在對比中美科技創新時，一種普遍的觀點常被提起：硅谷的極客立志于改變世界，夢想遙遠而偉大;中國的創業者們只為更大的市場，視野短淺而狹隘。

　　這種觀念常用來解釋中美當前呈現的科技創新現狀。人們愿意在談論Google的AlphaGo圍棋機器人、埃隆-馬斯克的SpaceX的時候，順便揶揄感嘆一下萬眾創新的中國，遍地O2O。

　　百度首席科學家Andrew Ng
并不同意這種看法，這位取中文名為吳恩達的華裔科學家，加盟百度前，是斯坦福大學的任職教授，是“谷歌大腦”計劃的主創人員，此外還參與創立了教育技術公司Coursera——一個普通人通過免費的網上課程學習，也能拿到世界名校課程修習證明的網站。

　　在吳恩達看來，無論是他目前主導的百度人工智能研究院，還是中國遍地開花的O2O，都同屬于偉大的技術。因為他們都在通過技術讓更多的人受益，或是讓人們有更多的時間去做更有意義的事情。

吳恩達：我剛注冊了微博，說什么會讓中國用戶感興趣?

　　從加盟百度的原因說起

　　2014年5月16日，吳恩達加盟百度的消息甚至在國際上引起關注，美國權威雜志《麻省理工科技評論》(MIT Technology
Review)還給出了看似夸張的評價：“百度將領導一個創新的軟件技術時代，更加了解世界。”

　　實際上，這位人工智能領域的科學家早就在國際上享有盛譽。2013年，吳恩達還被《時代》雜志評為年度全球最有影響力100人，成為16位科技界代表之一。

　　不過，從谷歌加盟百度，還是令很多人不解。在大眾印象里，對于前沿科技的探索，谷歌所具有的優勢要明顯得多。但吳恩達有自己看問題的方式，這位華裔科學家很清楚自己的研究最需要的是什么。

　　吳恩達曾在百度董事會上談到了加盟的初衷，后來百度董事丁健將原話轉述給了新浪科技：“他說參與到這邊很重要的原因，是看中了數據的’數量’。他有一個很好的比喻，人工智能像發射飛船，有兩個重要的方面：一個是像’火箭’一樣的計算引擎，第二是’燃料’，就是它的數據，這兩個缺一不可。中國在人工智能這個領域，數據這一塊有它非常大的優勢，所以他要加入進來。”

　　中國有AI發展需要的燃料

　　加盟百度后，吳恩達主要在硅谷負責百度人工智能實驗室的建設，2015年5月余凱離職后，他還肩負起了百度深度學習實驗室(IDL)和百度大數據實驗室(BDL)的領導工作。不過就個人來說，吳恩達向記者表示，最感興趣的還是在自動駕駛和語音識別兩個領域。

　　這兩個領域也是百度近兩年來最為閃光的前沿科技領域。自動駕駛方面，百度于2015年年底完成了無人車的路測，并緊接著成立自動駕駛事業部，宣稱3年內將實現無人車的商用。語音識別技術方面，除了在去年發布了語音交互為主的機器人“度秘”，吳恩達主導下的Deep
Speech 2還在近期被MIT評選為2016年十大技術突破。

　　簡單來說，Deep Speech
2技術可以實現不同語言間的“同聲傳譯”。不過，吳恩達表示這項技術離團隊想要的“商用”目標還有距離，一是電腦的語音識別準確率，只有在比較短的語音范圍內，才能超過人類。一旦語音較長，電腦的“學習”能力就會表現出受限的一面。另一個原因同樣涉及到機器學習，目前的語音識別主要是將人說的話寫下來，但離“理解”字句背后的意思，還需要更深入的研究。

　　和吳恩達看好中國的原因一樣，語音識別的進一步發展有賴于大數據。

吳恩達保有教授習慣，現場講授AI原理

　　談到語音識別進一步發展面臨的挑戰，這位身兼斯坦福教職的教授開始起身走到白板前，像授課一樣寫下背后的原理：

　　“現在人工智能最核心的價值就是輸出A得到B，就是supervised
learning。輸入一張圖片，給出一段圖片描述，輸入一段語音，輸出一段文字。但這個A和B之間，需要的是大量的數據。”吳恩達解釋道。

