Top 103 Zitate und Sprüche von Andrew Ng

In meinem eigenen Leben habe ich festgestellt, dass ich, wenn ich nicht sicher war, was ich als nächstes tun sollte, viel lernen, viel lesen und mit Experten sprechen würde. Ich weiß nicht, wie das menschliche Gehirn funktioniert, aber es ist fast magisch: Wenn man genug liest oder mit genügend Experten spricht, wenn man genügend Input hat, tauchen neue Ideen auf. Das scheint bei vielen Leuten zu passieren, die ich kenne.

Bei Bildung geht es nicht darum, die Herde auszudünnen. Bei der Bildung geht es darum, jedem Schüler zum Erfolg zu verhelfen.

Wenn Sie über viele Daten verfügen und aus diesen Daten einen Mehrwert schaffen möchten, könnten Sie über den Aufbau eines KI-Teams nachdenken.

Ich sehe einen Mindestlohn als langfristige Lösung, bin mir aber nicht sicher, ob das meine Lieblingslösung ist. Ich denke, dass die Gesellschaft davon profitiert, wenn die gesamte Menschheit befähigt ist und danach strebt, Großes zu leisten. Den Menschen die Fähigkeiten zu vermitteln, mit denen sie Großes leisten können, wird Arbeit erfordern.

Wenn eine typische Person eine mentale Aufgabe in weniger als einer Sekunde Nachdenken erledigen kann, können wir sie wahrscheinlich jetzt oder in naher Zukunft mithilfe von KI automatisieren.

Wir können eine viel bessere Zukunft aufbauen, in der Menschen mithilfe von KI-Funktionen von geringfügiger Arbeit entlastet werden.

Als Gründungsleiter des Google Brain-Teams, ehemaliger Direktor des Stanford Artificial Intelligence Laboratory und jetzt Gesamtleiter des rund 1.200 Mitarbeiter umfassenden KI-Teams von Baidu hatte ich das Privileg, viele der weltweit führenden KI-Gruppen zu fördern und viele aufzubauen KI-Produkte, die von Hunderten Millionen Menschen genutzt werden.

Ein Großteil der Fortschritte beim maschinellen Lernen – und das ist in der Wissenschaft eine unpopuläre Meinung – wird durch eine Zunahme sowohl der Rechenleistung als auch der Daten vorangetrieben. Eine Analogie ist der Bau einer Weltraumrakete: Man braucht einen riesigen Raketentriebwerk und viel Treibstoff.

Der AI Fund hat in zwei Unternehmen investiert – Woebot und Landing AI – und der AI Fund verfügt über eine Reihe interner Teams, die an neuen Projekten arbeiten. Normalerweise stellen wir Leute als Mitarbeiter ein, arbeiten mit ihnen zusammen, um Ideen in Startups umzusetzen, und lassen dann die Unternehmer als Gründer in das Startup einsteigen.

Google Brain, das ich leitete, war wohl die stärkste treibende Kraft bei der Entwicklung von Google zu einem großartigen KI-Unternehmen. Ich bin mir ziemlich sicher, dass ich auch das Team angeführt habe, das Baidu verwandelt hat. Was mich wirklich begeistert, ist das Potenzial für andere Unternehmen, großartige KI-Unternehmen zu werden.

Baidu und Google sind großartige Unternehmen, aber es gibt eine Menge Dinge, die man außerhalb von ihnen tun kann. So wie Elektrizität und das Internet die Welt verändert haben, denke ich, dass der Aufstieg der modernen KI-Technologie sowohl für neue Start-ups als auch für etablierte Unternehmen viele Möglichkeiten zur Transformation schaffen wird.

Wenn wir Computer intelligenter machen können – und ich möchte mich vor dem KI-Hype hüten – und die Welt und die Umwelt besser verstehen, kann das das Leben für viele von uns viel besser machen. So wie die Industrielle Revolution einen Großteil der Menschheit von körperlicher Plackerei befreit hat, denke ich, dass KI das Potenzial hat, die Menschheit von einem Großteil der mentalen Plackerei zu befreien.

Im Silicon Valley gibt es viele Startups, die Computer Vision für die Landwirtschaft oder den Einkauf nutzen – viele gibt es auch für den Bekleidungseinkauf. Wenn Sie bei Baidu beispielsweise ein Bild eines Filmstars finden, nutzen wir tatsächlich die Gesichtserkennung, um diesen Filmstar zu identifizieren und Ihnen dann Dinge wie sein Alter und seine Hobbys mitzuteilen.

