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扒一扒身处全球AI圈“C位”的华人大牛(技术篇)

2018-09-12
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阅读关键词:AI人物  深度 


李飞飞离开谷歌返回斯坦福的消息在产业界掀起轩然大波。


近年来,互联网和智能科技界涌现出越来越多华人精英。从他们身上,不仅让我们看到中国通向未来的科技基因,也有着一份作为同胞的民族自豪感。


从本期开始,《机器人文明》将为您深度盘点目前在产业界活跃的十位华人AI牛人,看从他们身上有哪些我们应该学习的品质,中国科技的未来在他们的影响下,又将走向何方?


本期为您带来吴恩达、李飞飞,以及姚期智三位技术大咖。


文章字数:4536,阅读需要8分钟


吴恩达:自带主角光环 AI赋能传统教主


Andrew Ng最初被业界熟知是因为他的几重身份:

 

行业:“Google Brain”创始人、“Baidu Brain”创始人。

 

学界:Coursera的联合创始人、斯坦福大学人工智能实验室主任。

 

如今,他又多了几个身份:

 

Drive.ai董事会成员、deeplearning.ai创始人、Landing.ai创始人。

 

师从Michael Jordan,吴恩达和他的同门师兄Yoshua Bengio都是AI界重量级人物,而后者更被业界认为是与Geoffrey Hinton、Yann LeCun齐名的世界范围内深度学习领域“三驾马车”。

 

深度学习Brain:Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和吴恩达

 

深度学习究竟可以做什么?吴恩达用实际行动让机器识别出了猫,成为机器通过深度学习达成视觉认知的第一人。Coursera的课堂上,他又将深度学习算法比作狗:“在斯坦福校园,如果让你写一个程序控制它,几乎不可能做到,但通过深度学习算法可以。就像训狗一样,狗做对了,你就对它说好狗,做错你就说坏狗,渐渐狗就学会了。把狗替换成机器人,就成了机器深度学习。”

 

在著名的“Google Cat”背后,是以吴恩达们为首的谷歌科学家们的一个庞大实验:用16000台计算机处理器所创建的“Google Brain”在YouTube上“观看”长达一周的视频,在这期间,Google Brain可以自动整理,并能回忆起常见的事物,在观看了千万条视频之后,Google Brain便可以辨认物体,人类和猫。

 

人类之所以有思想和意识,是因为大脑有860亿个相互连接的神经元,而“Google Brain”的神经元数量是10亿个,且还在不断增加。

 

这样说来,吴恩达的声名赫赫最重要的原因是其在用深度学习神经网络模拟人类大脑,这个想法早在三十多年前就开始讨论,但因为实现过于复杂(即使是用现代最先进的处理器,都需要16000个CPU),所以一直停留在理论层面,他的这一尝试终于打开了实践的大门。

 

谷歌有了Brain,自认是中国谷歌的百度自然不甘其后,2013年年初,百度成立了深度学习研究院,成立之初,时任百度深度学习研究院(IDL)常务副院长余凯(目前是地平线科技创始人兼CEO)便代表百度向吴恩达抛出橄榄枝,游说最终在一年之后达成效果,2014年5月,吴恩达正式加入百度。

 

和在谷歌一样,吴恩达在百度的任期也不到三年,一千天的时间里,百度的人工智能团队增长至近1300人,孵化出无人驾驶、DuerOS语音交互计算等新兴产品,并且核心技术在搜索、广告、地图、外卖、语音助手、安全识别、消费金融等百度主营业务中广泛涉及。

 

2017年3月,吴恩达离职百度的消息在业界炸开了锅,虽然突然,但也似乎必然。微博上人们纷纷调侃:“人工智能和机器学习领域的顶级权威学者,怎能满足于将自己高大上的研究就用在如何更高效的送外卖。”

 

虽然吴恩达本人没有正面回复,但从他之后的动态也从侧面得到印证。

 

离职后,吴恩达的第一个动作是加入了她妻子联合创办的Drive.ai,这个公司的近期动态是在今年5月宣布推出自动驾驶汽车服务,并在上月宣布今年晚些时候将在德克萨斯州启动自动驾驶试点项目。

 

稍晚之后,吴恩达在Twitter上公布创立Deeplearning.ai,主要是基于神经网络(NN)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、人工智能(AI)等的课程学习。今年4月,“吴恩达deeplearningai”微信公众号上线,主要是中文翻译版的课程,目前《机器学习训练秘籍》已经发布到50多章。

 

