來源| Ed on the Edge，管理智慧
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圖片來源：Andrew Ng個人網站
Z Highlights：
AI是電：Andrew Ng認爲AI有一個棘手的地方在于它是一種通用技術，這意味着它不僅對一件事有用，在這方面它像電。他總是問别人電有什麽用？這幾乎很難回答，因爲它對很多不同的事情都有用。AI也如此，他認爲有很多令人興奮的工作還需要花費很多年時間去弄清楚并執行。
智能普惠：Andrew Ng認爲，由于培養和訓練一個智慧的人非常昂貴，人類智力在很長一段時間内仍然會很貴。但AI可以變得廉價。這意味着未來每個人都可以負擔得起一支聰明且信息豐富的團隊來幫助滿足各種需求，人們也不再需要擔心因生病或孩子上大學而支付巨額賬單。他認爲，讓智能對每個人都可及，這将是一個令人興奮的未來，使每個人都變得更強大。
執行的速度：Andrew Ng覺得對于很多還沒有經曆過快速發展的創業環境的人來說，他們不知道可以在15分鍾的會議中做出一個關鍵決策，然後立刻行動。有時候這個決定是錯的，可以撤回，這就像是一個雙向門，會做出不同的決定。但在體驗到這種執行速度之前，他希望更多的人能夠在生活中體驗到高效的真谛。
人物介紹
Michael Moe：Andrew Ng博士可以說是全球最頂尖的AI專家，是機器學習和在線教育的先驅。Andrew是LandingAI的創始人兼CEO，DeepLearning.AI的創始人，Coursera的主席兼聯合創始人，AI FUND的管理合夥人，亞馬遜董事會成員，斯坦福大學兼職教授。他對AI的深遠影響包括創立Google Brain團隊，并擔任百度的首席科學家，領導AI應用戰略。Andrew已經撰寫或合著了200多篇關于機器學習、機器人技術及相關領域的研究論文。2023年，他被列入TIME100 AI榜單，被認爲是AI領域最具影響力的人之一。我是在近15年前的首次ASU+GSV峰會上認識Andrew的，我非常感謝我們的關系能延續至今。
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AI認知的啓蒙
Michael Moe：非常歡迎我的朋友Andrew Ng來到Ed on the Edge。如果你在谷歌搜索全球頂尖的AI人物，Andrew Ng的名字會出現，這真的很酷。但更特别的是，Andrew Ng和AI顯然是所有人關注的焦點，但我可以告訴你，作爲一個有如此大影響力的人，你很難遇到一個比他更友善的人，他正在努力做更多有益的事情。所以，我今天特别高興能和你在一起。謝謝你，Andrew。
Andrew Ng：謝謝你，Michael。你太客氣了，和你在一起總是很有趣。
Michael Moe：那麽，先講一些背景故事。很顯然，當下你參與了很多事情。但你是怎麽開始的，談談你是在哪裏長大的，你最初是如何對技術和AI産生興趣的？有沒有什麽讓你茅塞頓開的時刻？
Andrew Ng：我在新加坡長大，青少年時期住在英國、香港和新加坡。我記得我的第一份工作是辦公室管理員。我記得做了很多複印工作。即使是青少年，我也覺得，天啊，我花了很多時間在複印上。如果我們能有一些自動化的東西，也許我可以把時間花在做其他事情上。從那時起，在我的職業生涯中，我一直對自動化感到興奮，因爲它可以釋放人類的時間和勞動力，讓他們去做更令人興奮、更有價值的事情。事實證明，AI是實現這一目标的絕佳工具。
Michael Moe：我稱之爲時間紅利，我認爲這是一個大趨勢。在如何真正利用這一點加速創新方面，這是非常非常令人興奮的。所以你後來到了美國，你在卡内基梅隆大學讀本科，然後在麻省理工學院和伯克利大學深造，還曾在斯坦福大學任教，這四所都是世界上最優秀的學術機構。在這些地方你學到了什麽？有哪些成就對你如何看待世界産生了深遠影響？
