，有价值的机会太多，因为实在找不到那么多人去做。这种情况将持续很长一段时间。因此，不管是对 AI 新人，还是 AI 老人，我都要说，放手向前吧。现在有高校课程，也有 cousera、deeplearning.ai、网易云课堂这样的线上课程，上手 AI 前所未有地容易。我希望每个人都这么想。
澎湃新闻：AI 人才需要哪些素质？
吴恩达：AI 领域的成功需要勤奋和持续学习的能力。这是因为，AI 技术仍在日新月异地发展。网络课程能打下良好基础，但也要坚持阅读论文，跟上最新的研究进度。但我觉得网络课程确实是打下 AI 良好基础的最省时方法。另一个趋势是越来越多的公司利用网络课程培训员工，AI 人才再多也不够。我认为，企业应该更多地创造 AI 人才，而非仅仅聘用人才。有了线上的电子内容，CEO 和首席学习官们就可以更方面、更高效地培养成千上万的工程师。
斯坦福、谷歌、百度教会我不同的东西，希望我也能把这些教给别人
澎湃新闻：您是斯坦福的老师，在谷歌、百度等大企业工作过，如今也有了自己的企业。其中哪一段经历是最难忘的
吴恩达：斯坦福、谷歌、百度 这些角色我都很喜欢。我很幸运地在不同的地方学到了不同的课程，希望我学到的课程也能帮到其他人。我来举个例子。早期领导谷歌大脑的时候，神经网络并不是一项广泛被接受的技术，很多人心存疑虑。我的第一个客户是谷歌的语音团队，把这个项目做成了，我们团队从中获取了动力。现在很多 CEO 可以学习下这一点：你上手的第一个 AI 项目不一定得是最大、最重要、最吸金的。我们在语音团队的成功吸引到了第二个客户，谷歌地图。在谷歌地图也成功了之后，我才开始接触广告部门。因此，AI 不一定要从最大的项目起步，更重要的是，用一两个成功的项目来赢得信任和动力。我们现在的 landing.ai 也是这么做的。
澎湃新闻：美国的很多 AI 大牛都和产业界有紧密的联系，您觉得这种模式对 AI 的发展有何作用？
吴恩达：AI 的发展同时受到斯坦福等高校和企业推动，当然也有政府和研究机构的参与。这些角色都很重要。我觉得，现在 AI 找到了越来越多的应用场景，那些对学界和产业界都很熟悉的人是很重要的。快速的思想交流会帮助发展 AI。研究人员会遇到的一个问题是，在每个研究项目上都有五十个方向可以做、五十个点子可以尝试。比如我们做语音识别的时候，可以改善准确率、延时或内存占量、噪音识别等等，我们总是有那么多点子，而且可能每一个都值得去做。因此，让应用场景来推动研究，有时候能让研究人员集中到若干个重要的方向。
澎湃新闻：您百度离职后宣布了 landing.ai、AI fund、deeplearning.ai 等项目。这些项目的出发点是什么？您昨天（9 月 17 日）在世界人工智能大会上也说，AI 项目要避免和大企业竞争，但一定要有自己的长处和特色？这些项目的长处和特色是什么？
吴恩达：我目前把绝大部分精力都放在了 landing.ai 上，用 AI 帮助其他公司转型，赋能产业。我相信我可以帮助更多伟大的公司成为伟大的 AI 企业。
我们的 ai 系列公司中，还有 AI fund 负责投资初创企业，而 deeplearning.ai 则是一个教育系统。我想要帮助尽可能多的人们进入 AI，参与这项重要的事业。除此之外，我继续担任 coursera 的联合主席和 drive.ai 的董事。我的团队正在组建一个生态系统，其中的 AI 企业可以互相帮助和支持。一些项目也会和中国企业产生互动。
AI 会带来失业，但新工作会更快地诞生
澎湃新闻：landing.ai 之前与中联重科和富士康建立了合作。您觉得 AI 介入农业和制造业上能帮助解决哪些问题？又有哪些挑战？
吴恩达：landing.ai 在制造业和农业上做了很多工作，也在认真地考虑医疗方向。公司在中、韩、日、德等国家都有合作。从全球来讲，AI 需求很大。如果你能接下一个传统企业，把它变成好的 AI 企业，这能帮到很多人，也有望产生大量价值。但建立一个 AI 企业并不容易。