在日前举办的“2018中国人工智能峰会”上,对于近况,吴恩达坦言身兼多职,但目前主要精力放在landing.ai,该公司于去年12月底创建,向企业提供人工智能的建议和支持,同时也向企业提供人工智能解决方案。目前,已经和和富士康、中联重科等传统制造和农业企业联手进行AI新技术开发。

 

如今,吴恩达的脚步遍布全球,以landing.ai创始人的身份探访各个传统领域,不比传统互联网公司,在AI应用基本还是白纸一张的传统行业对人工智能技术缺乏深层理解,吴恩达就是要告诉业界,想要让AI为传统行业赋能,究竟应该做什么。未来吴恩达想要做的就是AI赋能教父,不仅仅是互联网,在每个人所能接触到的任何领域,都要遍布AI。

 

当然,想要做教父,不仅需要能力一流,有广大的信众,还需要孜孜不倦的传教意志。作为顶级工作狂的Andrew Ng在个人的奉献精神上还是意志坚定的。早前在回答记者是否每天工作12个小时,一周工作七天的问题时,他大笑说道:“我觉得没那么少!”

 

李飞飞: 哪有什么“逆袭” 都是理想主义死磕出来的

 

去年,网传一篇很火的关于李飞飞成长历程的文章,大概意思是李飞飞是如何通过努力奋斗,从洗衣妹逆袭成为谷歌首席科学家和斯坦福大学终身教授。单看文章标题,似乎是在说一个体力劳动者是如何成为脑力劳动者,甚至成为最强大脑。但事实并非如此,别说洗衣妹,从一开始,她就是标准学神。

 

1976年出生的李飞飞,与吴恩达同年。16岁随父母移居美国新泽西州,高中毕业之后拿到普林斯顿大学计算机系的全额奖学金,当时她的事迹还被居住的小镇当地报纸所刊载报道。

 

 李飞飞学术照

 

或许是因为工程师和科学家父母的基因,李飞飞曾经说:“探寻知识和真理是流淌在我的血液里的基因。我希望可以了解全宇宙、可以成为一个富有理性思维的人。”

 

在“了解全宇宙,成为富有理性思维的人”的理想主义下,李飞飞的选择果然非同寻常。普林斯顿大学异常优异的毕业成绩,为她带来了来自于华尔街的诸多青睐,但她没有为其中的任何高薪机会心动,而是选择通过中医和藏药研究中国,进行了为期一年的藏区游学。

 

她的人工智能之路是从第二次回归学术开始的。在人工智能经历着第三次低潮的时刻,发现人工智能是可以达成“了解全宇宙”学科的李飞飞,毅然选择进入加州理工攻读人工智能博士学位。

 

然而,在机器还只是会拍照的年代,李飞飞就开始想,如何让它能进行图形识别。没有课题经费,自然也没有人愿意和她一起研究,但当她了解到“图像识别的关键在于自主训练量”,便充分运用了亚马逊的众包平台,让全世界对这个项目感兴趣的网友一起找照片。但即使是标记了320万张照片,因为不受关注,最终对数据的研究还是没有带来影响。

 

这一年是2009年。

 

和谷歌的结缘,也是在这一年。

 

终于,一个小小的建议让整个事态发生了改观。09年年末,通过一个研究员的建议,ImageNet大赛的开启,让业界开始关注到数据,开始将数据和算法放在同样重要的层面。谷歌、亚马逊等科技巨头也开始关注ImageNet,纷纷希望将比赛持续举办下去。

 

李飞飞最为强大的,是她的洞察力总是快人一步,而且通过自己的能力和坚持让事态朝向她热爱的方向。33岁成为最年轻的教授,但想要研究人工智能时,却被同样优秀的同行劝说不要在冷门领域死磕。甚至是资本雄厚的谷歌等科技巨头们,此时的研究重点还在互联网领域,没有转向AI。

 

直到2011年,谷歌开始通过“Google Brain”项目瞄向通过大数据和深度神经网络获得机器学习的能力,李飞飞在这一领域的研究已经有数年的积累。

 

2017年,因为有近两年的学术假期,李飞飞暂时离开了斯坦福的教学岗位,接受了谷歌抛出的橄榄枝。从谷歌的气质和李飞飞的气质,就能明白她为什么选择谷歌,和李飞飞不接受华尔街现有的高回报,也不接受马上可以变现的技术,永远都在追求未来一样,谷歌无论是三位创始人,还是公司文化,都是科学改变世界,科技改变未来。

 

同样的气质,定能一拍即合。

 

