今天在互联网圈子的，最让人茶余饭后津津乐道的事情，莫过于百度人工智能首席科学家—吴恩达（Andrew Ng）宣布从百度离职。
首先来说说吴恩达，我也是在读研后，在导师的口中认识到这位世界顶级的AI大牛。后面也在Coursera上学习过他的Machine Learning的课程。课程的第一课在讲What is a machine learning 的时候，他说过：I think the Machine Learning is the most execiting things in this century. 当初听他讲这句话的时候，心潮澎湃。感觉自己选了一个好的专业—人工智能与模式识别。
时光荏苒，尤记得2013年春，我跟第一次跟导师聊天，老师问我：你知道大数据吗？我回答没听说过。时钟拨回到现在，各行各业的人都在谈大数据，大数据分析，机器学习。尤其是去年谷歌阿尔法狗的传播效应，但是如今国内的AI发展才是处于起步发展期，学术界关于人工智能方面的论文可以说是多如牛毛，但是真正落地的技术还是聊聊无几。其实，早在八九十年代，神经网络方面的研究已经进入了瓶劲期，后面的研究就有点迟滞了。直到本世纪，随着各种智能设备的普及，用户每时每刻都在产生着海量的数据。机器可以通过深度学习来提取出这些数据中的有用价值，其实现在的Deap Learning也是从最基本的BP神经网络发展而来的。
但是机器现在也不是万能的，如果都一股脑的指望机器帮你分析出准确的数据，目前阶段还没那么靠谱。就像当初统计学分为两个学派—频率学派跟贝叶斯学派。频率学派认为可以从事件本身建模，而贝叶斯学派则认为必须有个先验概率。而我们现在缺少的可能就是这个人为的先验知识。所以个人认为目前这个阶段，AI技术的落地，少不了这个先验知识。
最后在来说说百度这家公司。作为国内最大搜索引擎公司，BAT三家中的一家，百度在国内互联网市场中占据的份额不言而喻。但是最近几年的百度各种负面新闻缠身，或多或少影响了自身的发展。百度在AI领域的布局可以说是国内互联网公司中比较早的，而且在某种程度上领先于其他公司。之前听过一句话：移动互联网红利正在逐步用尽，人工智能才是互联网时代的后半场。现如今国内的很多公司对于人工智能的态度是暧昧的，知道这是个好东西，但是又不愿意花大的财力，物力去吃透它，能拿来即用就好。这是中国企业的局限性，百度在这方面无疑是走在了前头，但是距离国际水平还有待提高。也就是说目前国内对于AI理论的研究态度，还太适合吴恩达这类科学家进行产学研的结合，所以我猜吴恩达还是回山景城的可能性大！
