破解人类神经密码：得人工智能者得天下

吴恩达（Andrew Ng）是斯坦福大学人工智能实验室主任，2013年《时代》杂志评选的全球最具影响力百大人物中上榜的十几名科技人物之一，目前领导着Google Brain项目，在谷歌(微博)内部推动深度学习算法。去年6月，“谷歌大脑”（Google Brain）项目运用深度学习的研究成果，使用 1000 台电脑创造出包含 10 亿个连接的“神经网络”，使机器系统学会自动识别猫，成为国际深度学习领域广为人知的案例。

　　近日，《连线》杂志发表文章，对这位“Google Brain之父”及其研究领域进行了详细介绍，以下为文章内容摘要：

“单一算法”假说改变人工智能研究方向

有种理论说，人类的智慧来源于一个单一的算法。这个理论的实验依据是，人类大脑发育初期，每一部分的职责分工是不确定的，也就是说，人脑中负责处理声音的部分其实也可以处理视觉影像。人脑究其本质来说，是一台可以被调试以执行特定任务的通用型机器。

　　七年前，斯坦福大学计算机科学教授吴恩达偶然接触到了这一理论，这个理论醍醐灌顶般地改变了他对于人工智能本质的理解，重新点燃了他对人工智能技术的热爱，从而改变了他的职业轨迹。据他回忆，“有生以来第一次，我感到自己有可能在人工智能的研究领域取得一点进展。”

吴恩达说，在人工智能技术研究的早期，主流的理念是，人类智慧形成于成千上万个简单代理的协同工作，也就是麻省理工大学教授马尔文·明斯基（Marvin Minsky）所说的“头脑的社会”。工程师们因此相信，要实现人工智能，就必须建立成千上万个独立的计算机模块。一个模块，或者算法，去模拟语言，第二个模块处理发声说话等等以此类推。总之，按照这个早期理念，实现人工智能所需的工作量巨大，难以实现。