Andrew Ng：我真的很榮幸，在這些機構裏都有非常棒的導師。在卡内基梅隆大學，我還是個天真無邪的本科生，而今天，我覺得自己已經是個天真無邪的成年人了。當我還是個天真無邪的本科生時，有一些教授如Andrew Moore、Tom Mitchell和Michael Kearns，我在暑期實習時與他們一起工作，他們非常慷慨地花費了大量時間與我讨論AI和機器學習，并給予我一對一的指導，這幫助我在那時學到了很多關于AI的知識。至今，我仍然非常感激我學習生涯早期的一些導師，同時也有點不解他們當時爲什麽會有那麽多時間來幫助我，一個當時對這些領域一無所知的本科生。
Michael Moe：顯然，他們看到了一些東西。
Andrew Ng：在不同的學校中，我可能在MIT最開心，但我覺得我在MIT并不是最有成就的。不過，我非常喜歡那種all-tech、all-nerds的環境。在伯克利，我與Michael Jordan等人一起工作，深入研究AI的數學理論，同時也深入到實際應用中，比如尋找自主直升機，這也是一種獨特的體驗。在過去的幾十年裏，斯坦福大學對我也非常好。從John Hennessy、John Mitchell、Jennifer Widom到我的許多同事，以及斯坦福大學的領導層，他們在很多方面都給予了我極大的幫助，幫助我學習AI，幫助我成爲更好的教師，幫助我建立各種項目。斯坦福真的是一個非常特别的地方，但我知道，"特别"這個詞不足以形容它有多麽特别。
Michael Moe：你是Google Brain的創始人之一，并且是Google整個AI行動的一份子。那是怎樣的經曆？這是怎麽發生的？你是怎麽去Google的？在那些日子裏，Google對你來說是怎樣的？
Andrew Ng：當我啓動Google Brain項目時，我從斯坦福大學研究小組獲得的數據顯示，AI系統越大，我們構建的神經網絡越大，它的性能就越好。所以我覺得我掌握了這些數據，這并不是什麽秘密，但我幾乎比所有人都更早地掌握了這些數據。在斯坦福這些數據表明，我們構建的AI模型越大越好，這讓我有信心去找Larry Page咨詢。實際上，我環顧矽谷，心想如果我有更多的計算機和更強的計算能力來構建更好的AI系統、更大的AI系統，我就能構建出更智能的系統。我發現Google擁有大量的計算資源。然後Sebastian Thrun，他的辦公室就在我隔壁，把我介紹給了Larry Page，我也向他推薦了Google Brain項目。那是一次在日本餐廳，隻有Sebastian、Larry和我的會面。幸運的是，Larry批準了這個項目。對我來說，那段時間内一個有趣的事情是，一些AI領域的資深人士給了我很多建議，他們真的很關心我。
一些AI領域的資深人士實際上跟我說，"嘿，Andrew，你爲什麽要構建非常非常大的AI系統？那不是關鍵所在，也許你應該去爲AI發明一些新的數學方法"。但幸運的是，我有來自斯坦福的實驗數據，它們給了我擴展AI模型會有豐碩成果的信念。所以在Google Brain的最初一段時間裏，我實際上告訴團隊，首要任務、首要方向，就是構建大型神經網絡。幸運的是，這個方法确實奏效了，并推動了Google以及世界各地許多AI團隊的進步。但我發現，有時候我們擁有的數據，不是秘密也不是廣爲人知的數據，會給你信念去做一些世界上其他人還沒有看到的事情，在這種情況下（看到的事情）就是擴大神經網絡規模。有時，這樣做會帶來豐碩的成果。幸運的是，在這種情況下，它成功了。
Michael Moe：在教育領域，有如此多不同的數據，對吧？所以，你最終可能用這些數據做些什麽，這非常吸引人。這是否也是你在13年前聯合創辦Coursera時感興趣的原因之一嗎？
Andrew Ng：時間過得真快。我當時在斯坦福教書，意識到年複一年地在同一個講堂裏工作，講幾乎相同的課，甚至講相同的笑話。我想，這真的是我爲斯坦福學生服務的最佳方式嗎？所以在Coursera之前，大約在Coursera創辦的五年前，我實際上啓動了一個名爲"Stanford Engineering Everywhere"的項目，将斯坦福的課程錄制下來并将它們發布到網上。這個項目早期取得了一些進展。後來，我記得邀請Sal Khan對斯坦福計算機科學系的教職工做一個演講，他談到了一個概念：與其制作這些長達一兩個小時的視頻，不如制作5、7或10分鍾的視頻。我覺得這很酷。然後在大約五年左右的時間裏，我在不斷叠代許多設計，比如較短的視頻，這個想法實際上是從SalKhan那裏得到的，還有測驗、自動化。大約五年後，我和Jennifer Witham一起，Jennifer有一門數據庫課，我有一門機器學習課，Sebastian Thrun有一門AI課程。在幾乎多年沒人關注這些課程的創新之後，這三門課程突然變得很受歡迎。之後，我邀請我的聯合創始人Daphne和我一起建立Coursera。幸運的是，我們在這方面取得了很大進展。
