为何优秀的男女找到的配偶一般都很普通？

优秀的两个人总是会互相吸引，但是这两人未必就是最契合的一对。相反，一个优秀的人与一个普通的人的结合才是最为合理的。

我们常说：“一个成功的男人背后必定有一个好女人”，这说明一个优秀的人选择一个普通的人的情况是非常普遍的。我们可以看到，这样结合的家庭相比两个优秀的人所结合的家庭更为幸福。因为如果双方中有一个人很优秀很有能力，那么他所能得到的社会资源如工资以及人脉等也是十分丰富的，这样一来他一个人就能撑起一整个家庭的生活开支。钱的问题解决了，那剩下的就是家里琐碎的家务事了，这时候较为普通的另一半就会很自觉地担起这个责任，把家里把持得整整有条。有人主外赚钱养家，也有人主内做饭带孩子，这是一个幸福的家庭的基本分工。

如果两个优秀的人结合，那么这两个人在事业上都会有一番较大的作为。这时候要让其中一个人放弃自己辛苦打拼来的事业转而解决起家庭生活上的鸡毛蒜皮，只怕双方会有很激烈的争论。当然，如果两人都能很体贴对方，并且收入很不错能请得起佣人解决家里洗碗扫地等小问题，那也不失为一种好的选择。比如著名的吴恩达博士与其太太Carol的婚姻为很多人所羡慕。

此外，一般来说普通的配偶能更好地理解、体贴他们优秀的另一半。试想，当你在公司工作至深夜才归家，回到家里却发现桌子上煮了几样普通却散发着热气的小菜，任谁心里也是会感动的吧！

　　“大数据”（BIG DATA）这个词，是2008年在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》这本书中首次提出的。“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是对所有的数据（近似于全样本）进行分析处理的一种方法。

1．什么是我们身边的大数据？

　“大数据”已经渗透到我们生活中的方方面面。比如我们打开手机淘宝，呈现在我们面前的界面是不一样的。它推送给我们的商品是不同的，而且这些商品往往真的能够抓住我们的需求和心理，这是为什么呢？

　其实这就是大数据分析出的结论。

　淘宝这个平台，对每一个浏览过商品的人，购买过商品的人，都进行了全数据分析，可以轻松获取我们的很多信息。

　例如我们的性别、年龄、家庭成员、喜好、是否结婚、是否有孩子、孩子的性别，甚至可以细致到你是爱穿休闲类的服饰，还是喜欢小清新类的服饰，或者是职业装类的服饰等等。通过你的每一次操作，收集到了这些数据之后，它经过分析和处理，进一步推测出了你可能会订购的商品，从而推送给你，让你花更少的时间检索而要花更多的钱进行消费。

