【网易智能讯 6月6日消息】吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域最重要的思想家之一。其负责谷歌的“Google Brain”项目，旨在开发深度学习算法。2011年，他领导斯坦福大学大型开放在线课程（MOOC）平台的开发。超过10万名学生注册其机器学习课程。吴恩达还与全球一些顶尖大学合作推出高质量的在线课程Coursera。今天，Coursera是世界上最大的MOOC平台。而最近，他负责百度的人工智能团队。
在他的领导下，百度成为了世界上为数不多的人工智能公司之一，涵盖了语音、神经语言编程、计算机视觉、机器学习和知识图谱等多领域专业技术。吴恩达带领的团队为该公司开创了两个新的业务部门：自动驾驶业务部门以及DuerOS会话式计算平台。
3月下旬，吴恩达宣布从百度离职，在一篇文章中他指出，“百度的人工智能技术非常强大，整个团队都很有才华;我相信百度会继续蓬勃发展。”“离开百度之后，我很高兴能继续致力于整个社会的人工智能转型发展和人工智能的普及使用，让每个人都过上更好的生活。”
对于其接下来的计划我不免好奇，所以我造访了他位于斯坦福大学盖茨计算机科学大楼的办公室。考虑到迄今为止他的职业有多大的影响力，我很好奇他会把精力会转向何方。我们还谈及他对一些初入人工智能领域公司的建议，一些首席人工智能负责人的角色以及最有可能受到人工智能影响的行业，此外他还谈到了美国和中国商业文化的比较等各类话题。
彼得高（Peter High）：你已经离开了百度。那么你的职业生涯将走向何方？
吴恩达：在过去的仅仅几年时间里，人工智能技术已经取得了成功。我们现在可以做很多事情，而这些事情在三、四年前是完全不可能的。这为百度、谷歌、Facebook、微软等大型科技公司创造了巨大的机遇。同时它也为小型科技团队创造了机会，不论他们是营利性或企业还是非营利性机构，亦或是初创公司，都能够去做有意义的工作。
就像电力和互联网改变了世界的一切一样，在接下来的几十年里，人工智能也将改变一切。同时，我也在研究一些类似的想法，探索新的人工智能业务。让我感到兴奋就是找到支持全球人工智能社区的方法，让世界各地的人们都能获得开发人工智能所需的知识和工具。
彼得高：人工智能是一个广义的话题。哪些领域最让你感到兴奋，且在短期内的机遇最大？
吴恩达：人们经常问我，“安德鲁，你认为人工智能会改变什么行业？”我通常回答说，想想什么行业不会改变反而比较容易。说实话，我很难想象出哪一个不会被改变。例如，我在一次会议上指出，我说也许理发师的工作可能比较安全，因为我不知道如何开发出一个剪头发的机器人。但我的一个朋友是机器人教授，她从观众席上站起来，用手指指着我的头说：“对于大多数人的发型，我同意安德鲁的观点，我们无法打造出一个通用的理发机器人，但我完全可以开发出一个能剪特定发型的机器人。”
很难想象一个人工智能不会改变哪个主要行业。这包括医疗、教育、交通、零售、通信和农业等各类行业。人工智能在所有这些行业中都能产生巨大的变化，这令人惊讶但无可辩驳。我听过你说，彼得，有时候你觉得这是一件很遥远的事，但事实上它就在地平线上。我认为很多实现这一目标的工作正在进行之中。当然，最敏锐的首席执行官和首席信息官，或许还有一些新的首席人工智能负责人，正在积累必要的人才和工具，或者已经在使用这些工具，来重塑他们的业务。
彼得高：对于那些在早期探索人工智能的首席执行官、首席信息官和首席人工智能官们，你有何种建议？
吴恩达：在新技术崛起中，比如大约100年前的电力发展和20年前互联网的兴起时，许多组织开始都是雇佣一个领导者来筛选新技术，并找出如何将其整合到他们组织中的方法。在100年前，电力技术很复杂。那时有交流电和直流电，你可以从不同的公司购买电力，而且需要衡量可靠性与电力成本。我们是想要安装电动马达，还是电动马达和照明系统的组合？而公司必须做出类似的决定。首席执行官们不知道如何解决电力问题，所以他们聘请了一位专家，一位电力公司的副总裁来为他们解决问题。而如今，电力已经商品化，可靠性不断提高，因此不再需要这个角色。20年前我们看到了首席信息官的兴起，其专门负责处理互联网和计算机信息。
同样，人工智能也是一种强大和复杂的技术。首席执行官在整个组织中实现人工智能的成功或失败，将取决于他们能够雇佣一个有效领导者来完成这个工作。在一些公司中，首席信息官或首席数据官正在扮演这个关键角色。
几个月前，我写了一篇文章，题目是“招聘你的第一位首席人工智能官”，提供了一些具体的建议。人工智能技术令人兴奋，但它也不成熟。我斗胆冒天下之大不韪，但人工智能技术在孤立状态下是无用的。它需要定制化，将其与你的业务理念相匹配。要做到这一点，需要对你的公司有一个广泛的了解，同时对人工智能技术有一个相当深刻的理解。
如今，要想利用人工智能的价值，比如如何将人工智能融入你的医院，或者如何在你的物流网络中使用人工智能，需要一个了解业务环境的团队，并具备跨职能的知识。如果没有关于业务运行的交叉知识，就很难对人工智能进行适当的定制以推动业务发展。初创公司一直在组建这些跨职能的团队。
（本文由网易见外智能翻译平台提供翻译服务，英文来源：福布斯，校对：晗冰）
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