記者 | 周伊雪
世界人工智慧大會期間，吳恩達很忙。
30日當天，他做了一個主題演講，三個採訪。此前的一週，他則頻繁與製造業、農業、金融等行業的高管見面，瞭解這些領域對AI的接受程度以及落地情況。
接受介面新聞記者採訪時，他已經聲音沙啞、講話困難，在採訪過程中需要不時喝水休息。即使如此，仍然能從低沉的聲音中感受到吳恩達對AI技術充滿熱情。“令人興奮”、“巨大 發 展”這樣的詞語在交談過程中不時跳出來。
某種程度上，這正是吳恩達願意扮演的角色——向傳統行業佈道AI技術。從百度離職後，2017年末，吳恩達創辦LandingAI，旨在為製造業提供擁抱AI的解決方案。過去兩年間，Landing AI從製造業擴充套件到農業、醫療等領域。
然而，傳統行業擁抱AI並非易事。過去幾年中，以深度強化學習為主的AI技術最大的受益者是如谷歌、百度這樣的網際網路公司，因為應用這項技術需要海量完備的資料。但在製造業、農業等眾多傳統行業，卻不具備這項條件。
一個側面也許可以印證製造業接受AI之難。
LandingAI在成立之初，吳恩達高調宣佈與富士康達成合作。在個人微博中他曾寫到，“我們很高興地宣佈與富士康的戰略合作，富士康為Landing.ai在全球範圍內提供了一個開發及部署AI技術及培訓方案的良好平臺。”但在此次採訪中，吳恩達卻並未多談與富士康的合作進展，而是將更多熱情給與了一家在中國湖南的農耕製造企業。
正如吳恩達在評論無人駕駛行業發展時所說，“人們要對這項技術能做到什麼與不能做到什麼有現實預期。”但作為一名AI技術佈道者，吳恩達顯然持長期樂觀主義態度，“我想會實現的，所以我們要持續投資，即使投資時間比人們期待要長。”
以下是專訪吳恩達的文字整理，經過介面新聞編輯：
介面新聞：您去年也參加了首屆世界人工智慧大會，在您看來，今年的大會與去年相比有何令人印象深刻的變化？
吳恩達：我很高興連續兩年都參加了世界人工智慧大會，去年我們看到各個行業的人都對人工智慧充滿了熱情，今年大家更多的將熱情轉化成了實際的應用，非常高興看到人工智慧的社群一路走來，在一年中有這麼巨大的發展。
介面新聞：2017年，您成立了Landing AI，致力於為製造業提供基於人工智慧技術的解決方案，並與富士康達成了合作。兩年來，該專案有何進展？
吳恩達：一開始我們的合作伙伴是富士康，他們在很多方面都給予了我們幫助，但現在與我們合作的公司有很多，不止一家，比如我們的團隊幫助一家巴西的公司，一同開發視覺檢查系統，除了一些中國公司之外，我們還和韓國、美國、歐洲的公司合作。
我們現階段正在開發一款視覺檢查系統。在如今的製造業中，很多工廠依舊要依靠人眼來甄別產品瑕疵，一個工廠往往有幾十幾百人，透過眼睛來看產品是否有缺陷，深度學習演算法使我們能夠發現以前用傳統的計算機視覺技術所無法發現的缺陷。
除此之外，令人興奮的還有工作效率輔導系統。我認為在今後的很長一段時間，製造業工廠裡的很多的工作仍舊是由人來完成的，而管理者並不能非常清晰的瞭解到工廠裡具體發生的事情，所以我們提出了工作輔導方案，讓管理者能夠透過電腦清楚的看到，生產線上的工人在幹什麼，對他們的表現進行分析，並提出改善的意見，當然這一切是在尊重工人的基礎上做的，我們會保證善待個人，但我希望這一人機協作的例子，能夠幫助許多工人變得更加有效甚至希望他們可以享受工作。
介面新聞：您認為人工智慧在製造業比較重要的應用場景是什麼？此外，人工智慧在各行各業落地過程中存在什麼挑戰？
吳恩達：在過去的一週裡我與來自制造業、農業、電信、金融業的人士進行了交談，我看到很多CEO都對AI非常感興趣，都意識到了擁有AI非常重要。但與此同時，許多公司卻面臨著挑戰，其中之一就是找到一個正確的應用方案。因此我花了很多時間去做的事情之一，就是和不同公司的管理者一起，進行系統化的過程以幫助他們找到最有價值的應用方案，不同行業與我們合作的方式也是不一樣的。
到目前為止，AI應用最有效的行業是軟體網際網路行業，比如谷歌、百度在AI方面的發展遠遠領先於其它行業，原因在於這些公司擁有數億或者超過十億使用者產生的大量資料。但當AI應用至製造業、農業或醫療行業時這些行業通常沒有如此多使用者，這是我認為AI落地過程中的另一挑戰——小資料。
即使一家農業公司只有少量農場資料而不是成千上萬的農場資料，仍舊可以透過這些小資料來推行演算法，這對於將AI應用於除軟體之外許多其它行業非常重要。
介面新聞：有觀點認為，以深度強化學習為代表的人工智慧技術因限定條件嚴苛，在現實場景中的應用非常受限，因此商業化的回報有限，您怎麼看？
吳恩達：我認為如今深度學習炒作的成分要高於它實際的應用和它所產生的經濟影響。深入強化學習是為遊戲而設計的，但是仍然需要大量的工作，來將這些東西轉換成實際有用的應用程式。
目前99%人工智慧所創造的經濟價值是透過監督學習（深度學習的一種方法，相對於無監督學習而言）而創造的，但在許多行業中監督學習仍然有許多應用尚未被開發。但是作為一個AI社群我們有足夠的資源來投資於許多不同的領域。因此我很高興有許多研究投入到了深度學習之中。
介面新聞：無人駕駛被稱為人工智慧行業“皇 冠上的明珠”，谷歌百度等公司也在這個領域投入重金，但過去幾年商業化的進展都比較緩慢。您如何看待無人駕駛行業目前的發展狀況？
吳恩達：我認為對自動駕駛的希望都太高了，很多CEO站在舞臺上給自己的自動駕駛系統設定不切實際的計劃，這隻會導致期望過高，這是不健康的。我認為在過去的幾年裡這些預期已經得到了修正。但我想自動駕駛汽車會來的所以這是一個我們會繼續投資的行業，即使投資時間比人們所期待的時間要長。人們也會對他們能做和不能做到需要做什麼工作有一個現實的預期。