　例如你购买了一些孕妇类产品，可能在不久之后，它就会推送相关联的一些婴儿用品给你。

　而我们消费后的评价与反馈，又使得他们不断改进自己，例如不同卖家的钻石星级，或者清退一些不合格的卖家等等这些行为，就是淘宝对自身的调整。

　这种互利互惠的双回路的运转模式，可以看作是卖家与买家间的一种良性的互动方式，而这种互动方式在传统的卖场里面是不可想象，也难以实现的。

2．什么是课堂教学互动方式？

　课堂教学互动方式，则是指在课堂上，教师与学生之间的一种信息交流方式。

　在传统的课堂中，师生之间的互动交流方式比较单一，上课就是教师在讲，学生在听，一种单方向的传导过程。

　有人说，教师就是知识的搬运工，课堂上很少有师生之间的交流。

　还有一种观念是，教师对学生提问，学生回答，就是师生互动。

　显然，这种认识是肤浅的，这将使师生互动流于形式。师生互动的根本目的是要引导和培养学生的高阶思维。

　因此，真正的师生互动应该定义为思维的碰撞、智慧火花的生发之源。

　近些年来一直被提及的可汗学院的教学与学习方式，之所以受到关注的原因，恰恰就是它基于大数据分析，解决了课堂教学互动这个难题。

　大数据之所以能实现课堂教学互动，是因为它具有三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。

　我们传统的课堂教学是一种单回路的学习，即教师给予，学生接受。我们对学生进行考核，然后对他们进行评价。

　我们不会或者没有条件来通过学生的成绩来反思自己的教学内容或者方式是否是恰当的。

　我们不能从学生身上获得真正有用的反馈信息来改变自己的教学内容和行为。

　所以说，传统的课堂教学是一种单回路的方式，根本没有实现师生间的良性互动。

　此外我们的教学内容在编排上，考虑的是处于平均水平的学生，而这种水平的学生其实在现实中可能根本是不存在的。

　换句话说，我们的教学没有照顾到“好”学生，也忽略掉了那些“差”学生，甚至连我们认为的中等水平的学生，也是不存在的，因为他们是平均后虚构出来的群体。

　所以，我们的教学根本没有针对学生做出个性化的设计，这是教育普及大众化不得不做出的取舍。

　传统的教学是没有反馈或反馈较少（没有时间或实在照顾不到，分身乏术），没有个性化，从而更谈不上有概率预测的一种教学。

　而大数据下的新的课堂教学互动方式，却可以改变这种状况。

1．参考案例

　维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《与大数据同行——学习和教育的未来》一书，举了可汗学院的例子。

　2004年，可汗是一个刚从哈佛商学院毕业一年的基金分析师，给自己的表妹辅导数学。

　由于他们生活在不同的城市，因此，他在互联网上为她进行辅导，从此永远地改变了教育的世界。

　他编写了若干程序来协助教学，这些程序能生成数学习题，并显示孩子们提交的答案是否正确。

　同时，也收集数据，程序可以追踪每个学生的答对和答错的习题数量，以及他们每天用于作业的时间等等。

　后来在此基础上创建的可汗学院，之所以可以闻名于世，就是因为它收集有关学生行为的数据，从中获取有用的信息来改变教学内容的设计，为每个学生定制个性化的学习方案。

　可以说数据就是可汗学院运作的核心所在，大数据的支撑，互联网技术的飞速发展，使得相隔千里的师生之间形成了有效的课堂教学互动。

　它改变了我们对面对面才能达成互动的传统认识。

　此外，还有一个关于斯坦福大学吴恩达与他的机器学习课程的例子。

　吴教授将课程放到了网上，他追踪学生与视频互动的行为。

　在什么地方按了暂停键，什么地位按了重复键，在什么地方放弃了继续听课，他的目的不是督促学生学习，而是反思学生卡在了什么问题上，哪些教学内容难以理解，从而对课程进行调整。

　例如，他发现学生本来都是正常的按顺序进行网上学习，但是很多学生在学习第7课时，都会去回看第3课的一个关于数学知识的复习课。

　于是他发现，原来是因为第7课解决某个问题时，需要用到第3课复习到的一个数学公式，而很多学生并没有记住，因此他就对第7课时的教学视频做了改变，会自动弹出一个弹窗帮助学生来复习数学公式。

　还有一次，他发现学生在学习第75课到第80课时，正常的学习秩序被打乱了，学生以各种各样的顺序反复观看这几节课。

　他通过反复分析，发现学生的行为是在反复理解概念，于是他将这部分的教学内容制作的更加精细，更有助于帮助学生理解概念。

　 评价

　这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了教学反馈的例子。

　觉得我们传统的教学，只是通过每天判一判学生的作业，看一看他们的考试成绩，是无法得到这些动态的数据的，更无法得到改变我们教学内容与方式的有价值的信息。

　于是我们的教学可能几年甚至几十年都在重复相同的内容和动作。因为我们不知道学生究竟是如何进行学习的。

2．参考案例

　还有一个例子是关于“半岛大学”的暑期班项目，他们使用可汗学院的数学课程教授来自旧金山湾区贫困社区的中学生。

　在课程一开始，一个七年级的女生的成绩在班里一直垫底，在整个暑期的大部分时间中，她一直是学得最慢的一个学生，但是在课程结束后，她的成绩是班上的第二名。

　可汗对此感到好奇，于是调取了她完整的学习记录，查看她每一道习题和解题的时间，系统创建的图表对她学习进行的描绘，发现他很长时间都徘徊在班级的底部，直到在某个事件点上突然直线上升，超过了几乎所有的学生。