Michael Moe：平台上有1.5億學習者。
Andrew Ng：我想說，我認爲Coursera能發展到今天，公司的很大一部分功勞也要歸于你，Michael。我還記得在早期的時候，你就投資了我的公司。回頭看，當你作爲Coursera的董事觀察員時，我們還是一家私營公司，你做了很多預測，給了很多建議，幾乎都證明是正确的。你預見的這個會好，那個會好。我不能說你的預測百分之百準确，但我想不到你有任何錯誤的預測。所以，我要感謝你早期的支持和建議，對公司幫助很大。
Michael Moe：你太客氣了。我必須說，能參與到這樣一個充滿活力的企業，和這麽多人才在一起工作，而且有這麽多機會，真的是非常有趣和有成就感的。大家都懷着對社會産生影響的目的在那裏，真的很了不起。我想再介紹一點你的背景，然後再談談學習。在2013年，你去做了百度的首席科學家，做了很多創新的事情，包括在Alexa之前，百度就推出了他們的語音助手。
Andrew Ng：其實，這是我做的事情。我在百度的時候，這是美國官方政策參與中國事務的前一個時代。顯然，地緣政治已經發生了變化。在那個時候，在美國對華政策介入的時代，我負責運營AI百度，你提到了語音，我實際上就是那個站在台上宣布要制造一個智能音箱的人。然後令我驚訝的是，幾周後，亞馬遜宣布了Alexa，這實際上也爲我的項目帶來了順風（ZP注：通常指一種文化環境或社會趨勢，減少了市場推廣和産品接受的障礙，使得産品和服務更容易被目标消費者接受。它對特定組織、企業、産品或服務的發展起到促進作用）。幾周後，亞馬遜又發布了相關産品。所以亞馬遜推出Alexa對我來說實際上是件好事，但當我自己站在台上宣布我要制造智能音箱時，我真的沒想到這一點。
Michael Moe：我在中國待了很長時間，在一切都發生變化之前。十年前，AI在中國是一個很大的事情，是一個非常重要的優先事項。我相信你也有同樣的感覺。如果快進到今天，你會如何比較中國在AI領域的現狀及其關注點與今天美國的情況？
Andrew Ng：我認爲在應用機器學習方面，中國非常非常出色。而且在某些垂直領域，比如面部識别，我認爲中國甚至領先于美國。随着生成式AI的興起，AI能夠生成高質量媒體（如文本、音頻和圖像），我認爲中國落後于美國。許多創新都來自美國，特别是Google Brain團隊和OpenAI。後來，有些人離開了Google、OpenAI，去了其他公司如Anthropic。所以我認爲在一段時間之内，甚至現在，中國還落後于美國，但可能不像許多人想象的那樣落後很遠。中國發布的開放模型、開放權重、開源模型非常出色，并且與美國最好的開放模型相比也非常有競争力，有一種漸入佳境的感覺。當我閱讀研究論文時，我發現有時創新來自美國團隊，有時來自中國團隊，有時來自美國和中國組合團隊。但我感覺當我在華盛頓特區時，我聽到一些人說中國可能落後美國一到兩年。但我個人猜測，不基于硬性數據，中國更像是落後美國零到六個月，而不是一到兩年。
AI的強大能量
Michael Moe：你曾說過一句名言"AI是電"。你這話是什麽意思？你怎麽看待這一說法？你可能是在十年前說的這句話。
Andrew Ng：我認爲這不到十年。我認爲AI有一個棘手的地方在于它是一種通用技術，這意味着它不僅對一件事有用。你知道，像微波爐隻對一件事有用。但AI在教育、醫療、物流和金融服務方面都有用。我覺得在這方面它像電。我總是問别人電有什麽用？這幾乎很難回答，因爲它對很多不同的事情都有用。AI也是如此，這就是爲什麽人們有時會問AI的本質是什麽？這有點像問電的本質是什麽。我實際上有很多想法，但這也是AI面臨的一個挑戰，即随着電氣化的興起，在愛迪生之後，社會花了很長時間才找到應用電的各種方式并進行建設。我看到AI也是如此。我看到很多令人興奮的項目，例如如何實際使用AI提供更好的财務建議？如何使用AI來改造物流并提高效率等等。所以我認爲有很多工作、令人興奮的工作，還需要花費很多年時間去弄清楚并執行。
