當然，吳恩達的深度學習算法目前還比不上人腦的精確性和靈活性，但他說，那一天會到來的。
從谷歌、中國到奧巴馬政府，誰在研究深度學習?
吳恩達不是一個人在戰斗，深度學習已經是計算機科學發展的大勢所趨。2011年，吳在谷歌內部領導建立了Google Brain項目，最近幾個月，谷歌在深度學習領域的投入明顯加大，收購了加拿大多倫多大學教授杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton，人稱“神經網絡研究教父”)創建的人工智能機構。中國搜索巨頭百度也建立了深度學習實驗室，誓要在深度學習領域投入大量資源。吳恩達稱，其他科技巨頭公司如微軟和高通也都開始招聘于聘請更多研究“基于神經科學的計算機算法”的科學家。
與此同時，日本的工程師開始構建控制機器人的人工神經網絡，南非神經科學家亨利·馬克曼(Henry Markman)正與來自歐盟和以色列的科學家們合作，希望能利用數千次實驗得到的數據在一臺超級計算機中模擬出人腦。
研究的困難仍在于我們無法完全掌握人類大腦的工作原理，但科學家目前在這方面進展飛速。中國的科學家正在研究一個新的大腦圖譜，他們將之命名為“腦網絡穹頂”(Brainnetdome)項目。在美國，隨著奧巴馬政府宣布將支持籌建一項跨學科的科研項目“基于神經科學技術創新的人腦研究”(Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies Initiative，簡寫為BRAIN項目，該項目也在美國社會引發了許多爭議)，許多類似的項目正雨后春筍般得涌現，“大神經網絡時代”(Era of Big Neuroscience)已經到來。
BRAIN項目籌備委員會上周末召開了第一次會議，本周還將展開更多的項目籌備工作。BRAIN項目的目標之一，是為繪制大腦復雜回路圖開出所需的新技術，種種跡象表明，BRAIN的工作重心就是人工智能。美國政府對BRAIN項目撥款的1億美元中，一半來自美國國防部高級研究項目局(Defense Advanced Research Projects Agency，簡稱Darpa)，超過了美國國立衛生研究院(National Institutes of Health , NIH)的撥款數，美國國防部研究部門稱，希望 BRAIN項目能夠“催生新的信息處理架構或者計算方法”。
如果我們能夠搞清楚人類大腦成千上萬的神經元如何互相連結以及中樞神經系統存儲和處理信息的原理，那么像吳恩達這樣的工程師對于“人工大腦”的設想就能夠更加清晰，對于人腦的研究成果和數據將能購幫助深度學習算法的研究，也能加速諸如計算機“視覺”、語言分析，以及蘋果和谷歌等公司為智能手機提供的語音識別等技術的發展。
“所以我們要學習生物生存使用的技巧，問題的關鍵在于生物將秘密隱藏得太深了。”加州大學伯克利分校計算神經科學家布魯諾·奧爾斯豪森(Bruno Olshausen)感慨道，“我們還沒有掌握這些秘密所需要的工具。”
未來：得人工智能者得天下
隨著移動設備的崛起，“破解人類神經密碼”愈發迫在眉睫。由于設備越來越小，我們需要它們運算更快、更準確。然而，隨著電子設備的基礎元件晶體管的尺寸不斷縮小，將它們變得更精確更高效的難度也越來越大。比如，想要加快設備的運算速度，需要給設備提供更多電能，但更多電能會讓設備的運算系統更“嘈雜”，也就是說，它得運算精確度會下降。
奧爾斯豪森介紹，目前工程師們智能通過避開問題核心的方式來應對上述問題，力求在設備大小、運算速度、能耗之間取得平衡，而人工智能技術對此則能提供更好的解決方案。“生物科學能讓我們直面問題的根本所在，生物內部的轉換機制也是天生‘嘈雜’的，但其找到了一個辦法來適應和忍受這些干擾噪聲甚至對之加以利用。如果我們可以搞明白生物內部應對這些雜音的方法，我們就能開創一套截然不同的計算模型”。
科學家的目標并不是將計算設備變得更小，他們的目標是讓計算機能夠做到的事情更多。不管背后的算法多么復雜，目前的計算機無法幫助人類去雜貨店購買物品，或者幫助人類挑選適合的衣服、錢包，處理這樣的事情，計算機需要添加更高級的圖像智能識別技術以及像人類一樣的注意力和記憶力，如果能夠實現這一點，那么計算機能夠處理的事情的想象空間將變得無窮大。
“全世界都意識到，如果你可以解決這些問題，人工智能領域存在的無限商機就會被打開。” 奧爾斯豪森預測。
而驅使谷歌、IBM、微軟、蘋果、百度這些公司競相開發高級機器學習技術的原因，正是其背后蘊藏的巨大商業潛力。紐約大學教授、深度學習領域的專家燕樂存(Yann LeCun)教授預測，兩年內，將出現大量的機器學習領域的初創公司，其中很多可能會被大公司收購。
雖然最優秀的工程師一般不會同時是人類大腦研究的專家，但如今對于計算機科學領域的工程師來說，掌握一些神經科學的知識可能成為巨大的優勢。“我們需要與神經科學領域的科學家更加緊密的合作，”百度的于凱(音譯)表示，于凱正在考慮招聘一名神經科學領域的科學家，“我們已經在與他們合作，但是我們做得還不夠。”
吳恩達的夢想正在照進現實。“我有了希望，不只是希望，我們可能能夠實現真正的人工智能，”他說，“我們當然還沒有找到正確的算法——這可能需要長達幾十年的時間，要實現它很不容易，但我看到了希望。”
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本文標題：Google Brain之父：計算機終將能夠模擬人腦
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