　这充分说明，当学生以自己最适合的步调和顺序进行学习时，即使一个被看似没有能力的“差生”也是可以变为优等生的。

　 评价

　这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了个性化教学的例子。

　如果这个女孩放在我们传统的基于小数据的教学课堂上，几次考试的成绩都不理想，可能她就会被我们归类为“差生”，于是各种补习加各种辅导，完全打击了她的自信心，成绩的阴影甚至会影响到她的一生。

　而可汗学院的课程，利用数据监控了她的所有的学习过程，时间是一个连续的变量，针对她的特点设计了适合她的习题，循序渐进，激发出了她最大的能量。

　她完全根据这种个性化的定制，按照自己的学习节奏进行学习，不用去关注到其他人的学习进度与成绩。细思极恐，我在想我们的教育究竟扼杀掉了多少这样的人才？

　我们真的应该好好认清大数据带给我们的课堂教学互动的变革，这种变革很多时候甚至不是技术上的，而是理念上的。

　在反馈与个性化的基础上，大数据的更大的优势就体现在了概率预测这方面了。

　例如我们可以对学生个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如选择最有效的教材、教学风格、反馈机制等等。

　其实，在小数据时代，我们跟学生家长所说的某些建议，比如您的孩子应该加强数学这方面的学习，您的孩子适合去学文科等等这些建议，其实也不是肯定的事实，也只是概率性的干预。

　因为可能根据老师所谓的经验，这个学生选择学习文科，将来考上一本的可能性更高。而大数据与过去最大的区别是，我们是通过对事物加以测量和量化，以更高的精确度说话。它的预测准确率更高。

　比如，大学的选课方面，可以根据你以往的学习基础以及学习行为，预测出你选哪门课的通过率会更高，你未来的职业规划怎样进行会更加顺利等等。

　大数据所实现的这种概率预测，似乎与课堂教学互动方式的变革没有直接的关系。

　但是仔细分析不难发现，这种预测其实是师生间互动的一种延续，我们对学生的影响不只局限于课堂上，而是延续到了未来选择的层面上，使得互动交流更上了一个台阶。

1．利用数据反馈信息调整课堂教学策略

　以高考备考为例：

　　上图是追踪某高中四年所有学生高考数学各知识点得分率的情况，我们可以看出对其中一部分知识点的得分率维持在高位。

　这就说明学校一贯的培养策略与日常教学方法是正确的，只需要保持即可，无论教师还是学生不需要过于焦虑，因为大数据反馈的结果对未来教学效果有一定的预测功能。

2．关注学生的个性化发展

　大数据不仅对规模庞大的数据进行全样本分析，得到一般规律，更重要的是很能体现出个性，它可以记录下每一个学生的变化，方便教师针对每一个学生调整课堂教学方式。

　　上图是大数据分析系统给出的某一个学生在一次考试中的情况，从图中可以看出，数学与物理是这个学生的优势学科，英语是这个学生最薄弱的学科，那么在进行改进策略制定时，要多听取英语老师的建议。

　大数据可以帮助教师的课堂教学行为不像传统课堂那样，针对的是所谓的“平均水平”的学生授课，而是能照顾到每一名学生。

　例如，利用信息技术监控学生的课堂测试与课堂练习情况，随时调取任意学生的过程进行点评，统计每一名学生过程中出现的问题，这样教师对课堂进程的判断不是根据经验，而是根据实际情况随时调整。

