10 月 11 日，斯坦福大學(xué)宣布谷歌研究總監(jiān)（Director of Research）Peter Norvig 加入斯坦福以人為本人工智能研究院 HAI，任杰出教育研究員。

Peter Norvig 將于今年秋天正式加入斯坦福任教，并將大部分精力投入教育。斯坦福表示，他的任務(wù)將是開發(fā)工具和內(nèi)容來解釋人工智能的關(guān)鍵概念。

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Peter Norvig 是享譽(yù)世界的計(jì)算機(jī)科學(xué)家和人工智能專家，他是 AAAI 和 ACM 會員，著有經(jīng)典書籍《人工智能：一種現(xiàn)代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）。在加入谷歌之前，他曾經(jīng)是 NASA 計(jì)算科學(xué)部門的主要負(fù)責(zé)人，并在南加州大學(xué)以及伯克利大學(xué)任教。

Peter Norvig 曾在布朗大學(xué)獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，在加州大學(xué)伯克利分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。他獲得了伯克利「卓越校友和工程創(chuàng)新獎」，從 NASA 獲得了「非凡成就勛章」。他曾任南加州大學(xué)的教授，其他著作包括《人工智能程序設(shè)計(jì)范型：通用 Lisp 語言的案例研究》、《Verbmobil：一個面對面對話的翻譯系統(tǒng)》、《UNIX 的智能幫助系統(tǒng)》等。

在谷歌期間，Norvig 為推動人工智能技術(shù)進(jìn)步作出了很多貢獻(xiàn)：他曾負(fù)責(zé)監(jiān)督這家科技巨頭的搜索算法，并建立了專注于機(jī)器翻譯、語音識別、計(jì)算機(jī)視覺的團(tuán)隊(duì)。在 NASA 期間，他的團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了首套宇宙飛船自動駕駛系統(tǒng)，其后來發(fā)展成為如今火星車的操作系統(tǒng)。

Norvig 在人工智能教育界聲望很高，他與加州大學(xué)伯克利分校教授 Stuart Russell 合著的《人工智能 · 一種現(xiàn)代方法》已被全球約 1500 所大學(xué)用作入門教科書。Norvig 還通過在線教育平臺 Udacity 教授了數(shù)十萬學(xué)生，他的《Design of Computer Programs》是 Udacity 最早的經(jīng)典課程之一（且免費(fèi)）。

在這一消息正式公布之前，Norvig 接受斯坦福采訪，回答了人們的一些問題：

我們在《斯坦福 AI 指數(shù) 2021》中注意到了大學(xué)人才流失的問題——技術(shù)學(xué)者正在離開學(xué)校走向工業(yè)界，是什么讓你選擇了反方向？

Peter Norvig：我的整個職業(yè)生涯一直在學(xué)界、業(yè)界和政府機(jī)構(gòu)中來回切換，在谷歌工作 20 年，其中被迫在家辦公 18 個月后，我感覺現(xiàn)在是嘗試新事物并專注于教育的好時機(jī)。

在你看來，以人為本的 AI 是什么？

Peter Norvig：將 AI 視為一個優(yōu)化過程的一種思路是——在不確定的世界中找到將導(dǎo)致最大預(yù)期效果的行動方式。過去我們關(guān)心的問題是哪種算法最適合進(jìn)行這種優(yōu)化，現(xiàn)在我們有了一套很棒的算法和工具，更緊迫的問題是以人為中心的：你到底想要優(yōu)化什么？你為誰的利益服務(wù)？你對每個人都公平嗎？有人被排除在外嗎？你收集的數(shù)據(jù)是包容性的，還是有偏見的？

斯坦福 HAI 的一大目標(biāo)是建立多元化、公平和包容性教育體系。什么樣的教育可以有效提高人工智能技術(shù)領(lǐng)域的普適性？

Peter Norvig：我認(rèn)為這里存在三個需要解決的問題。

首先是建立能讓人才進(jìn)入該領(lǐng)域的通道。這需要努力給未觸達(dá)的人口一種歸屬感和受歡迎的感覺。我很幸運(yùn)能從當(dāng)初的導(dǎo)師那里受益，他們不僅為我塑造了在技術(shù)領(lǐng)域工作的樣子，而且讓我覺得「這很有趣——我想花時間和很酷的人在一起，他們看來接受了我」。我有這些機(jī)會，是因?yàn)槲以谝粋€重視教育的家庭長大，而且住在大學(xué)城。

對于那些沒有這樣環(huán)境的人，我們需要計(jì)劃和政策讓他們留在學(xué)校，培養(yǎng)他們的老師成為更好的導(dǎo)師，對 STEM 領(lǐng)域有更多的了解，并讓學(xué)生感到有一條光明的道路。