首先，要建立起 AI 团队；其次，要选择有所为，有所不为；最后，还要把 AI 融合进公司的整体战略。每一步都非常非常艰难。我们的伙伴企业已经很有价值了，我希望 landing.ai 的经验和专业性能 AI 让它们变得更有价值。坦白来讲，我们团队的 BD（商业发展）部门比较小，但小小的 BD 部门就已经让工程部门累死了，因为赋能需要做的工作实在太多了。
我觉得我在谷歌和百度做的事很有意义，帮助了企业，也帮到了很多人。我们喜欢和有远见的管理层合作，接下一个已经很好的企业，转型成一个很好的 AI 企业。这很难，通常需要强力而有远见的 CEO。但一旦找到了这样的好伙伴，我们就能创造很多价值，帮助企业更有效率。
澎湃新闻：很多人都担心 AI 会造成失业，尤其是在制造业领域。您怎么看？
吴恩达：尽管 AI 正在很多行业创造巨大的价值，但自动化也会带来一部分失业。幸运的是，我不认为人们会失去所有的工作，还有很多新的岗位要做。美国缺机械师，中国缺医护人员，中美都缺教师。因此，不是说人们没活干了。一些工作消失了，另一些新的工作以更快的速度诞生了。我能想到的最好的解药就是教育。我们有责任让那些工作被 AI 替代的人们得到必要的教育，以找到新工作。我也看到越来越多国家承担起这个责任，为被 AI 替代的工人们提供经济和或其他方面的支持，以得到必要的教育，不断找到有意义的工作。
没有一个国家拥有完全成熟的 AI 生态系统，北京和硅谷相对最好
澎湃新闻：您与中国的联系相当密切。您怎么看待中国的 AI 生态环境呢？
吴恩达：中国的 AI 生态系统是比较先进的，但仍要学习很多。我认为中国非常擅长取得市场上的创新，但在基础研究上还比不上美国和其他一些国家。我希望，在继续发展这些大企业的同时，中国会持续在教育上投入。
我发现中国有一点非常振奋：大家都乐意且渴望拥抱 AI 的赋能。我的 Landing.ai 在帮助企业 AI 转型的过程中，遇到很多中国企业家想要比西方企业家更快地拥抱 AI。这会推动中国的 AI 发展。
澎湃新闻：您如何看待各国的 AI 布局？
吴恩达：AI 在世界范围内发展得很快，但还没有一个国家拥有成熟的 AI 生态系统。因此，各个国家都有很大的机会。我觉得目前北京和硅谷有相对最成熟的 AI 生态，但也不是完全成熟。在未来的五年内，应该会完善很多。今天的 AI 才刚刚起步，这意味着，各个国家和城市在教育、PPP 和培训上都有很大的投入空间，方能迎来 AI 的明天。
不会再来一次 AI 寒冬了，但大众对 AI 的情绪需要得到纠正
澎湃新闻：对于 AI 是否是真正的智能，不同人有不同的定义。您对 AI 是怎么定义的？通用 AI 何时可能出现？
吴恩达：我们现在有两种类型的 AI，一种是狭义 AI，这种 AI 能在一件事上做得特别好，比如自动驾驶、工厂里的视频监督、互联网公司的网络广告。狭义 AI 改变了很多行业，正在创造非凡的价值。还有一种概念叫通用 AI（GI），它或许未来能做一个人的所有事。我们在狭义 AI 领域看到了巨大的进展，但有个问题是，狭义 AI 和通用 AI 混为一谈，有些人就会想，通用 AI 也有进展了。坦白来讲，我个人没看到通用 AI 有很大进展，我希望有一天会有，但那可能是数十年，乃至数百年后了。AI 很难预测，但我还是很乐观的，我觉得狭义 AI 就能造福很多人了。
澎湃新闻：AI 发展历史上有过几次起落，您觉得眼下这一波热潮可以持续吗？是否有潜在的风险？
吴恩达：AI 领域有过几次起落，也经历过几个寒冬，天花乱坠的宣传遗落一地的失望。我觉得不会再来一次 AI 寒冬了。和之前不同的是，现在整个经济基础都非常支持 AI。我亲眼所见 AI 成为了经济引擎，带动巨额利润。这反过来又吸引大量投资注入 AI。我认为大企业也是个支持，它们对 AI 很有动力。实话说，现在比起半年前，有更多人在 AI 领域创造价值，半年前则比一年前更多。因此，现在的 AI 落地建立在非常坚实的发展势头上，这点不会改变。但我觉得现在有些过度宣传通用 AI，希望关于通用 AI、类人 AI 甚至是危险 AI、邪恶 AI 的大众情绪能得到纠正。