　总之，课堂教学互动方式的变革，不应该只是技术层面上的变革，媒体技术，网络平台的建设已经非常的成熟了，我们需要的变革是组织变革，是思想的变革。

　现在流行的微课、慕课（MOOCs）其实就是大数据渗透到教学互动领域冰山的一角，形式并不重要，重要的是隐藏在这些形式下的数据所反映出来的学生行为，以及反馈给教师的教学信息，从而引起他们的思考和改变，形成双向的回路，实现真正的“互动”，这才是大数据真正的价值。

大数据下的教师要成为“数据脱盲者”，我们需要通过读取数据来追踪学生的进步，通过概率预测解释什么是对学生最有效的学习。

　我想这应该意味着我们需要建立一套完善的系统，在这个系统中，有数据处理的专家，有解读数据分析数据的分析师，有利用数据改善教学的教师。

　只有在这个良性循环的系统中，才能真正实现课堂教学互动，呈现个性化的教学，让教育针对每一个孩子。

　希望我们的教育和教学可以因为大数据而发生真正的变革。

近期的百度，正在经历动荡期，战略调整，高管频繁变动。

百度的很多人离职，有多重原因在里面。每个人的离开，都不同吧。先来看看，今年都离开了那些高管：吴恩达、王劲、曾良，李明远、百度CFO李昕晢转岗到百度资本CEO。

这个离职名单，或许可能刚刚开始，陆奇要重新洗牌。

可以看出来，离开的原因不同：

1，因为陆奇的到来，吴恩达、王劲的离职。一山不能容二虎。吴恩达的离开，可能更多的原因是，百度内部大数据不互通，人工智能产品无法商业化和落地。

在百度人工智能领域中，余凯、倪凯、王劲、吴恩达等号称百度无人车“四金刚”，遗憾的是，如今“四金刚”已经是解体了，四位均与百度告别。

李开复在吴恩达宣布离职后，在朋友圈发文称，业内需要更开放的AI（人工智能），而Andrew（吴恩达）的下一步也是为了这个梦想驱动。

2，李明远是因为反腐，涉及到91无线，和多起并购案，因为经济往来的原因，李明远涉嫌贪腐，进行引咎辞职。

近期，引咎辞职的李明远首次谈与李彦宏的关系，形容为“亦师亦父”。他认为李彦宏做事富有远见，且会在具体执行中给足空间，但如果执行过程中有问题，也会管得相当严厉。

3，百度CFO李昕晢是转岗调任到百度资本CEO。看似是调岗，其实是贬职。未来不久可能会离职，对于600亿美金市值的百度公司来说，高管团队成员CFO的动向，慎之又慎，她当然是低调离职。

4，百度糯米原总经理曾良违纪被辞，在代理商融资中谋私利，因反腐而倒下。作为百度糯米的掌舵人，他曾风光无限。2年前，李彦宏还亲自表态，要先拿200亿来把糯米做好，可见李彦宏当时对O2O的重视程度。

综上所述，李彦宏几乎把百度的所有核心权力，都交到了陆奇手上。可谓位高权重，身居百度一人之下，万人之上。

当时陆奇来百度时，就被业内人士认为是临危受命。微软CEO斯蒂芬·鲍尔默曾这样评价陆奇：陆奇集资深专业技术知识、出色的领导能力和广泛的商业知识于一身，在业界是非常罕见的奇才。”李彦宏为了吸引陆奇来百度，不惜给了他几乎最大的权利，一人之下，万人之上，百度一众高管都要向陆奇汇报。陆奇接管百度无人驾驶，也必会竭尽全力。

百度现状，可能和体制和文化有关。未来，还会有人才被下课，“该整合的整合，该关掉的关掉。”

