有情感的机器世界：百度首席科学家吴恩达其人2025年6月3日

情感罗生 2025-06-03 72

　　这要从图灵说起。作为人工智能的鼻祖，图灵在1950年的一篇举世闻名的论文中，提出了一个世界级的难题，即隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。

　　超前吧？不过这个问题，在将近半个世纪的光阴中，始终无法获得即使只是有一丁点希望的进展，以至于人们开始质疑人工智能是不是“伪科学”。

　　有蟹粉可能会问，难点在哪里？人工智能到底能不能成为现实？据了解，困难在于科学家们始终没有找到办法解决机器能够像人类一样能够自动学习归纳，产生新的知识。

　　也就是说，无论多么高速的CPU、无论多大容量的存储，本质上，在过去的计算机发展史上，电脑还只是一个仅仅具有记忆能力的玩具——与精密复杂的人类大脑无法相比。

　　转机发生在2012年，一位来自斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng(吴恩达)和在大规模计算机系统方面专家JeffDean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN，Deep Neural Networks)的机器学习模型，其令人惊讶之处在于——当你把海量的数据投入进去，作为机器，他自己产生了意识——能够自己领悟到“猫”的概念。

　　于是，人工智能在人类的科技史上最终大的突破在于机器终于第一次有了自己总结和归纳的能力，这种能力也是人类学习新知的基本能力。

　　不过很遗憾，这位吴恩达先生当时作为谷歌大脑的中枢人物和机器学习科学家，其在公众的知名度显然不如他作为在线教育公司Coursera的联合创始人更有名。

　　原因在于这位吴恩达将作为首席科学家全面负责度娘的研究院，其中有一个神圣的使命就在于进一步推动Baidu Brain计划。据了解，“Baidu Brain”计划被视为决定度娘未来战略计划之一，通过用技术模拟人脑思维，度娘大脑现在大约已经相当于2~3岁孩子的智力水平。

　　度娘掌门人Robin甚至声称未来将对吴恩达整个研发中心投入3亿美元，并且把整个团队的人数扩张到200人左右。

　　Robin对吴恩达的重视可见一斑，Robin曾特别提及“百度大脑(Baidu Brain)”融合深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构造起深度神经网络，将在政府、NGO、制造、金融、零售、教育等领域开展项目合作。

　　对于Robin来说，要真正实现BaiduBrain，想继续保持度娘技术的领先性，在挑战图灵测试的进程中，寻找一位在机器学习领域的顶尖学者，吴恩达或许正是不二人选。

　　谷歌大脑的项目经历、人工智能领域的学术造诣、首次深度学习(deep learn)的实战型突破，华人背景，以及在全球最活跃的人工智能研究圈子的人脉资源，这都是吴恩达的稀缺性所在。

　　人与人之间的沟通与交流是自然而富有感情的。但是在过去岁月中，以及还在经历的现在，我们与机器的交流方式始终没有更好的进步，遑论图灵先生的天问。

　　但是期望计算机也具有情感，以及与人类能够自然和谐的交互，让机器的世界也有人类的体温，始终没有被科学家们放弃。

　　美国麻省理工学院(MIT)的Minsky教授在其1985年的专著“Societyof Mind”中幽幽的写道：问题不在于智能机器能否有任何情感，而在于机器实现智能怎么能够没有情感？

　　因此，像吴恩达这样的人工智能领域的科学家们来说，要造出那个懂情感的机器人，首先就要弄清楚人类大脑的思考模式和运作的模式。

　　这并不是一件简单的事情。不过还好，几十年以来，认知神经科学、生物学、人工情感科学等学科的发展，让人类对自己的神秘又神奇的大脑不再那么的陌生，也给人工智能的发展推波助澜。

　　这其中要感谢1981 年的诺贝尔医学奖获得者大卫·休伯尔(DavidHubel)，一位出生于加拿大的美国神经生物学家，和是一位瑞典神经科学家，托斯坦·维厄瑟尔(Torsten Wiesel)—— “发现了视觉系统的信息处理”。

　　这个意外的发现激发了人们对于神经系统的进一步思考：神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。从原始信号，做低级抽象，逐渐向高级抽象迭代。

　　机器学习中的Deeplearning就是借鉴了这个过程，实现了从低级概念向高级概念的分层抽象。所谓深度学习，其实就是分的层数的多少，也就是从低级概念一层层向高级概念抽象的过程中，需要的级数。

　　于是，机器终于具备了可以在没有人工干预的情况下自动归类数据特征，能够进行初步的知识归纳和总结的能力了。

　　这是机器的一小步，却是人工智能的一大步。机器智慧或许将不再遥远——这也是Robin为何敢夸下海口的底气：未来几十年内，度娘大脑将具有十几岁甚至二十岁的成年人的智商。

　　我们都知道数据是核心，但是不能产生新的知识的数据就是一潭死水。如果图灵测试是人与机器交流的终极目标，对于度娘来说，布局人工智能，为人类提供有体温的、更自然的交流和服务，自然很重要。

　　在信息的服务上，经历了门户、搜索、社交三种业态，本身就是一个从静态智慧向动态智慧、从机器智能向人工智能发展的一个历程。

　　而在这个历程中，始终不变的之人类集体智慧和协同智慧的加入——显著的例子是社交应用的数据推荐。

　　而如果人工智能的发展，使得机器能够在海量的数据中自动的产生智慧，我们将能在浩瀚如海的，散落在这个温润的星球人类智慧，进行重新的发现和创造。

标签：生情感世界

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