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Michael Moe：我聽你說過，通過AI可以解決的問題比AI專家還要多。所以當你通過AI FUND和其他引起你注意的事情來解決這個問題時，你是如何去做的？我知道你基本上是應用你的AI知識，然後試圖找到垂直領域的專業知識，談談更多關于這方面的事情。
Andrew Ng：也許可以簡單談一下爲什麽有這麽多機會。經濟學家一直在研究如何利用AI實現任務自動化，因爲工作是任務的集合。我認爲一個有用的分析單位是AI自動化任務，而不是工作。如果你查看整個經濟體，人們做了多少任務？各種公司中人們從事的任務種類繁多。要自動化每一項任務，至少以今天的技術來看，大多數情況下需要一些定制，但人類的任務種類如此多樣化。據他們估計，AI可以自動完成其中的20%、40%或更多，這其中包含了大量非常有價值的任務。這個定制化雖然還需要一些工作，可能成本會降低，這就是爲什麽我們需要一些時間來識别我們想要的所有任務。
AI FUND的作用是作爲一個風險投資工作室，通常與大型公司合作，有時不是，但我們經常會與大型公司合作以識别AI項目想法，然後進行構建和資助。因此，作爲風險投資工作室，我們實際上不尋找或尋求交易流。坦率地說，如果公司已經存在，那麽他們通常對我們來說可能已經到了後期階段。但我們往往從一個想法開始，甚至在創始人出現之前，嘗試找到合适的創始人來與其合作，構建一些激動人心的東西，然後進行資助。我們與許多大型公司合作的原因之一是我的團隊對AI有一定的了解，但我們無法同時成爲物流和醫療保健領域的專家，以及我們希望将AI應用于的所有其他領域的專家，這就是爲什麽我們通常與擁有深厚領域知識的大公司合作，或有時與個人合作，将他們的領域專長與我們的AI專長相結合，創建Azure和市場營銷的應用程序。
AI公司的建立
Michael Moe：那麽，在你投資的一些公司中，或者你創建的公司中，以及AI FUND在學習領域資助的公司中，例如Cairo Learning、Workhelix、Workera、FourthBrain，談談它們是如何誕生的。我想我們會更深入地讨論這些公司，但首先就你剛才描述的過程談一談。
Andrew Ng：随着時間的推移，我認爲我們建立公司的過程已經發生了變化。但以Cairo Learning爲例，Andrea Pasinetti，他是Kira的聯合創始人，是一個很棒的人。他和我聊過天，因爲他在Teach For China組織工作過，并且在K-12教育方面有很深的造詣，所以我們都希望嘗試用AI和計算機教育來解決K-12的問題。因此，支持Andrea建立Cairo Learning真的很棒，他和他的聯合創始人Jagriti一起工作。而Workhelix方面，Erik Brynjolfsson、Andrew McAfee及其聯合創始人Daniel、James等，已經在勞動力領域深耕多年，他們是領先的經濟學家，發表了許多關于如何思考公司中工作任務的精彩論文，這些論文有助于公司找到如何更快地成長和更好地激勵員工的方法。他們已經在思考一些想法，并能夠整合這些想法，讓我們在支持他們完善産品願景方面發揮作用，然後進入市場。如今他們實際上正在幫助許多大型公司，甚至一些非常大的公司，分析他們的勞動力，幫助CEO了解他們的1萬、10萬甚至更多員工在做什麽，以便公司更好地考慮他們的人力資源和人才戰略。
至于Workera，Kian Katanforoosh是一個非常出色的領導者。這是一個不尋常的過程。Workera最初是我們教育團隊DeepLearning.AI内的一個項目，由Kian領導。後來當精準提升技能的想法達到一定的成熟度時，Kian希望我們集體決定将其發展爲一個獨立的初創公司。因此，我認爲這些公司都是前段時間建立起來的。通過這些經驗，我們現在已經發展出了一個不同于以往建立這些公司的流程。在這個流程中，我們通常與合作夥伴一起确定具體的初創想法，然後找到一個CEO來幫助驗證這個想法，經過三個月的原型期，如果看起來仍然不錯，我們就會投資，然後公司就會開始運行。
