多年前曾有人說，“下床找鞋是個比較麻煩的事，如果百度可以告訴我，該多好。”

　　就吳恩達的信心來看，或許在不久的某年中的某一天就可以實現這一智能生活。

　　吳恩達是百度首席科學家，他習慣以1年、3年、5年及10年的時間的度量看未來和計劃工作。

　　他說他對人工智能的未來充滿希望。包括百度正在研究的下一秒，以及未來運用后的可以對著窗簾、燈光、安保系統直接說你的訴求的智能家居。

　　當這一切越來越智能，也預示著人工智能由互聯網成功晉級，成為未來主要的智能生活和商業價值趨勢。人工智能也在經歷兩次寒冬后，真正走向成熟。

　　下一秒

　　“有人問我，人工智能發展這么快，它到底可以為你做什么?我想第一，假如有一件事是一個正常人可以在一秒以后做到的，也可以使用人工智能來自動做。比如你想輸入一張圖片，一個正常人看這張圖片思考一秒就可以理解圖片上的人是否好看，這樣的事情人工智能可以做得非常好。”吳恩達舉例稱，再如語音識別能力，人工智能在聽一段語音后不需要想太久，一秒以后可以識別出語音說了什么。再如，這個烤鴨讓你嘔吐，如果問覺得這個用戶喜歡或者不喜歡這個餐館，也只需要想一秒以下就可以知道。

　　在吳恩達的描述中，一秒以下，是在非常短期的時間，在一個具體重復發生的事情中可以利用海量數據，用這些數據來預測下一次的結果。

　　這一預測方式，在百度命名為“深度學習”。深度學習，即主要依靠硬件——機器及算法模仿類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的模型，它讓機器執行人類的活動，如看、聽和思考，為模式識別提供了可能性。

　　深度學習也被譽為拯救人工智能的主要方式。在學界研究中已進行了數年，而吳恩達是百度深度學習的主要引導者。

　　深度學習的另一名稱為機器學習，吳恩達是國際人工智能、機器學習領域最權威的學者之一。

　　當年，吳恩達加盟百度，也被業界譽為百度的下一秒——人工智能將更迎來美好的發展前景。

　　據了解，吳恩達未加入百度前，是線上教育公司Coursera的聯合創始人。吳恩達于2008年發起了Stan-ford　Engineering　Everywhere”(SEE)項目，這個項目把斯坦福的許多課程放到網上供大家免費學習。吳恩達的理想是讓世界上每個人能夠接受高質量的、免費的教育。

　　但吳恩達的最大興趣是研究機器學習。2013年，他的老朋友余凱敦促他專注于人工智能。余凱那時任職于百度。在老友的敦促下，他與百度CEO李彥宏會面。在三個小時的午餐中,兩人就百度研究部門形態和將要解決哪類問題進行了商討和愿景展望。

　　吳恩達最知名的一個人工智能開發項目是，人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，自主學會識別哪些是關于貓的視頻。在人工智能界，這個案例被譽為是人工智能領域的新篇章。

　　另一起知名事件是，他與谷歌頂級工程師開始合作建立全球最大的“神經網絡”，這個神經網絡能以與人類大腦學習新事物相同的方式來學習現實生活。谷歌將這個項目命名為“谷歌大腦”。包括2010年，時任斯坦福大學教授的吳恩達加入谷歌開發團隊XLab——這個團隊已先后為谷歌開發無人駕駛汽車和谷歌眼鏡兩個知名項目。

　　時間再向前推，吳恩達的履歷或許自帶與百度相吸的基因。他1976年出生于倫敦，父親是一位香港醫生，年輕時在香港和新加坡度過。1992年吳恩達就讀新加坡萊佛士書院，并于1997年獲得了卡內基梅隆大學的計算機科學學士學位。1998年獲得了麻省理工學院的碩士學位。

　　隨著不斷學習和深造，他的履歷中與人工智能最接近的描述是，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。吳恩達主要成就在機器學習和人工智能領域。

　　全球有三個在用深度學習來做人工智能的頂尖的公司：Google、百度，還有Facebook。

　　2014年，吳恩達加入百度，出任百度首席科學家，全面負責負責運營百度在美國硅谷和中國北京的人工智能研究室。

　　加入百度后，吳恩達花時間最多的人工智能的兩個方向是，自動駕駛和語音識別。

　　這一利用深度學習締造的下一秒產物很快實現落地——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。

　　吳恩達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。而語音識別，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。

　　商業價值

　　深度學習也被譽為拯救人工智能的主要方式。在百度，深度學習被歸列在百度大腦框架內，百度大腦融合深度學習算法、數據建模、大規模GPU并行化平臺等技術。

　　2013年，在加州庫比蒂諾，百度悄然成立了專注于深度學習研究的前沿實驗室。深度學習尋求通過模擬人腦運行機制來大規模提升計算任務處理，是人工智能的一個分支領域。

　　吳恩達說，他對人工智能，以及百度的人工智能發展前景充滿了信心。而這一次人工智能的高潮，將伴隨著經濟價值的實現，得到長遠延續，不會再度迎來寒冬。

　　據吳恩達介紹，人工智能或者深度學習的想法已經存在好幾十年，不過這種技術近五六年才開始變好。

　　事實上，到2016年世界人工智能的技術剛好出了60年，但前面50年都不成功，因為那時候用的是Rule　Based的技術。一直到十年前，2006年深度學習的興起，大家發現這個技術有所突破。用深度學習來做人工智能，有了很大發展。

　　吳恩達認為，取得這樣的成就主要有兩個原因，第一就是有了海量數據，比如有百度、Google、Facebook等這類大公司。第二就是百度計算平臺，比如百度有高性能計算超級計算機，也就是說有了這些平臺才可以使用這些海量數據。

　　一個事物的壯大，必然需要社會其他因素的輔助。在人工智能領域尤為明顯。“確切地說，人工智能領域在過去曾經歷過快速進展和炒作的階段，緊接著的卻是投資和興趣的冷卻，這通常被稱為‘AI寒冬’。由于進展放緩和政府資助干涸，第一次寒冬發生于20世紀70年代。第二次寒冬發生于20世紀80年代，那一次是因為新的AI趨勢未能產生預期的商業影響。”吳恩達稱。