2016年年报，百度营收了705亿；阿里则达到了翻倍的1438亿；腾讯则更是获得了疯狂的1519亿。你会发现以前相对均衡的三分天下格局开始转变，BAT改写成了TAB，在中国互联网第一梯队中，百度掉队了。

陆奇为首的新起之秀，掌握财政大权，业务大权，大刀阔斧的进行改革，百度陆奇的人工智能时代，已无后顾之忧。

当下，已经是移动互联的时代，你一拿到新手机，可能首先就是下载QQ、微信、淘宝、支付宝、京东……然而，这些用户的“标配”单中，已经很少出现百度的身影了！作为PC端时代的霸主，百度显出疲态，赶不上移动端的步伐。

不变也得变！百度李彦宏的改革之心，已经箭在弦上，拉弓无回头箭。是否他愿意，还是不愿意，李彦宏失去了多名大将：李明远、吴恩达、王劲、和李昕晢。

竞价排名因口碑日渐滑落受挫；移动互联时代没踩准节奏；巨资力推的O2O又被资本市场冷落；无人车步履蹒跚迟迟不能落地……倚重陆奇，百度势必要在AI下重注。

重振百度雄风，待何时？李彦宏说过，人工智能是百度未来十年和二十年的站略。

成龙赖武小龙女三人，想必很多人都听说过一点，小龙女曾经献给过父亲，闹出了很多新闻。但这一切都没有刺激到成龙，他仍与林凤娇过着舒适的生活，并偶尔出来示爱，再看看吴加油母女的情况，差距就明显了。

吴依莲独自带着女儿不容易，再加上叛逆的小龙女，母女关系紧张，吴依莲的生活也不容易。今年9月23日刚过46岁生日的吴志欣，在社交媒体平台上发布了一张粉色鲜花的照片，看起来美极了。值得注意的是，吴依莲(Elaine Ng)写道:“谢谢你的祝福。让我们一起努力，爱我们的家庭。”“爱我们的家”这几个字特别引人注目。看到吴依莲心情好，不难想象这与小龙女有关。

之前吴小兰最大的烦恼就是女儿，不仅没有和她见面，还连吴小兰都发短信，她不想照顾妈妈，看到妈妈和女儿就形成了“梁子”。如果吴依莲和她女儿的关系变好了，那么这对她来说将是一个大日子。

吴依莲生日那天没空。她参加了一场商业演出，并出现在一家美容中心的开幕式上。尽管吴依莲已经46岁了，但她在活动上仍然很有魅力。吴恬敏当天也很大胆，穿着一件在灯光下闪闪发光的粉色亮片连衣裙。裙子有点短，刚好到大腿处，但是46岁的吴恩达完美地驾驭了裙子，秀出了她修长的双腿，这让人很难赞美她的身材。

关闭,你可以发现有一些技巧在这条裙子,它是空的两边的腰,这样伊莱恩·Ng展示她的小腰,看到女神现在很小,很容易想到她的状态时,她曾经是一个模型,也难怪成龙看中了。

Elvin Ng参加这次活动时心情很好。在活动现场，组织者还送给她一个生日蛋糕。她也积极配合工作，使商演圆满结束。吴依莲在整个活动中都面带微笑，没有皱眉，说明她最近的生活状态很好。我真心希望她能保持这种状态。

果然，吴依莲的生日确实是快乐的，在主持人不断的追问下，她透露自己和女儿小龙女的关系已经缓和，她高兴地说女儿每天都催他们换一张新的身份证。原来妈妈开心点就是这么简单，只要一句问候就能让她们开心很久，小龙女就能改变，无论是妈妈吴依莲，还是其他人，都为她感到开心!