AI教育的意義
Michael Moe：我想談談你。你在教育領域産生了極大的影響，效果顯著，你的課程《AI for Everyone》在Coursera上長期以來一直是最受歡迎的課程，已有數百萬人學習了這個課程。你在《AI for Everyone》中學到了什麽？你認爲在幫助人們将這些知識應用到生活或工作中方面，你最自豪的關鍵點是什麽？
Andrew Ng：我覺得《AI for Everyone》，以及最近的《Generative AI for Everyone》，對幾乎每個人來說都息息相關。我認爲AI，尤其是生成式AI，已經達到了一個成熟的水平，現在每個知識工作者都可以通過使用AI獲得顯著的生産力提升。但有一個重要的前提，即大多數人需要一點點培訓才能安全有效地使用AI。所以我很高興，對于很多人來說，《AI for Everyone》是早期課程，而《Generative AI for Everyone》也已經成爲一個工具，通過大約三小時半的視頻，教會任何人包括非技術人員足夠的生成式AI知識，以便有效且安全地使用它。所以，我覺得所有知識工作者都應該參與進來，甚至非知識工作者也可以，但我不能說每個非知識工作者現在都能獲得顯著的生産力提升，但我很确定每個知識工作者都能做到這一點。
Michael Moe：你怎麽看待生成式AI對學習的影響？你認爲它在哪些方面能夠真正推動學習進步？你覺得有哪些問題需要認真理解，以确保它們不會具有破壞性？
Andrew Ng：這是一個非常有趣的問題，我确實覺得我們正處于教育轉型的中間階段，生成式AI将帶來不同的、令人興奮的變革。我覺得各種團隊都提出了一些有趣的想法。我認爲Khan Academy做得很好。Coursera Coach在許多方面也都與之相似，它的聊天機器人能夠很好地幫助學習者。然後，我認爲還有不同的團隊在進行任務分析，分析教師、教學助理或其他邊緣技術中的人物的工作，并嘗試利用生成式AI使這些過程更加高效。所有這些都是好的，但我認爲實際上更大的轉型即将到來。所以，我的一些團隊正在積極進行實驗。我不認爲我現在就知道正确的答案，但我們有一些正在構建原型的理論。如果我們成功了，希望生成式AI能夠幫助我們提供一種有意義的不同的學習體驗。然後，我認爲AI将爲我們提供更加定制化、靈活和個性化的教育。我認爲這些都會成爲現實。但這些都是非常高層次的術語，具體如何實現呢？這些是許多團隊正在進行實驗的内容。
Michael Moe：在Coursera取得的成就中，你最爲自豪的是什麽？你在Coursera所做的事情中，最令你興奮的是什麽？展望未來，你最期待的是什麽？
Andrew Ng：對我來說，很多事情最終歸結爲服務個體。當我在美國或其他國家旅行時，遇到那些說Coursera改變了他們生活的人，我就會覺得我們能在幫助他人獲得培訓或教育方面發揮微薄作用，從而改變他們的職業軌迹，讓他們的家庭過上更好的生活，這是我們的榮幸。我認爲這最終歸功于那些在Coursera的幫助下通過學習改變自己的生活的人。而我們能夠大規模地做到這一點，真的是一種榮幸，因爲有如此多人信任我們，期望我們在幫助他們做得更好，并将他們的學習成果應用于構建令人驚歎的AI系統，或者從事網絡安全工作，或者成爲商業領袖或其他。
Michael Moe：AI FUND的一個明确使命是利用AI推動人類進步。你最興奮的、認爲AI能夠真正對社會未來産生影響的事情是什麽？
Andrew Ng：AI FUND做了很多事情。我覺得可以這樣想，電有什麽用呢？但我會嘗試用稍微不同的方式來回答這個問題。我認爲直到現在，智力一直很昂貴，這也是爲什麽在許多國家，隻有相對富裕的人才能雇傭那些高技能的醫生來仔細檢查和建議病情，或者雇傭那些耐心輔導孩子的老師。我認爲，由于培養和訓練一個智慧的人非常昂貴，人類智力在很長一段時間内仍然會很貴。但AI可以變得廉價。這意味着我認爲未來每個人都可以負擔得起一支聰明且信息豐富的團隊來幫助滿足各種需求，人們也不再需要擔心因生病或孩子上大學而支付巨額賬單。我認爲，讓AI對每個人都可及，這将是一個令人興奮的未來，使每個人都變得更強大。
