京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
由经管之家(原人大经济论坛)主办的“2015中国数据分析师行业峰会(CDA·Summit)”将于2015年9月11日在北京世纪金源大酒店隆重举行。
本次峰会邀请到了精通数据科学发展前瞻的数据科学家参加,在峰会前期,我们通过峰会系列报道为大家“剧透”各位数据科学家的精彩发言。今天为大家介绍的第二位嘉宾是百度首席数据科学家吴恩达,他对人工智能的理解是“人比机器更需要人工智能”
如果你关注风投和研究基金的动向,就会发现未来人工智能将会扮演非常重要的角色。作为百度的首席科学家,吴恩达(Andrew Ng)是该领域首屈一指的创新者之一,他在斯坦福大学教授人工智能课程,主导了Google Brain项目,并创建了线上教育公司Coursera。去年,他加盟百度,吴恩达希望“教会”计算机如何去看、去听、去工作。
可能会有人觉得,为何人工智能应用在中国有如此巨大的机遇。在中国这个庞大的市场,有流量排名第五的百度网站,有购物网站淘宝,即时通讯应用QQ,媒体公司新浪及微博平台新浪微博。据吴恩达透露,百度如果设计一款应用程序,他们首先考虑的就是移动,现如今手机已经成为了中国消费者的主要渠道。
吴恩达谈到自己所做的研究工作时,充满了激情。如今,他在加州森尼韦尔市百度美国分部管理一支不断壮大的队伍。最近,他在Skype上接受了国外媒体Wired的访谈,描述了自己对机器智能的看法。
许多公司,包括百度和其他公司,都有出色的计算机视觉技术,可以完成很多看似不可能完成的工作。我认为比较具有挑战性的是,如何开发出最吸引人的产品。截至目前,我不认为有人做出什么杀手级应用。
在硅谷,有很多初创公司在农业和购物(特别是许多服装类购物)领域里使用计算机视觉技术。拿百度来说,如果你寻找一张电影明星的照片,我们实际上会使用面部识别技术去识别这位电影明星,之后再告诉用户他的年龄和爱好等信息。如果这位明星身上穿了件好看的衣服,我们也会帮助用户寻找类似风格的服装,并展示出来,这些都非常受用户欢迎的。
得益于此类技术,广告商会不会在这些照片上竞标营销自己的品牌呢?百度现在还没这么做,我们只是为用户寻找一些相关的服装。但是这项技术完全可以应用在很多垂直领域里,比如识别人们的爱好和度假目的地,然后给他们推荐一些类似旅游目的地的照片。计算机视觉技术有很大潜力,但现在我们还没有完全掌握该技术。我们应该担心毁灭性的人工智能吗?最令人信服的原因是什么?我想,从现在开始后的几百年时间,如果人类发明了一项我们从未听说过的科技,或许计算机会变成恶魔。但未来是不确定的,说实话五年后会发生什么我都不知道。我之前说自己不担心人工智能成为恶魔的原因,其实就像我不担心火星上会人口过剩一样。百年之后,我希望人类能在火星上建立殖民地。但是,现在我们连脚都没有踏上过那个星球,又何必胡思乱想呢?人工智能方面的工作是什么样子呢?我觉得人工智能就像是去构建一艘火箭船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎,但燃料不够,那么肯定不能把火箭送上轨道;如果你有一个小引擎,但燃料充足,那么说不定根本就无法成功起飞。所以,构建火箭船,你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。
深度学习(创建人工智能的关键流程之一)也是同样的道理,火箭引擎就是深度学习模型,而燃料就是海量数据,这样我们的算法才能应用上。
你在Google工作过,对他们的自动驾驶汽车有什么看法?我在Google工作时,办公室和自动驾驶汽车开发团队距离很近,而且和他们团队中很多人都是好朋友,对于他们在做的工作,我觉得很棒。但是说实话,我无法直接给他们提供帮助。
绝大多数人会觉得自动驾驶汽车离自己还比较遥远,同时对于如何便捷实用自动驾驶汽车也存在一定的混淆。实际上,自动驾驶汽车并不是说要让一辆汽车自动行驶一千英里,或是想开到哪儿就开到哪儿。它的真谛和机器学习有些类似,机器学习技术希望能够提升准确率,比如达到90%到99%的准确率,尽管达到99.99%非常困难。自动驾驶汽车也是如此,它的目的在于推动更安全的驾驶,一辆自动驾驶汽车肯定比一辆被醉汉驾驶的汽车安全的多。
你创建了Coursera,并极力推动线上教育项目,那你如何看待教育的未来?在教育下一代如何用不同方法解决问题上,我们的教育系统其实已经做得非常成功了,比如当拖拉机取代传统农耕劳动力,我们就会教授下一代去工厂工作。但是我们还做不到同时教授大批量的人去完成创造性工作。
你认为未来自动化会取代人工吗?自动化会降低产品成本,说不定工人每周工作10到20个小时就可以了。
我觉得工作时间应该减少到0!我觉得最低生活保障可以作为一种长期解决方案,但其实,我也不确定这是否是最能让我自己接受的解决方案。我觉得有了社会福利,那么所有人类都会有足够的精力去做一些创造性的事情。当人类有了进行创造性工作的技能,世界将会变得非常非常棒!
2015中国数据分析师行业峰会即将开幕,欢迎数据分析行业每一位数据人参加报名!
报名咨询电话:010-53675708/53675718
更多关于峰会详细信息,请点击“阅读原文”或扫描二维码,还可在线报名呦!!!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09