吴依莲说现在小龙女对她的态度好多了。在她联系女儿之前，人们不听她的。现在小龙女经常和妈妈说话，这是一个很好的开始。但吴依莲也表示，她和小龙女都知道对方的底线，所以他们在聊天的时候要小心行事。虽然这样的相处方式有点累人，但身为母亲的吴依莲也很开心。

吴依莲的生日虽然透露了母女关系缓和的喜讯，但也暴露了她们目前的生活状况。现年46岁的吴绮贞原本应该和家人一起享受生活，但现在她却不得不通过参加各种商业演出，甚至画画来谋生。即使在她生日那天，她也要谋生。现在拼命赚钱，吴寿多让人心疼啊!

幸运的是，年轻的龙女已经长大了很多，她是吴依莲继续前进的动力。小龙女之所以改变对母亲的态度，是因为她离不开她现在的工作经验。以前，小龙女总是向她妈妈要钱，甚至在她结婚之后。当绮丽不再帮助她时，她会责怪她的母亲。现在小龙女打两份工，她一定深刻地体会到母亲赚钱的不易，也逐渐体会到母亲的忧伤。

不是这样的，小龙女能明白妈妈是一个很大的喜悦，妈妈和女儿之间的矛盾在短时间内无法消除，久而久之，当小龙女真的长大了，也许她会成为一个小棉袄。

然而，生活并不容易。现在小龙女正肩负着家庭的重担。我希望她能坚持下去。

Carol Reiley是华裔！

引证资料

吴恩达：创造不可限量的未来

21世纪经济报道 张勇 曾宪超 谈钊 硅谷、北京报道 2014-05-24 00:53:01 评论(0)条 移动客户端

吴恩达 创造 未来 机器人 人工智能

核心提示：人工智能的未来不可限量，这是无论硅谷还是世界上任何一个类似硅谷的地方都认同的说法。

21世纪经济报道 吴恩达无疑是硅谷的一个传奇人物，其实并不需要很多标签来表述。

但提起他，永远都逃不开这一连串带着惊叹号的履历：他是全世界人工智能和深度学习的泰斗级人物，是谷歌大脑的缔造者，是斯坦福大学人工智能实验室的主任，同时还是MOOK巨头Coursera的创始人。

从还是孩童起便梦想发明一种像人类一样思考、学习的机器，之后经历了许多的挫败和颠覆性的顿悟，终于在8年前触摸到坚守多年的理想之光。而后的故事，我们都知道了。

2014年对于吴恩达来说是很不平凡的一年。就在前不久，他完成了人生中重要的一件事，与他的同领域华裔女友在美国举办了婚礼。两人的甜蜜合影一公布便收到数不清的祝福，有人甚至把这一私事称为“也许是人工智能发展史上历史性的一刻。”

人工智能的未来不可限量，这是无论硅谷还是世界上任何一个类似硅谷的地方都认同的说法。数据挖掘、深度学习、智能系统乃至于下一代计算机的构造，任何突破，都在以人类梦想设计现实。而吴恩达迎向的，是一个充满爆炸性奇迹的不可限量的未来。

在线教育之梦

2012年初，Coursera的诞生是全球在线学习的一个标志性事件。在创始人吴恩达的生日那天，被称为引领在线教育海啸的Coursera正式上线，吴恩达的机器学习讲课视频作为最早的几个课程被放到网上，点击率瞬间爆表。Coursera也被评为了2012年度美国最佳创业公司。

在接受特约记者专访时，吴恩达曾动情地告诉我们他对于教育的期冀：“我想让全世界所有的人都能随时随地接受最好的高等教育。我希望人的成功是立足于他们的胆量、勤奋以及智慧，而不是依赖着家庭、地位和出身。我想看到，每一个人都能有通过受教育取得为他们自己、他的家庭、他所在的社会创造美好和价值的平等机会。”

他的心愿通过Coursera正在得以实现。记者得知，不久前，Coursera因为人数扩张到100多人而搬了新家，并在全球拥有了750万注册用户。呈几何级增长的背后，来自全球的学生通过这个网站学习到了涵盖100多所顶尖高校12种语言的优质课程，其中有昆曲之美、秦始皇等中文课，以及复旦大学、上海交通大学、香港中文大学和台湾大学的内容。美国教育委员会也官方认可了其中部分课程可转化为相应学分。