　　他還強調大數據的作用，不會局限于A和B本身：“我們的語音識別就需要大量的數據，如果有一萬多個小時的錄音，然后這些錄音全部變成文字，再把這個數據跟深度神經網絡運算，輸出有用的東西。對于非常多的業務是很有用的。”

　　對于語音識別的應用前景，吳恩達表示很期待，他說未來的百度搜索里，語音輸入會占到50%以上。而作為交互方式，語音識別在物聯網、智能硬件，自動駕駛等等領域，都將發揮重要作用。

　　此外，吳恩達還表示，除了語音識別，無人駕駛也將在2015年的成果上繼續深入探索，并且強調這種探索的方向是將99%的安全度，提高到99.99%，涉及到具體方案上，百度會在公共交通上率先應用無人駕駛——“我們正在尋找最初的班車路線和公交路線，路線可能得大概20英里，一個大的圓環狀或能前后反復行進的路線。”

　　還不到警惕AI的時候

　　關于人工智能的話題，總免不了對于其造成的潛在威脅的擔憂。在世界范圍內，以物理學家霍金、比爾蓋茨和馬斯克為代表，不斷提醒人們要警惕人工智能。

　　但這在吳恩達眼里，這種擔憂有些“杞人憂天”，他打比方說：“其實有一句話，我在一年前講過，就是對人工智能的擔心就像對于火星人口過多的擔心。擔心火星真的有太多人了，面臨被污染，被破壞的問題。可能到了那個時候我們真的是應該擔心，找一些方法來解決他們，但現在的話，可能為時尚早。目前來講，我覺得其實還有很多人不太理解人工智能是什么可以做，什么不可以做。”

　　“人工智能什么可以做，什么不可以做”，關于背后的意味，吳恩達的理解是能都利用人工智能讓更多人受益，并且選擇的方向是路徑清晰的、可行的，而不只是一個demo而已。

　　什么樣的人工智能還處于demo階段?吳恩達并沒有一一列舉，不過在記者問到對于最近火熱的谷歌Atlas機器人的看法時，吳恩達回答說：“我對那個技術不太熟悉，不太知道他們在做什么，我覺得效果看視頻好象不錯。但從實踐來講，可能還是一個demo。”

　　“那這種demo為代表的技術背后，是不是反映出硅谷的科技公司在技術追求上更加高大上，而反觀中國，我們的創新更多是O2O這樣的?”記者緊接著提問道。

　　O2O不比“改變世界”low

　　吳恩達對此做了明確的否定，并認為中國的O2O背后有很多美國缺乏的先進技術，比如物流的管理，而且進一步來說，O2O背后的物流分配涉及到了人工智能的諸多研究。他還告訴現場記者，上一次來中國的時候，還專門感受了中國便捷的O2O服務——外賣、廚師上門、洗車等，并錄制了視頻帶回到硅谷。“中國的O2O在美國是難以想象的，很多人看了我的視頻都希望美國在這方面有更快的進展，但O2O背后的復雜技術以及中國所擁有的人口密度，美國公司學習起來可能還有很長一段時間。”

　　吳恩達還認為，無論是號稱“改變世界”的硅谷科技公司，還是中國的O2O創業，實際上并沒有高低貴賤之分，判斷標準應該是能否讓更多人因此受益，而且這種受益要看實際行動。

　　“我可以跟你分享的是，我覺得中美教育是有差別的。我從小在香港和新加坡長大，感受到的是華人教育里，一個6歲的孩子，更多的是被教育去聆聽，而對于一個6歲的美國孩子，已經開始被訓練站上講臺去表達了。所以我的感受是，很多中國人其實有很多領先的技術，只是他們沒有很好的展現和表達。中國也有很多改變世界的項目，比如自動駕駛，我們做的原因不是想做PR，我們的目的是希望改變人類的交通，這是很棒的挑戰，我覺得是這是一個很好的機會可以讓交通變得更方便、更便宜。”