一、Deep Learning的前世今生
圖靈在 1950 年的論文裏，提出圖靈試驗的設想，即，隔牆對話，你將不知道與你談話的，是人還是電腦 [1]。
這無疑給計算機，尤其是人工智能，預設了一個很高的期望值。但是半個世紀過去了，人工智能的進展，遠遠沒有達到圖靈試驗的標準。這不僅讓多年翹首以待的人們，心灰意冷，認爲人工智能是忽悠，相關領域是“僞科學”。
2008 年 6 月，“連線”雜誌主編，Chris Anderson 發表文章，題目是 “理論的終極，數據的泛濫將讓科學方法過時”。並且文中還引述經典著作 “人工智能的現代方法”的合著者，時任 Google 研究總監的 Peter Norvig 的言論，說 “一切模型都是錯的。進而言之，拋棄它們，你就會成功”[2]。
言下之意，精巧的算法是無意義的。面對海量數據，即便只用簡單的算法，也能得到出色的結果。與其鑽研算法，不如研究雲計算，處理大數據。
如果這番言論，發生在 2006 年以前，可能我不會強力反駁。但是自 2006 年以來，機器學習領域，取得了突破性的進展。
圖靈試驗，至少不是那麼可望而不可即了。至於技術手段，不僅僅依賴於雲計算對大數據的並行處理能力，而且依賴於算法。這個算法就是，Deep Learning。
藉助於 Deep Learning 算法，人類終於找到了如何處理 “抽象概念”這個亙古難題的方法。
於是學界忙着延攬相關領域的大師。Alex Smola 加盟 CMU，就是這個背景下的插曲。懸念是 Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 這兩位牛人，最後會加盟哪所大學。
Geoffrey Hinton 曾經轉戰 Cambridge、CMU，目前任教University of Toronto。相信挖他的名校一定不少。
Yoshua Bengio 經歷比較簡單，McGill University 獲得博士後，去 MIT 追隨 Mike Jordan 做博士後。目前任教 University of Montreal。
Deep Learning 引爆的這場革命，不僅學術意義巨大，而且離錢很近，實在太近了。如果把相關技術難題比喻成一座山，那麼翻過這座山，山後就是特大露天金礦。技術難題解決以後，剩下的事情，就是動用資本和商業的強力手段，跑馬圈地了。
於是各大公司重兵集結，虎視眈眈。Google 兵分兩路，左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 爲首，重點突破 Deep Learning 等等算法和應用 [3]。
Jeff Dean 在 Google 諸位 Fellows 中，名列榜首，GFS 就是他的傑作。Andrew Ng 本科時，就讀 CMU，後來去 MIT 追隨 Mike Jordan。Mike Jordan 在 MIT 人緣不好，後來憤然出走 UC Berkeley。Andrew Ng 毫不猶豫追隨導師，也去了 Berkeley。拿到博士後，任教 Stanford，是 Stanford 新生代教授中的佼佼者，同時兼職 Google。
Google 右路軍由 Amit Singhal 領軍，目標是構建 Knowledge Graph 基礎設施。
1996 年 Amit Singhal 從 Cornell University 拿到博士學位後，去 Bell Lab 工作，2000 年加盟 Google。據說他去 Google 面試時，對 Google 創始人 Sergey Brian 說，“Your engine is excellent, but let me rewirte it!”[4]
換了別人，說不定一個大巴掌就扇過去了。但是 Sergey Brian 大人大量，不僅不怪罪小夥子的輕狂，反而真的讓他從事新一代排名系統的研發。Amit Singhal 目前任職 Google 高級副總裁，掌管 Google 最核心的業務，搜索引擎。
Google 把王牌中之王牌，押寶在 Deep Learning 和 Knowledge Graph 上，目的是更快更大地奪取大數據革命的勝利果實。
Reference
[1] Turing Test.
http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test
[2] The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete
http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory
[3] Introduction to Deep Learning.
http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
[4] Interview with Amit Singhal, Google Fellow.
http://searchengineland.com/interview-with-amit-singhal-google-fellow-121342