「吴恩达」吴恩达专访：我的人工智能科研之路( 五 ) |人工智能|机器学习|Coursera|

在短期可能会得到各种用户的青睐，最重要的还是长期，所以当你创办一家企业的时候，要问自己一个问题：客户会有什么想法？我们所有人都应该只做我们认为能创造社会公益、推动世界前进的事情。无论是在企业，还是在学术环境中，最有意义的方法一直是为人们服务。
所以我个人并不想支持制造令人上瘾的数字产品，因为这些产品只要带着“有利可图”的属都能做到“上瘾” 。当我还在百度领导人工智能小组时，我的工作分为两个部分。其一是建立一个AI引擎支持现有的商业模式。第二个工作是尝试启动公司新的业务线，即把公司的人工智能使用上。
所以自动驾驶业务并入了我的小组。当时我就想建立人工智能基金，并从零开始系统地打造新的创业公司。我想这会是团队追求丰富企业空间的一种重要方式。这种机制对完成项目，推动世界向前发展有重要的影响。非常幸运的是，我建立了几个研究小组，也产生了一些积极的影响。接下来我会用更加系统的方式运营。
工作室最开始是新的概念，现在可能有了几十个了，很多团队仍然试图想找出如何高成功率运行公司的方法。我的一些风投朋友也似乎越来越多的想创建一家公司，而不是投资一家公司，因为最迷人的事情始终是如何创建一家成功的公司。现在已经在给创业者提高成功率方面已经做得很好了，但是在全球范围内还处在早期的阶段。
对大多数创业者来说，开一家公司真的是一件寂寞的事情，有太多的企业家不知道如何做出决定。例如在销售的时候，在投放广告的时候......企业家需要做出数百个决定，而在几个关键决策中犯错误会对公司的命运产生巨大的影响。因此，我认为工作室会给初学者提供支持，让创建公司不再是孤独的经历。
此外，当面对一些关键的决策的时候，例如在雇用第一个工程副总裁的时候，雇佣标准是什么？如何雇佣？工作室至少在关键时刻能给这些人一些帮助。另外也希望帮助他们对关键决策的“时点”有意识。
9、企业如何转型AI？一家大公司如何将机器学习融入到他们的工作中呢？人工智能是一项通用技术，它将改变每个行业。其实，我们的AI社区已经在很大程度上进行了改变，大多数软件互联网并不是顶级的，其只要具备合理的机器学习能力，就有很大的改进空间。软件互联网领域之外行业，例如制造业，农业，医疗保健，物流，运输，有非常多的机会，但很少的人在使用人工智能。所以我认为人工智能的下一步是改变所有其他行业。因此，我们需要更多的团队为这类公司工作，帮助他们部署AI 。除了互联网软件行业，所有的行业都很有潜力，毕竟这是我花了很多时间在制造业、农业、医疗保健等方面才得出结论。举个例子，在制造业中，计算机视觉发挥了很大的作用：用深度学习训练一个算法，然后让其识别产品是否有缺陷，然后给出工厂如何改进的建议，以便提高产量和质量。事实证明，此过程遇到的实际问题可能与你猜想可能遇到的问题大不相同。在大多数研究中，首先数据集的规模几乎是不够的，另一方面还需要考虑工厂的实际情况，可能模型在训练集上效果很棒，但如果工厂改变了一些东西，例如灯的亮度，算法的准确率就不会很高。然而这些问题，学术界大多都没有讨论。
我曾经在网上发表了一份《人工智能转型手册》，简单的介绍了每个公司在转型的时候应该避免的坑。而第一步实际上是从小事做起，但是很多公司的失败都是因为一开始“大而不实” 。
以谷歌大脑为例，当时很多人认为深度学习神经网络没啥用，我和我的团队从小事做起，建立了一个准确率高的语音识别系统，然后其他团队开始青睐深度学习。
第二个例子是谷歌地图，我们使用计算机视觉从基本的街景图像中读取房屋编号，以谷歌地图更准确地定位房屋。也就是用深度学习来提高地图数据的质量。通过两次的成功，我们逐步建立了人工智能项目的发展势头，然后才开始了与谷歌广告团队进行对话、合作。虽然只前期都是小规模的项目，但让我们的团队获得信心。