据《休斯敦纪实报》8月21日报道，在斯坦福大学吴恩达教授（Andrew Ng）的率领下，谷歌和百度的团队已经开始致力于打造适用于计算机的自学程序，包括垃圾邮件自动过滤和触摸式键盘，后者可以通过预测用户的说话意图，使输入变得更加简便。

作为一种让机器在无监督情况下学习的新途径，吴教授已经开始了一些测试，例如让设备在YouTube视频中自己识别出猫。通过采用常用于视频游戏的图形芯片，吴教授为人工智能领域带来了革新。

作为世界上最着名的人工智能（以下简称AI）研究人员之一，吴教授曾说，AI的进一步发展需要更多的人参与其中，所以他现在正致力于教授下一代如何“教授机器”。目前，全球有近200万人正通过学习吴教授的在线课程参与到他的研究中来。

在吴教授看来，AI是将人类从不断重复的精神痛苦解脱出来的一种方式，这一技术迄今为止已经改变了几乎每个行业，而未来也终将是一个高度机器化的时代。在长达90分钟的专访到达尾声时，吴教授透露了他的野望背后的部分心声。“人的一生短的可怕。” 这位41岁的计算机科学家说道，他将笔记本电脑转向了镜头，桌面的Chrome浏览器窗口中计算着人类从出生到死亡的天数：只比2．7万天多一点。“我不想浪费这些日子。”

最初的起点

6岁时，一位自命不凡的未来程序员从他的父亲那里第一次学习了编码。父亲是一名医生，正尝试通过编制一套计算机程序来助力于疾病诊断。“多亏了他的敦促。”吴教授说。他那时常在家里的电脑上研究这些概念。

到了16岁，他写了一套计算三角函数的程序，例如正弦和余弦。他在这个程序里使用了“类神经网络”，这是一款以人脑为基础的AI核心计算引擎。

从新加坡莱佛士学院毕业后，吴教授在斯坦福大学担任教授。他曾教导机器直升机进行特技飞行。当时吴教授带领的博士生之一，现在也是伯克利大学计算机科学家的阿布比尔（Pieter Abbeel）回忆此事时称：那是一项“鼓舞人心，令人振奋”的工作。阿布比尔说他曾经使一架价值约1万美金的无人机坠毁，但吴教授对此只是一笑置之。“吴教授总说：‘简单的东西谁都可以做到。’” 阿布比尔如是说。

里程碑

吴教授的杰出AI工作成果中包含了利用芯片为视频游戏机中的类神经网络增压。在此之前，科学家主要依靠通用处理器，如仍然运行在许多笔记本电脑中的英特尔芯片。这样的芯片虽然速度极快，却只能同时处理几个计算任务，而类神经网络则可以同时处理数千个计算任务。这时就生成了一个完全适用于各类芯片的新任务，称为图形处理单元或GPU。2008年吴教授在斯坦福大学的团队便开始针对该技术发表论文，此举也使得机器学习技术的发展被大大提速。

多伦多大学的杰弗里辛顿（Geoffrey Hinton）在2012年通过使用类神经网络在声誉极高的ImageNet比赛中获胜。他特意感谢吴教授说服了他使用这一技术。这场胜利之后，效仿者接踵而至，现代AI由此兴起。吴教授对AI的热爱与教书育人的愿望是平行的。随着这十年来在线教育的发展，他终于发现了一个两者皆可得的途径。

让机器学会学习

2011年，吴教授的“机器学习”课程启动，也随之打开了斯坦福大学其他两门在线课程的大门，并且在没有任何营销造势的情况下迅速收到了10万个报名申请。一年之后，他创立了免费在线大学课程瓶套Coursera。最近，他又辞去了百度的高层职位，自行推出了一家专注AI培训课程的公司deeplearning．ai。