今年年初Coursera又提供了一个新的项目，让学生不仅可以学一门课程，还可以学连续的进阶的课程，目前最受欢迎的是安卓的变成。通过这个项目，学生可以选择其中的三门安卓的编程，学完之后还可以做一个大型的课程设计的项目。Coursera会将你作为课程毕业设计的作者帮助联系一些安卓的开发者来进行评估，从而让学生对自己的学习内容理解更深刻，并获得更多的指导和机会。

吴恩达说这些可能还将会更多。他还说到与此带来的数字化挖掘。

让吴恩达真正脸上透露出掩不住喜悦的是数字挖掘。他告诉我们在Coursera创办的第一年所收集到的数据就比人类五千年教育史上采集到的综合还要多。而根据这些数据，可以深度挖掘出不同国家和地区学生的学习内容、习惯，并根据各自不同的情况进行个性化内容的推送。他表示Coursera给每个学生发的邮件都是不一样的，而且还会在过程中测试各种不同的算法。据吴恩达所说，目前所有已知的算法都在Coursera上试了一遍。

很多高校已经通过Coursera让吴恩达所说的“翻转课堂”的实践成为了可能。在吴恩达看来，“翻转教室”正是将在线教育和传统教育的优势结合起来的一种非常科学而高效的教育形态。学生可以自行在家或者在任何地方通过网络听完课程写完练习，然后到一个教室（或是发展成熟的广义平台）进行互动。

本月于北京召开的全球移动化联网大会上，吴恩达向所有人介绍了Coursera新任命的CEO，并发表了演讲。今后，吴恩达将担任Coursera的董事长职位，且负责Coursera在中国的长期发展。关于教育，他的演讲中有同样动人的一段话：

“我认为教育事业是给人力量的一个事业，有了教育之后你可以去编程、你可以去再教别人，你还可以为自己的孩子去烹饪健康的食品，你还可以活得更久、活得更健康。我觉得在Coursera有了这样的一种技术，可以使我们自己还有大学的合作伙伴在全球把这种力量赋予全球的每一个公民。未来我们的目标就是要实现全面的教育的获得，让未来不再是一个乌托邦式的梦想，这就是我们的使命。未来，全球每一个人都应该免费的能够获得优质的教育。”

人工智能之父

吴恩达的科研史几乎就是人工智能领域的断代史。2010年，已然是学界领军者的吴恩达加入谷歌开发团队XLab；2012年其开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，自主学会了识别猫的视频，这是人工智能领域的一个里程碑。

童年的梦想步步照进现实。尽管现有技术对于人类大脑数以亿计的神经元如何互相连结尚还在摸索，对于中枢神经系统存储和处理信息的原理仍然在不断完善，但他亲身所历的人工智能领域的爆发式革命让他惊叹这一切发展得如此之快，让他有信心能在未来看到与人脑媲美的机器，实现儿时的念想。

2011年，吴恩达正式在谷歌领导建立了Google Brain项目，随后谷歌便在深度学习领域迅速推行了一系列动作。参与并引领了这场业界革命的吴恩达欣喜看到，世界上越来越多的国家和地区开始对深度学习高度重视，大量技术和资源向这个领域明显倾斜。

中国的科学家正在研究一个名为“脑网络穹顶”（Brainnetdome）的新的大脑图谱；中国搜索巨头百度在硅谷成立了深度学习实验室；日本工程师在构建控制机器人的人工神经网络；南非神经科学家亨利·马克曼与来自欧盟和以色列的科学家们合作，试图利用数千次实验得到的数据在一台超级计算机中模拟出人脑。其他科技巨头公司如微软和高通也都开始招聘和聘请更多研究“基于神经科学的计算机算法”的科学家。