Der chinesische Markt ist ganz anders. Ich glaube unter anderem, dass der derzeit größte und heißeste Technologietrend in China O2O oder Online-to-Offline ist.

Ich denke, der Aufstieg der KI ist größer als der Aufstieg der Mobilgeräte. Große Unternehmen machen sich manchmal genauso viele Sorgen um Startups wie Startups um große Unternehmen. Letztendlich wird es darum gehen, wer die beste Dienstleistung oder das beste Produkt liefert.

Die größte ethische Herausforderung, vor der KI steht, sind Arbeitsplätze. Sie müssen Ihre Arbeitskräfte umschulen, um nicht nur eine wohlhabendere, sondern auch eine gerechtere Gesellschaft zu schaffen. Viele Call-Center-Jobs werden wegfallen und der Job eines Radiologen wird sich verändern.

Unserem Bildungssystem ist es bisher gelungen, Generationen die Erledigung unterschiedlicher Routineaufgaben beizubringen. Als also Traktoren die Arbeitskräfte in der Landwirtschaft verdrängten, brachten wir der nächsten Generation bei, in Fabriken zu arbeiten. Was wir aber nie wirklich gut konnten, ist, einer großen Anzahl von Menschen ungewöhnliche kreative Arbeiten beizubringen.

Wenn Sie sich mit dem Stand der Technik ausreichend auskennen, hören Sie auf, Ideen wahllos auszuwählen. Sie sind bei der Auswahl und Kombination von Ideen überlegt. Sie denken darüber nach, wann Sie viele Ideen generieren oder Ideen reduzieren sollten.

Die Arbeitsplatzverlagerung ist so groß, dass ich versucht bin, über nichts anderes zu sprechen.

Keiner von uns weiß heute, wie man Computer dazu bringt, mit der Geschwindigkeit und Flexibilität eines Kindes zu lernen.

Als wir die Funktion des Aufzugsbetreibers automatisierten, wer hätte gedacht, dass alle Nachkommen dieser Betreiber Social-Media-Vermarkter, Ingenieure für maschinelles Lernen und all diese anderen Berufe werden würden, für die wir damals noch nicht einmal eine Sprache hatten, um sie zu beschreiben?

Eines der Dinge, die Baidu schon früh gut gemacht hat, war die Schaffung einer internen Plattform, die es jedem Ingenieur ermöglichte, Deep Learning auf jede beliebige Anwendung anzuwenden, auch auf Anwendungen, an die KI-Forscher wie ich nie gedacht hätten.

Das Leben ist erschreckend kurz; Ich möchte nicht so viele Tage verschwenden.

Trotz all des Hypes und der Aufregung um KI ist sie im Vergleich zu menschlicher Intelligenz auch heute noch äußerst begrenzt.

Jedes Unternehmen hat chaotische Daten und selbst die besten KI-Unternehmen sind mit ihren Daten nicht ganz zufrieden. Wenn Sie über Daten verfügen, ist es wahrscheinlich eine gute Idee, ein KI-Team damit zu beauftragen, sich diese anzusehen und Feedback zu geben. Dies kann sich in jedem Unternehmen zu einer positiven Feedbackschleife sowohl für die IT- als auch für die KI-Teams entwickeln.

Wir ziehen die Analogie, dass KI die neue Elektrizität ist. Elektrizitätstransformierte Industrien: Landwirtschaft, Transport, Kommunikation, Fertigung.

Der größte Nutzen von Deep Learning liegt heute in engen Bereichen, in denen viele Daten erfasst werden können. Hier ist ein Beispiel für etwas, was es nicht kann: ein sinnvolles Gespräch führen.

Was mich heute wirklich begeistert, ist der Aufbau einer neuen KI-gestützten Gesellschaft.

Durch die Art und Weise, wie KI die Arbeit der Menschen ergänzt, entstehen tatsächlich viele neue Arbeitsplätze und eine große Nachfrage. Wenn beispielsweise eine automatische visuelle Inspektionstechnologie dabei hilft, Fehler in Fertigungsteilen zu erkennen, führt dies meiner Meinung nach in einigen Fällen zu einer viel höheren Nachfrage nach Mitarbeitern, die einige der Teile, die eine KI gefunden hat, nacharbeiten oder reparieren fehlerhaft sein.

Wenn Sie Daten veröffentlichen möchten, sollten Sie dies tun, um Wissen zu teilen.