第二個挑戰(zhàn)是在招聘過程中公平地選擇人才。我們看到很多公司正在拓寬思路，不再僅接觸排名靠前的幾所學(xué)校的候選人。

第三是留住人才，不能只是裝裝樣子：如果公司中的某些人不受歡迎、不欣賞人才，人才就會流失。公司應(yīng)該努力培養(yǎng)員工，讓他們意識到彼此帶來的價值。

并不是所有人都能進(jìn)入斯坦福、伯克利和 MIT 學(xué)習(xí)，如何讓 AI 教育通向更多人？

Peter Norvig：我參與在線教育就是因?yàn)檫@個原因。2010 年 Sebastian Thrun 和我為斯坦福大學(xué)的學(xué)生教了人工智能入門課程，當(dāng) 2011 年我們被要求再上一屆時，我們認(rèn)為應(yīng)該照顧到那些無法參加斯坦福大學(xué)課程的全球觀眾。

從某種意義上說，在線課程很有效，因?yàn)橛?10 萬名學(xué)生報(bào)名參加，1.6 萬人完成了課程。但顯然，這種方法仍然僅限于高度自我激勵的小部分學(xué)習(xí)者群體。我們下一個挑戰(zhàn)是觸達(dá)那些缺乏自信的人，他們認(rèn)為自己沒有能力學(xué)習(xí)新事物并成功，認(rèn)為科技世界是為他人服務(wù)的。要做到這一點(diǎn)，不僅需要在課程中擁有出色的內(nèi)容，我們還需要通過點(diǎn)對點(diǎn)和導(dǎo)師對學(xué)習(xí)者的關(guān)系來培養(yǎng)社區(qū)意識。

今天我們能看到很多從幼兒園到高中的編程課，這是正確有效的教育方式嗎？

Peter Norvig：編寫代碼是一項(xiàng)有用的能力。我在初中時還沒有學(xué)習(xí)編程，但被要求學(xué)習(xí)打字。學(xué)習(xí)打字并不會改變你觀察世界的方式，學(xué)習(xí)編程也不會讓你嘗試改變語法。在這里最重要的部分是在編程時，從小的死記硬背變成了大量項(xiàng)目推進(jìn)。你需要學(xué)習(xí)如何選擇項(xiàng)目，學(xué)習(xí)模擬世界的某些方面，做出假設(shè)并測試它們，犯錯并糾正它們而不會氣餒，學(xué)會在團(tuán)隊(duì)中工作，創(chuàng)造一些有用的東西，別人會使用它們，這會讓你感到自豪。

如果通過編程能夠達(dá)到這些，那就太好了，如果能夠使用無代碼或低代碼技術(shù)來完成也很棒。如果你能讓孩子們通過在自然界探索，然后做實(shí)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)，同樣也是對的。

如今的 AI 教育工作者缺少哪些特質(zhì)？

Peter Norvig：在人工智能教育中，教師用給定的數(shù)據(jù)集和預(yù)定義的目標(biāo)分配一個簡單的、明確定義的問題。然后學(xué)生將他們的工作視為構(gòu)建最大化目標(biāo)函數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。但在現(xiàn)實(shí)世界的項(xiàng)目中，專業(yè)人員需要定義目標(biāo)并自行收集或生成數(shù)據(jù)。你不會因?yàn)檎业搅艘粋€精巧的，數(shù)學(xué)上復(fù)雜的模型而獲得收益，只有用戶的問題被解決了你才能獲得收益。

你曾在頂尖科技公司領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，從工業(yè)界的角度看待問題為教育工作帶來了哪些新的觀點(diǎn)？

Peter Norvig：我現(xiàn)在對科技公司如何管理和解決大規(guī)模問題有了一套思路。我記得自己曾和一位與學(xué)界人士合著過一本書的工業(yè)界的人聊過，我問：「寫這本書最難的地方是什么？」他回答說：「當(dāng)合著者寫道『大公司肯定會這樣做』但這個看法是錯的時，我必須在不透露商業(yè)信息的情況下提醒他『不，再想想』。對于很多這樣的問題，我不再需要猜測了?！?/p>

你對斯坦福大學(xué)的 AI 領(lǐng)域?qū)W生有什么建議？

Peter Norvig：你們現(xiàn)在處在一個很好的位置，獲得的知識和經(jīng)驗(yàn)可以改變世界，請確保你們的所為讓世界變得更好。

由于 Norvig 的名望，他轉(zhuǎn)會的消息受到了眾人關(guān)注。斯坦福大學(xué)教授，HAI 聯(lián)合負(fù)責(zé)人李飛飛也第一時間歡迎了 Peter Norvig 的到來。