而美国国内，大量项目资金投向了深度学习领域。奥巴马政府宣布将支持筹建一项名为“脑计划”（BRAIN）的跨学科的科研项目，其全称是“基于神经科学技术创新的人脑研究”（Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies Initiative，简写为BRAIN项目）。

有数据显示，美国政府对这项工作重心为人工智能的BRAIN项目拨款的11亿美元中，一半来自美国国防部高级研究项目局，超过了美国国立卫生研究院的拨款数。美国国立卫生研究院特地为此发布了一个指南，计划用3年时间集中研究6类领域，研发观察大脑神经元的新技术和新方法。美国国防部研究部门称，希望 BRAIN项目能够“催生新的信息处理架构或者计算方法”。

在美国推出BRAIN计划前，欧盟委员会宣布投入10亿欧元资助“未来与新兴技术（FET）”竞赛的旗舰项目之一的“人脑工程（Human Brain Project）”。2014年3月，两项计划展开合作。并就合作的程度、数据共享的问题以及彼此的科学进展进行协商，以期在尽量不重复彼此工作的前提下使研究覆盖尽可能多的领域。

“大神经网络时代”已到来。深度学习已是计算机科学发展的大势所趋。人工智能之父吴恩达用一个童年梦想，某种程度上点亮了未来。

“I‘m from greater China”

比起Andrew Y Ng来说，吴恩达这个中文名似乎听起来更亲切一些。他的身份看起来有一点“复杂”：1976年吴恩达出生在英国，父亲是香港当地的一名医生。吴恩达在香港长大，随后前往新加坡和美国学习，于2002年获得了加州大学伯克利分校的博士学位，之后便一直在美国从事科研工作。

作为一名华裔科学家，吴恩达与中国的交流互动一直非常频繁。

接受采访的时候，他不止一次说道：“I‘m from greater China。”他不时以人气嘉宾的身份出现在清华北大的演讲中，他来回飞中国多次促成Coursera与中国高校以及网易等的合作。就在5月16日，中国最大的搜索引擎公司百度的内部邮件中公布，吴恩达将正式出任百度硅谷首席科学家职务，负责百度深度学习研究院的工作。

吴恩达的加入，是中国互联网界迄今为止引进的最为重量级外援。

早期，吴恩达与他的团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。那时，他也一直从事斯坦福的人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2011年投入Google Brain后吴恩达便一直专注于深度学习领域。

这名大神级外援其实一直以来都是百度的专家顾问，去年起已在帮助位于硅谷的百度深度实验室招人，因为百度的深度实验室距离google只有不到十公里，而从去年起，吴恩达便不止一次来到百度北京办公所在地进行指导和交流。

加上刚刚与同领域且同为华裔的Carol Reiley结婚，2014年对于吴恩达来说是名符其实的“中国年”。

作为一个希望以自身努力对这个世界做推动的人，无论是中国美国，是科技还是教育，或许从普世价值上来说，对于吴恩达都是一样的。

对吴恩达来说，有一个学术上甚至是人生上的节点，给他的影响是不可磨灭的。这便是在八年前，在他一度濒临放弃学术研究时很偶然地接触到了一种当时“并不入流”的理论：“人类的智慧源于单一的算法。”也就是说不同区域的功能包括大脑，都是在后天调试和执行中产生的，但本质上算法完全一样。一瞬间，他悟了。随后，便是他的硅谷传奇人生。

今天，对于Coursera在中国的推行，他不遗余力去做；对于深度学习在中国的发展，他也心怀热忱。他希望让数以亿计的中国学生和美国以及世界同步，随时接受到最好的高等教育，也希望科技的力量能够带给全人类更智能的生活方式和充满更多可能的未来。

或许因为他的心一直和中国贴得很近，还因为，他相信，相隔得再远，“但本质都一样”，就和那个改变了他人生的理论说的那样。（编辑张勇） 返回21世纪网首页>>

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