Ich bin sehr optimistisch, was die kurzfristigen Aussichten der KI angeht, denn jedes Mal, wenn es zu einer technologischen Störung kommt, gibt sie uns die Möglichkeit, die Welt ein wenig anders zu machen.

Es gibt eine ganze Reihe kreativer Produkte aller Art – über unsere Kerngeschäfte Websuche, Bildersuche und Werbung hinaus –, die auf Deep Learning basieren.

Ich glaube, dass die Fähigkeit zur Innovation und Kreativität lehrbare Prozesse sind. Es gibt Möglichkeiten, wie Menschen systematisch innovativ sein oder kreativ werden können.

Es schien wirklich erstaunlich, dass man ein paar Codezeilen schreiben konnte und es lernen konnte, interessante Dinge zu tun.

Indien verfügt über eine große Basis an technischen Talenten, und ich hoffe, dass eine umfangreiche Online-Ausbildung zum maschinellen Lernen im Bereich KI indischen Softwarefachleuten den Einstieg in die KI ermöglichen wird.

Ich dachte, der beste Ort, um die KI-Mission voranzutreiben, sei Baidu.

Die große KI träumt davon, Maschinen zu erschaffen, die sich eines Tages so entwickeln könnten, dass sie intelligente Dinge tun, wie es Menschen könnten – das hat mich abgeschreckt. Als ich zum ersten Mal nach Stanford kam, hielt ich das nicht wirklich für machbar.

Der Erfolg oder Misserfolg eines CEOs bei der Implementierung von KI im gesamten Unternehmen hängt davon ab, ob er eine Führungskraft einstellt, um eine entsprechende Organisation aufzubauen. In einigen Unternehmen übernehmen CIOs oder Chief Data Officers diese Rolle.

Baidu Research verfügt über drei Labore – zwei in Peking, die bereits weitgehend aufgebaut sind, und das Silicon Valley-Labor wird von Grund auf neu gebaut. Wir stellen ziemlich schnell ein, etwa eine Person pro Woche, aber wir sind schon seit etwa einem Monat da, also haben wir ehrlich gesagt noch nicht so viel Arbeit geleistet.

Baidus KI ist unglaublich stark und das Team ist voller Talente; Ich bin zuversichtlich, dass die KI bei Baidu weiterhin florieren wird. Nach Baidu freue ich mich darauf, weiterhin an der KI-Transformation unserer Gesellschaft und dem Einsatz von KI zu arbeiten, um das Leben für alle besser zu machen.

Unser weltweites Bildungssystem war in der Vergangenheit nicht besonders gut bei der Umschulung für neuere Berufspositionen. Dafür brauchen wir einen neuen Gesellschaftsvertrag. Für Indien könnte das Fehlen einer etablierten Struktur von Vorteil sein, da es die digitale Bildung nutzen kann, um einen Vorsprung zu erlangen.

Viele Forscher erforschen andere Formen der KI, von denen sich einige in begrenzten Kontexten als nützlich erwiesen haben; Es mag durchaus sein, dass es einen Durchbruch gibt, der höhere Intelligenzniveaus ermöglicht, aber es gibt noch keinen klaren Weg zu diesem Ziel.

KI erlebt in Indien einen frühen Aufschwung. Es hat eine umsichtige Regierung, und Indien kann vorankommen, wenn es möchte.

Deep Learning wird jede einzelne Branche verändern. Gesundheitswesen und Transport werden durch Deep Learning verändert. Ich möchte in einer KI-gestützten Gesellschaft leben. Wenn jemand einen Arzt aufsucht, möchte ich, dass die KI diesem Arzt dabei hilft, eine qualitativ hochwertigere und kostengünstigere medizinische Versorgung anzubieten. Ich möchte, dass jedes Fünfjährige einen persönlichen Nachhilfelehrer hat.

Es ist schwer, sich eine große Branche vorzustellen, die KI nicht verändern wird. Dazu gehören Gesundheitswesen, Bildung, Transport, Einzelhandel, Kommunikation und Landwirtschaft. Es gibt überraschend klare Wege, wie KI in all diesen Branchen einen großen Unterschied machen kann.

Ein einzelnes Neuron im Gehirn ist eine unglaublich komplexe Maschine, die wir bis heute nicht verstehen. Ein einzelnes „Neuron“ in einem neuronalen Netzwerk ist eine unglaublich einfache mathematische Funktion, die einen winzigen Bruchteil der Komplexität eines biologischen Neurons erfasst.

