文/溫泉

“我們沒想到會這么快。”2月26日下午，面對媒體的百度首席科學家吳恩達難掩他的興奮。

過去一年中，百度在人工智能方面的研發成果，開始被應用到公司內部的各項業務當中，這超出了吳恩達的預想。

吳恩達出生于1976年，是華裔美國人，2014年5月加盟百度，此前他是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任，是機器學習、特別是深度學習方面的領先學者之一。

在百度，吳恩達領導的部門是位于美國硅谷的人工智能實驗室，位于中國北京的深度學習實驗室和百度大數據實驗室，這些部門是百度未來科技的核心。2月26日下午，他首次在北京全程使用中文接受媒體專訪，介紹百度人工智能的最新進展以及他對未來趨勢的看法。

自動駕駛+語音識別

“我自己花時間最多的，是人工智能的兩個方向：自動駕駛和語音識別。”吳恩達透露。

人工智能的研究方向有很多，之所以選擇這兩個方向，他解釋，主要是因為他認為這兩個方向能夠在很大程度上改變人們的生活。自動駕駛可以減少車禍，可以幫人們節省時間去做更多的事情。語音識別，可以改變人與設備交互的方式，這將是顛覆性的改變。

2015年12月初，百度完成無人駕駛汽車混合道路上路測試，之后于12月4日宣布正式成立自動駕駛事業部，計劃三年商用、五年量產。

2015年底，百度硅谷人工智能實驗室（SVAIL）開發出深度語音識別系統（Deep Speech 2，該系統能通過簡單學習算法準確的識別英語和漢語，并且轉錄普通話片段的準確率有時可以超越人類。美國知名期刊《麻省理工科技評論》將語音接口列為2016年十大突破技術，百度最新研究成果DeepSpeech2位列其中。

吳恩達告訴網易科技，目前在這兩個領域，遇到的挑戰是如何提高可靠性。

他解釋，在自動駕駛方面，最大的挑戰是如何提高安全性。“把安全性從80%提高到99%是容易的，但是從99%提高到99.99%卻非常困難。”

同時，他坦言，2015年底取得的語音識別的成果，只是在轉錄普通話片段時的準確率有時可以超越人類，但是大段的語言識別卻還達不到這個程度。“大段的語音識別的準確率不太好說。要距離近、發音清晰、普通話比較好，才可以識別出來，準確率還要提高。”

2015年9月的百度世界大會上，吳恩達曾表示：“我相信語音有很大的潛力改變人與設備的交互方式，現在語音識別可能已達到95%的準確度，但要看你的口音等等來定，很多人沒意識到95%的準確度到99%的準確度帶來的不是量變是質變，是從你偶爾使用語音變到常常使用做到更自然，做到99%準確，將徹底改變人與設備交互，這個技術的進展讓我對人與設備全新交互充滿信心。”

“沒想到這么快”

吳恩達認為，人工智能最有價值的地方在于“無監督學習”，這也是他和谷歌的Geoff Hinton推動多年的概念。

所謂的“無監督學習”，就是電腦能夠獨立吸收和理解數據，而不需要被告知明確數據含義。這個過程近似于人類的學習方式，并且這代表一個仍有待開發的、能夠提高人工智能能力的途徑。

之前有外媒報道，找出更好的方法來讓機器自己學習，可以提高人工智能的經濟效益，并且為消費者帶來更好的應用程序。而這正是吳恩達加入百度的原因。

2015年年初，吳恩達曾在百度的The Big Talk活動中詳細闡釋過，為什么人工智能、深度學習現在會快速發展。他把深度學習比喻成火箭發射，火箭發射成功需要發動機很大、燃料很多，發動機大燃料少不行，發動機小燃料多也不行，發動機相當于神經網絡，燃料是數據。現在神經網絡越來越強大，人類數據積累越來越多。

他當時對比道，2010年最大的神經網絡有1000萬個連接點，幾年前他在谷歌的項目——谷歌大腦，當時有1000個大腦、10億個連接點，成本比較高。現在則可以用不同的技術用較少的電腦建立更多的連接點，2015年年初百度搭建的神經網絡已經達到1000億個連接點，這相當于用了更大的發動機。

吳恩達向網易科技表示，百度在深度學習方面的進展很快，但是他沒有披露更具體的情況。

與此同時，吳恩達透露，過去一年中，百度的很多部門都開始應用百度的人工智能技術到產品研發、運營當中，“我們沒有預想到會這么快”。

吳恩達對百度人工智能的未來充滿了信心，他對百度人工智能的評價是：“我們不敢說是第一，但是一定是一流的。”

他認為百度在人工智能研發方面有四個優勢：

第一，百度的人才是頂尖的；

第二，百度的快速反應能力是非常棒的，這是中國企業的優勢。就是如果發現一個技術路線不行，就會很快轉換方向，這在研究當中非常重要；

第三，百度公司創始人李彥宏本人對深度學習有非常深入的理解，而且他本人也在不停地學習；