专栏|从吴恩达离职百度谈AI圈顶尖人才那些事儿
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3月22日，百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）离职，在人工智能圈子里引起了很大的震动，我的朋友圈也被这个事儿刷屏了。各种八卦、小道消息、深度调查铺天盖地，热度直逼“宝强”。人红是非多，哪个行业都一样。
AI圈也是一个江湖。是江湖，那就少不了传说，各大帮派，各个剑客，一样也不会少。如果说百度是“熊爪帮”的话，那吴恩达就是负责人工智能的首席大剑客。看看吴恩达的圈内资历，亮瞎看官们的狗眼。
吴恩达（Andrew Ng），师出名门，曾任斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授，人工智能实验室主任，是机器学习、特别是深度学习方面的领先学者之一，曾经与谷歌团队缔造了“谷歌大脑(Google Brain)”。
关注AI技术的朋友，都应该知道。“谷歌大脑”是人工智能领域开发出的一款模拟人脑软件，具备自我学习功能。早在2012年6月“谷歌大脑”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。
谷歌（Google）在AI江湖的地位，自不必说，最有实力的一派。这是一家有使命的公司，使命是“将全世界的信息联系起来，并给出最佳处理结果”。看看这句话的后半句，就能明白谷歌在AI这件事儿上为什么这么玩命。
“谷歌派”人工智能方向坐镇的是杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)，被誉为世界“人工智能三驾马车”之一，毫无疑问，人工智能的奠基人，AI江湖上最资深的三个元老之一。跟他并驾齐驱的另两位元老分别是延恩·勒昆( Yann LeCun)和约书亚·本吉奥( Joshua Bengio)。
咱们先说一说杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)，毫不夸张的说，他曾经力挽狂澜，拯救整个AI江湖。上世纪80年代，他和哈佛大学神经生物学博士特里·谢伊诺斯基( Terry Sejnowski)，一同证明了马文 ·明斯基 (Marvin Minsky)的预言是错误的，从而让濒临死亡的人工智能行业迎来了第二春。
马文 ·明斯基
说到这儿，不得不在插播一下马文 ·明斯基 (Marvin Minsky)。他是神经网络技术的发明人，人工智能之父、世界上首个人工智能实验室 —麻省理工学院人工智能实验室的联合创始人、计算机领域顶级奖项图灵奖的获得者、虚拟现实先驱等。
早在普林斯顿大学念研究生时，马文 ·明斯基 (Marvin Minsky)建造了第一台神经网络学习机 SNARC。 1956年，马文 ·明斯基 (Marvin Minsky)与“人工智能”的提出者约翰·麦卡锡( John Mcarthy)以及信息论之父克劳德·香农( Claude Shannon)等人一同发起了“达特茅斯会议”，这是犹如盘古开天的一次会议，促成了人工智能革命的到来。
可惜的是，明斯基作为人工智能之父，在晚年写了本书《感知机》，江湖上普遍认为，这本书极大地阻碍了神经网络的发展。他认为，神经网络虽然被认为充满潜力，但实际上无法实现人们期望的功能。
杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和特里·谢伊诺斯基( Terry Sejnowski)实验着把神经网络技术运用到语言问题上，打破了人工智能之父明斯基的预言。第一步，他们让神经网络去学习一本儿童读物。在启动的不到 1小时内，神经网络就开始工作。最初，它能正确说出两个单词，后来词汇量开始越来越丰富，并开始自我完善。随后，他们向神经网络提供了更复杂的学习材料，例如一本有两万多个单词的词典。在经过不断学习后，神经网络甚至能朗读从未见过的新词。
他们将这一程序命名为 Nettalk。这一神经网络集成了 300个被称作“神经元”的模拟电路，并分为三层，包括用于捕捉单词的输入层，用于表达语音的输出层，以及连接两者的“隐藏层”。 Nettalk的大获成功重新点燃了研究人员对神经网络和深度学习的热情，并成为了随后所有相关研究的基础。
除了拥有杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)这种鼻祖级人物，财大气粗的谷歌以4亿美元的架构收购了深度学习算法公司—DeepMind，公司创始人德米斯.哈耶比斯（Demis Hassabis）。
德米斯.哈耶比斯（Demis Hassabis），天才级人物，这就好比是天龙八部里面的虚竹，也不知咋回事，就有了百年以上的修为。他是一个横跨游戏开发、神经科学和人工智能等多领域的天才人物，AlphaGO之父。没错，就是那条一定会载入AI历史的阿尔法狗，战胜了人类围棋冠军的“神狗”。
回头在说一下，“人工智能三驾马车”的两位两驾马车，延恩·勒昆( Yann LeCun)和约书亚·本吉奥( Joshua Bengio)。
深度学习的鼻祖延恩·勒昆( Yann LeCun)，Facebook人工智能实验室负责人，纽约大学终身教授，是卷积神经网络领域的重要推动者，在图像识别领域做出了突出贡献。在延恩·勒昆( Yann LeCun)的领导下，Facebook的DeepFace技术在同行评审报告中被高度肯定，其脸部识别率的准确度达到97%。而他领导的Facebook人工实验室研发的算法已经可以分析用户在Facebook的全部行为，从而为用户挑选出其感兴趣的内容。而不久后，那些算法还能够分析用户在状态帖子中输入的文本，进而自动提示相应的标签。
约书亚·本吉奥( Joshua Bengio)，人工智能领域三位奠基人之一，机器学习的大神，仍然全身心投入在深度学习的学术界，犹如太极张三丰，不为五斗米折腰，醉心于学术。他目前是加拿大蒙特利尔大学计算机科学和运筹学教授，机器人学习实验室负责人，加拿大高等研究院神经计算和自适应感知项目的联席主任，统计学习算法领域的加拿大首席科学家。
最近，看着一个个同行去产业界拿高薪，约书亚·本吉奥( Joshua Bengio)说：“科技领域正在招募大量人才，导致学术研究领域人员不足。对于那些大公司来说，这是件好事。但是对于学术界来说，这是一种灾难。”本吉奥称，他之所以选择留在学术界，是因为希望他的研究能够产生更大影响。他说：“我可以为全人类做出贡献，而并非帮助某个公司赚钱”。视金钱如粪土，以全人类为己任，这是妥妥的大神啊！
Michael I Jordan
仰慕着不缺钱的约书亚·本吉奥( Joshua Bengio)，必须要说一位AI巨星迈克尔.乔丹（Michael I Jordan）。你没有看错，就是这个名字。我刚看到的时候，也以为是篮球巨星乔丹跨界到人工智能了。我认真查了查论文，名字没有错，属于同名。
他是加州伯克利分校教授，曾经在麻省理工当过教授，机器学习专家，被誉为在机器学习与统计学建立联系的原创思想家之一，在人工智能界桃李满天下。没错，开头说到的吴恩达就是他的亲徒弟。
一句话总结：人工智能江湖混，能力高后也排辈。
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