互動交流
Michael Moe：我想用一個快問快答的方式來結束這段對話。我希望是你第一反應（下意識）的回答，一句話，不超過三句話，包括一些不同的人和一些想法，你身邊有很多非常有趣的人。我們開始吧，沒有特定的順序。John Doerr曾是Coursera的早期投資者，并且在你的董事會中。他有什麽特别之處？
Andrew Ng：John和Scott發出了第一次投資。John Doerr非常聰明，他見多識廣，他在建立聯系和匹配資源方面擁有非凡的能力。我覺得他是那種可以打電話給幾乎任何人、幾乎任何人都會接他電話的人。所以他多年來積累的各種關系和智慧真的非常令人驚歎。
Michael Moe：好的。Scott Sandell呢？
Andrew Ng：Scott非常棒。每次我跟Scott談話，我都感覺自己因爲和他簡短或長時間的對話而變得更聰明。我認爲Scott非常有洞察力，并且願意根據他的信念采取行動推動事情向前發展。這也許不奇怪，在Scott的深刻洞察力和卓越領導下，NEA是一家非常成功的風險投資公司。
Michael Moe：當然。那麽，除了你自己的課程之外，你最喜歡的Coursera課程是什麽？
Andrew Ng：Barbara Oakley教授的《Learning How to Learn》課程，我認爲非常出色。它涉及了許多學習心理學，提供了很多實用技巧，幫助我們每個人成爲更好的學習者。實際上，我對學習應該成爲一種習慣這個觀點非常着迷。你知道，學習不是在一個長周末裏拼命臨時抱佛腳來學習AI或其他内容，而是要培養一種習慣，每周學習一點東西，并把這種習慣持續終身。我認爲Barbara和Terry Stanowski 共同制作的《Learning How to Learn》課程非常棒。
Michael Moe：順便說一下，這也是我最喜歡的課程。我愛它，太棒了，每個人都應該學習這門課。（下一位）Jeff Maggioncalda.
Andrew Ng：我認爲Jeff是Coursera非常出色的CEO。他的一大亮點是他對教育使命的承諾。實際上，我第一次見到Jeff是在你的會議上，我當時做了一個演講，他可能聽了我的講座，然後我們一起喝咖啡，一見如故，部分原因是我們共同緻力于教育事業。此外，他還是學校的高管。與他共事的感覺非常棒。
Michael Moe：你最喜歡去哪裏度假？
Andrew Ng：我在這方面做得很差，我認爲在這方面我是一個很差的例子，我隻傾向于工作。我發現我可以連續工作數年而不休息，實際上也不會感到疲憊。這可能是我有點問題。話雖如此，和孩子們一起去的任何地方都很有趣。坦白說，即使是和孩子們一起去超市也是很愉快的。不過，也許去超市度假可能不是最激動人心的答案。
Michael Moe：熱愛你所做的事情是很棒的。你最喜歡的AI工具是什麽？
Andrew Ng：我喜歡的工具太多了。我最喜歡的AI工具可能是Jupyter Notebook，因爲你可以非常通過使用所有出色的API來快速建立自己的AI工具原型。當然，我也使用包括OpenAI、Anthropic、Gemini等所有主要的生成式AI提供商。最近我還使用了很多AI agent工具，比如TrueAI、LangGraph、AutoGen。我覺得使用那些讓我可以構建其他AI工具的AI工具非常有趣。
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Michael Moe：那太棒了。那麽，除了你創辦或投資的公司之外，哪家公司給你留下了最深刻的印象？
Andrew Ng：這個問題有點棘手。我覺得有很多公司都很令人印象深刻。我認爲在矽谷的一個很棒的事情就是你可以随意在矽谷或者舊金山閑逛，然後遇到許多讓你深感尊敬和欽佩的公司，很難隻挑出一個。但在早期階段的項目中，我最近一直在研究很多AI agent框架。像TrueAI、AutoGen、LangGraph、LangChain這樣的東西。我覺得這些公司還不是特别大或成熟，但我對幫助其他人構建AI agent的工具感到非常興奮。這樣，他們不僅能像我們的Chachi或Gemini那樣處理單一的提示和回應，而且能讓AI按順序采取許多行動，執行更複雜的任務。