Ich hatte ein starkes Interesse an kostenloser Online-Bildung und war daran interessiert, welche Videos und Formate dafür geeignet wären. Viele Lehrkräfte standen der Arbeit der Informatiker sehr skeptisch gegenüber. Erst nach den ersten sichtbaren Erfolgen von MOOCs begann man, sich ernsthaft damit auseinanderzusetzen.

Eine Sache, die ich bei Baidu gemacht habe, ist die Leitung eines Workshops zur Innovationsstrategie. Die Idee dahinter ist, dass es sich bei Innovation nicht um zufällige, unvorhersehbare geniale Taten handelt, sondern dass man stattdessen sehr systematisch Dinge schaffen kann, die noch nie zuvor geschaffen wurden.

Ich denke, die Welt wird einfach besser, wenn KI uns hilft. Es wird die Warenkosten senken, uns eine gute Ausbildung ermöglichen, die Art und Weise verändern, wie wir Krankenhäuser und das Gesundheitssystem führen – die Liste der Dinge ist lang.

Heutzutage funktioniert die Spracherkennung in lauten Umgebungen nicht wirklich.

Ich möchte eine KI-gestützte Gesellschaft, weil ich so viele Möglichkeiten sehe, wie KI das menschliche Leben verbessern kann. Wir können so viele Entscheidungen systematischer treffen oder sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so viel menschliche Zeit sparen.

Ich prüfe parallel eine ganze Reihe von Ideen und erkunde neue KI-Unternehmen, die ich aufbauen kann. Eine Sache, die mich begeistert, ist die Suche nach Möglichkeiten, die globale KI-Community zu unterstützen, damit Menschen überall auf das Wissen und die Tools zugreifen können, die sie für KI-Transformationen benötigen.

Als Führungskräfte ist es unsere Pflicht, dafür zu sorgen, dass wir eine Welt aufbauen, in der jeder Einzelne die Möglichkeit hat, sich zu entfalten. Zu verstehen, was KI leisten kann und wie sie in Ihre Strategie passt, ist der Anfang und nicht das Ende dieses Prozesses.

Im Englischen gibt es ein Wort für Schwester. Im Chinesischen gibt es zwei getrennte Wörter: „ältere“ und „jüngere Schwester“. Dies ist eigentlich ein Übersetzungsproblem, denn wenn Sie das Wort Schwester sehen, wissen Sie nicht, wie Sie es ins Chinesische übersetzen sollen, weil Sie nicht wissen, ob es sich um eine ältere oder eine jüngere Schwester handelt.

Bildung ist eine der Branchenkategorien mit einem großen Potenzial für KI. Und Coursera erledigt bereits einen Teil dieser Arbeit.

Elon Musk macht sich Sorgen über die KI-Apokalypse, aber ich mache mir Sorgen darüber, dass Menschen ihren Job verlieren. Die Gesellschaft wird sich an eine Situation anpassen müssen, in der Menschen im Laufe ihres Lebens lernen, abhängig von den auf dem Markt benötigten Fähigkeiten.

Ich denke, wenn Menschen in Hunderten von Jahren eine Technologie erfinden, von der wir noch nichts gehört haben, könnte ein Computer vielleicht böse werden. Aber die Zukunft ist so ungewiss. Ich weiß nicht, was in fünf Jahren passieren wird. Der Grund, warum ich sage, dass ich mir keine Sorgen mache, dass die KI böse werden könnte, ist derselbe, aus dem ich mir keine Sorgen über die Überbevölkerung auf dem Mars mache.

Eines der Dinge, die Baidu schon früh gut gemacht hat, war die Schaffung einer internen Plattform für Deep Learning. Dadurch konnten Ingenieure im gesamten Unternehmen, auch Menschen, die keine KI-Forscher waren, Deep Learning auf alle möglichen kreativen Arten nutzen – Anwendungen, an die ein KI-Forscher wie ich nie gedacht hätte.

Im Gesundheitswesen beginnen wir zu erkennen, dass KI die radiologischen Bilder besser lesen kann als die meisten Radiologen. Im Bildungsbereich verfügen wir über viele Daten und Unternehmen wie Coursera stellen viele Inhalte online.

Ich dachte einfach, dass es das Coolste sei, Maschinen intelligent zu machen. Während meiner Schulzeit absolvierte ich ein Sommerpraktikum im Bereich KI und schrieb an der National University of Singapore neuronale Netze – frühe Versionen von Deep-Learning-Algorithmen. Ich fand es erstaunlich, dass man Software schreiben konnte, die selbst lernte und Vorhersagen machte.