在担任Google Cloud 负责人与首席科学家不到两年时间内,李飞飞高效地建立了云业务团队,帮助谷歌能够将算法和机器学习引入到云服务中。在这期间,李飞飞领导 Google Cloud 发布了企业级机器学习平台 Auto ML Vision,该平台上,用户可以训练出高质量的自定义机器学习模型。

 

除此之外,李飞飞这一年多还在两个方面为谷歌增强了影响力。

 

其一,是“佳飞”组合共同推动成立Google AI中国中心;其二,担任 Google Cloud AI/ML 首席科学家期间,创新性的推动了“AI平民化”概念。

 

昨天,今年频传的李飞飞即将离开谷歌的传闻最终定锤,她将回斯坦福继续任教。尽管与产业界暂别,但李飞飞坦言,未来会在学术和产业间寻找平衡点,并不会如传言所说的彻底离开Google。

 

确实,李飞飞的经历很好的诠释了何谓真正的科学家,不能像商人一样将嗅觉放在投入产出上,也不能像政客一样以把控人心作为决策标准,她的选择是:

 

“我做研究的心得就是,眼睛看到的前方应该是比较空旷的,如果你眼睛看到的前方是热闹的,那这个方向就不是最好的研究方向,而空旷的地方一般都不是热点,因此你必须找准自己的焦点。”

 

姚期智:华人图灵奖第一人 开辟量子计算下的人工智能

 

和吴恩达、李飞飞都是外籍不同,姚期智在2017年放弃了美国国籍,已经是中国公民,他的头衔也从外籍院士转为中国科学院院士。

 

对于年轻人来说,对姚期智可能比较陌生,一来因为他年岁较长,二来他主要的经历是在学校和学术圈,成就也集中在科研领域,与产业相距较远。

 

但在人工智能,尤其是量子计算方面,姚期智却有着举足轻重的影响力。

 

1972年,姚期智哈佛大学物理学博士毕业,师从格拉肖,后者在1979年获得诺贝尔物理学奖。之后,又在伊利诺大学获得计算机博士学位。在1975年至2011年三十多年间,姚期智在美国、中国香港和内地各大知名院校执教,直至2017年2月成为中国公民,加入中国科学院信息技术科学部。

 

从物理学转向计算机,是姚期智研究领域的一次重大转折,也致使其后来在量子算法和量子通信上做出杰出贡献。

 

事实上,传统物理学走到二十世纪初期已经面临上升瓶颈,爱因斯坦是第一个意识到普朗克关于量子的发现将要改写整个物理学的人。自提出以来,经玻尔、德布罗意、海森伯、薛定谔、狄拉克、玻恩等人的完善,20世纪前半期初步建立了完整的量子力学理论体系。

 

然而,一直到四十年前,量子计算机都处在理论推导状态。直到1982年,理查德·费曼提出利用量子体系实现通用计算的想法,1985年大卫·杜斯则提出了量子图灵机模型,1994年彼得·秀尔提出量子质因子分解算法,量子计算机的概念开始热门。

 

姚期智则是在1993年最先提出通信复杂性原理,基本上完成了量子计算机的理论基础。基于对计算理论包括伪随机数生成、密码学与通信复杂度的突出贡献,姚期智获得了美国计算机协会授予的2000年度图灵奖。直到现在,他都是第一个也是唯一获得该奖项的华人。

 

对于人工智能领域来说,“量子计算”的发明,将极大的改变传统计算机运行速度与实现人工智能所需的冯·诺依曼结构设计所需速度的差距。在研究量子力学的期间,姚期智也对算法进行了深度剖析,在其1977年的论文中,提出了Yao's min-max principle,这个原理成为了推理随即算法与复杂度的基本技术。

 

基于在量子计算、算法理论,以及密码学的杰出成绩,姚期智在2005年开设了之后在科技界桃李天下的“姚班”。2010年底,在他的带领下,清华大学交叉信息研究院成立,其担任院长职务。2011年10月,专注于人脸识别业务的人工智能公司Face++成立,它的三位创始人均从清华姚班毕业。作为导师,归国之后的姚期智加盟了Face++,出任旷视学术委员会首席顾问,如今,这家公司与商汤科技并行为中国AI面部识别领域独角兽。

  

姚期智和Face++创始人印奇

 

在当今世界第一的科技公司谷歌位于山景城的总部中,D-Wave Two量子计算机被锁在一个巨大的黑盒子里,对于量子计算的期许,谷歌希望它可以改善传统计算机在运算速度上的差强人意,同时,也可以在机器学习方面取得更大的进步。

 

量子计算和人工智能改变未来世界,这也是姚院士的期许吧。

 

下期预告:

 

【经营篇】


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— 完 —


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