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　　編輯/桃子 拉燕

　　來源/新智元（ID：AI_era）

　　吳恩達新冠痊愈了！

　　就在剛剛，AI大牛吳恩達發推文稱：

　　“我現在幾乎沒有癥狀了，看起來病毒正在從我體中清除。”

　　根據配圖可以看出，吳恩達從2月7日確診后，共進行了3次新冠檢測。在短短7天內，新冠結果由陽性轉為陰性。

　　祝賀大佬身體恢復健康！

　　AI大牛吳恩達

　　2月7日，吳恩達稱，自己的新冠病毒檢測呈陽性。

　　此前確診后，他稱自己的癥狀類似于輕微流感，慶幸的是已接種過疫苗，所以自愈也是情理之中。

　　提到吳恩達這名字，可以用家喻戶曉來形容。

　　吳恩達（Andrew Ng）是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系教授，也是谷歌大腦的聯合創始人和主管，曾擔任過百度首席科學家。

　　與此同時，他還是Landing AI、Deeplearning.ai的創始人，Coursera的聯合創始人。

　　可以說，他是當今人工智能和機器學習領域國際最權威的學者之一，學生遍布世界各地。

　　在人工智能深度學習方面的成就，極具國際影響力。在谷歌工作期間，他與頂級工程師合作打造了全球最大的“神經網絡”。

　　這個神經網絡能以與人類大腦學習新事物相同的方式來學習現實生活。我們所熟知的“谷歌大腦”（Google Brain）便由此得名。

　　其中，吳恩達開發人工神經網絡最經典的一個案例是，讓AI觀看一周YouTube視頻后，自主識別關于貓的視頻。這個案例為人工智能領域翻開嶄新一頁。

　　此外，2012年吳恩達和斯坦福大學計算機科學系教授Daphne Koller聯合創辦了Coursera。

　　這一MOOC （大規模開放在線課程）平臺現已成為全球數萬學子學習深度學習的首選。

　　告別，大數據

　　如今，吳恩達的工作重心放在了他的Landing AI公司上。

　　他在最近一年里一直在提“以數據為中心的AI”，并希望大家的工作從以模型為中心向以數據為中心的AI轉變。

　　吳恩達表示，“過去十年，代碼——神經網絡的架構已經非常成熟。保持神經網絡架構固定，尋找改進數據的方法，才會更有效率。”

　　在接受IEEE Spectrum的一個采訪中，吳恩達探討了人工智能領域下一個十年的風向，并提出了是時候從大數據轉向小數據、優質數據的觀點。

　　關于小數據，吳恩達認為，“它同樣能夠有威力，只要擁有50個好數據（examples），就足以向神經網絡解釋你想讓它學習什么。”

　　就吳恩達提倡以數據為中心的觀點，不少學界資深人士發出質疑：想法不新鮮，方向錯誤...

　　吳恩達表示，十年前，其發起支持構建大型神經網絡行動Google Brain同樣引起了很多爭議。

　　以數據為中心的AI是一個系統的學科，旨在將關注點放在構建AI系統所需的數據上。

　　對于AI系統來說，你必須用代碼實現一些算法，然后在數據集上進行訓練。

　　過去十年里，人們一直在遵循“下載數據集，改進代碼”這一范式。多虧了這種范式，深度學習獲得了巨大的成功。

　　而目前，對于許多實際應用來說，現在更有效的方法是固定神經網絡架構，找到改進數據的方法。

　　吳恩達最后總結道，

　　在過去十年中，人工智能的最大轉變是向深度學習的轉變，未來十年，我認為會轉向以數據為中心。

　　隨著神經網絡架構的成熟，對于許多實際應用來說，瓶頸將是我們能否有效地獲取讓模型運行良好所需的數據。

　　而以數據為中心的人工智能運動在整個社區擁有巨大的能量和動力。我希望更多的研究人員和開發人員能夠加入。

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）