今天在互聯網圈子的，最讓人茶余飯后津津樂道的事情，莫過于百度人工智能首席科學家—吳恩達（Andrew Ng）宣布從百度離職。
首先來說說吳恩達，我也是在讀研后，在導師的口中認識到這位世界頂級的AI大牛。后面也在Coursera上學習過他的Machine Learning的課程。課程的第一課在講What is a machine learning 的時候，他說過：I think the Machine Learning is the most execiting things in this century. 當初聽他講這句話的時候，心潮澎湃。感覺自己選了一個好的專業—人工智能與模式識別。
時光荏苒，尤記得2013年春，我跟第一次跟導師聊天，老師問我：你知道大數據嗎？我回答沒聽說過。時鐘撥回到現在，各行各業的人都在談大數據，大數據分析，機器學習。尤其是去年谷歌阿爾法狗的傳播效應，但是如今國內的AI發展才是處于起步發展期，學術界關于人工智能方面的論文可以說是多如牛毛，但是真正落地的技術還是聊聊無幾。其實，早在八九十年代，神經網絡方面的研究已經進入了瓶勁期，后面的研究就有點遲滯了。直到本世紀，隨著各種智能設備的普及，用戶每時每刻都在產生著海量的數據。機器可以通過深度學習來提取出這些數據中的有用價值，其實現在的Deap Learning也是從最基本的BP神經網絡發展而來的。
但是機器現在也不是萬能的，如果都一股腦的指望機器幫你分析出準確的數據，目前階段還沒那么靠譜。就像當初統計學分為兩個學派—頻率學派跟貝葉斯學派。頻率學派認為可以從事件本身建模，而貝葉斯學派則認為必須有個先驗概率。而我們現在缺少的可能就是這個人為的先驗知識。所以個人認為目前這個階段，AI技術的落地，少不了這個先驗知識。
最后在來說說百度這家公司。作為國內最大搜索引擎公司，BAT三家中的一家，百度在國內互聯網市場中占據的份額不言而喻。但是最近幾年的百度各種負面新聞纏身，或多或少影響了自身的發展。百度在AI領域的布局可以說是國內互聯網公司中比較早的，而且在某種程度上領先于其他公司。之前聽過一句話：移動互聯網紅利正在逐步用盡，人工智能才是互聯網時代的后半場。現如今國內的很多公司對于人工智能的態度是曖昧的，知道這是個好東西，但是又不愿意花大的財力，物力去吃透它，能拿來即用就好。這是中國企業的局限性，百度在這方面無疑是走在了前頭，但是距離國際水平還有待提高。也就是說目前國內對于AI理論的研究態度，還太適合吳恩達這類科學家進行產學研的結合，所以我猜吳恩達還是回山景城的可能性大！