Michael Moe：放眼全球，現在有沒有哪個地方在創新和活力方面讓你特别興奮？
Andrew Ng：我覺得現在在矽谷有非常高濃度的生成式AI人才。在生成式AI興起之前，我從未見過任何科技或AI技術如此集中。所以，我喜歡的主要城市有：西雅圖、洛杉矶。我去過亞洲不同的國家，有時也去歐洲，我喜歡的城市有很多，但坦率地說，就生成式技術的集中度而言，矽谷是我最喜歡的，在矽谷之外這種集中度會迅速下降。不過我認爲知識正在迅速擴散。最近我去了泰國，那裏的項目數量令人印象深刻。我看到很多地方，如韓國、日本、台灣，都有很多令人印象深刻的項目正在開展。所以我認爲很多地方正在崛起，但目前确實有這種傾斜。
Michael Moe：你最喜歡的書是什麽？
Andrew Ng：大多數有趣的問題其實就是你标準的普通答案。我小時候非常喜歡Richard Feynman的書。然後也許成年後，我受到《The Lean Startup》這本書的影響很大。我認爲這是關于執行的速度。實際上，老實說，初創企業的最大優勢就是速度，對吧？我發現優秀的CEO執行速度之快，是那種沒見過速度的人會覺得不可思議的速度，是一些人一生中從未見過的。因此，我覺得推動這一理念是很重要的。我覺得對于很多還沒有經曆過快速發展的創業環境的人來說，他們不知道你可以在15分鍾的會議中做出一個關鍵決策，然後立刻行動。有時候這個決定是錯的，你可以撤回，這就像是一個雙向門，你做出不同的決定。但在你體驗到這種執行速度之前，我希望更多的人能夠在生活中體驗到速度的真谛。
Michael Moe：這是一個非常棒的觀點。最後一個問題，你被問過的最好的問題是什麽？
Andrew Ng：我懷疑我曾經被問過的最好的問題是我年輕時一個導師問我的問題，這個問題讓我意識到自己當時有些愚蠢并改變了我的工作軌迹。事實上我會告訴你我腦中閃現的那個問題。我在麻省理工學院的導師時，David Karger，一位理論教授，曾經溫和地詢問我，他基本上是以一種非常友善的方式說的，我覺得他實際上是以問題的形式提出的。他基本上是說："Andrew，你太理論化了，去實踐一下吧"。但我認爲他可能是以問題的形式提出的——你有沒有考慮過做更多的實踐工作，而不是僅僅專注于理論？實際上，就是那一刻改變了我對如何構建AI的思考軌迹。如今，我想大家認爲我相當注重應用，沒有多少人知道，真正改變我的是當時與一位麻省理工學院教授的那一次對話，我對此非常感激。也許這就是爲什麽即使到了今天，我們這些已經在事業上取得了很大進步的人，也覺得自己有責任和義務去盡我所能幫助他人。因爲即使到現在，我仍然會因爲某些原因而從做了其他事情的人那裏獲得幫助，他們似乎樂于無私地提供建議，盡管對他們沒有任何明顯的好處。我覺得我們中的許多人，至少我覺得自己有責任去回饋社會。我也驚訝于在我的職業生涯中，有些對話，我真的不知道他們是否意識到自己所說的内容的意義。結果，這些話成爲了那時某些人所需要的智慧。
Michael Moe：我的一位導師，重要導師Bill Campbell，是真正教會我"傳遞善意"理念的人。我認爲這也是矽谷文化中人們不太理解的一部分，那就是"傳遞善意"的文化。因此，Andrew，我無法告訴你我有多麽感激我們的對話。見到你并和你交談總是如此美妙，我總是能學到很多東西。這真是太棒了，謝謝你。我希望我們很快能再見面。
Andrew Ng：謝謝你，Michael。希望我們能很快見面。我希望在接下來的幾周内見到你，我感覺每次都有很多話要說。
Michael Moe：謝謝你。Andrew，你最棒了。再見。
本文翻譯自：The #1 AI Expert on Earth：Dr. Andrew Ng | Ed on the Edge
https://www.youtube.com/watch?v=GvNXwEbGqss
編譯：Manyue Hu
END
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