機器之心報道
編輯：澤南
Peter Norvig：AI 線上課程 10 萬報名只有 1.6 萬人上完，這才是需要解決的問題。
10 月 11 日，斯坦福大學宣佈谷歌研究總監（Director of Research）Peter Norvig 加入斯坦福以人為本人工智慧研究院 HAI，任傑出教育研究員。
Peter Norvig 將於今年秋天正式加入斯坦福任教，並將大部分精力投入教育。斯坦福表示，他的任務將是開發工具和內容來解釋人工智慧的關鍵概念。
Peter Norvig 是享譽世界的計算機科學家和人工智慧專家，他是 AAAI 和 ACM 會員，著有經典書籍《人工智慧：一種現代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）。在加入谷歌之前，他曾經是 NASA 計算科學部門的主要負責人，並在南加州大學以及伯克利大學任教。
Peter Norvig 曾在布朗大學獲得應用數學學士學位，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位。他獲得了伯克利「卓越校友和工程創新獎」，從 NASA 獲得了「非凡成就勳章」。他曾任南加州大學的教授，其他著作包括《人工智慧程式設計範型：通用 Lisp 語言的案例研究》、《Verbmobil：一個面對面對話的翻譯系統》、《UNIX 的智慧幫助系統》等。
在谷歌期間，Norvig 為推動人工智慧技術進步作出了很多貢獻：他曾負責監督這家科技巨頭的搜尋演算法，並建立了專注於機器翻譯、語音識別、計算機視覺的團隊。在 NASA 期間，他的團隊構建了首套宇宙飛船自動駕駛系統，其後來發展成為如今火星車的作業系統。
Norvig 在人工智慧教育界聲望很高，他與加州大學伯克利分校教授 Stuart Russell 合著的《人工智慧 · 一種現代方法》已被全球約 1500 所大學用作入門教科書。Norvig 還透過線上教育平臺 Udacity 教授了數十萬學生，他的《Design of Computer Programs》是 Udacity 最早的經典課程之一（且免費）。
在這一訊息正式公佈之前，Norvig 接受斯坦福採訪，回答了人們的一些問題：
我們在《斯坦福 AI 指數 2021》中注意到了大學人才流失的問題——技術學者正在離開學校走向工業界，是什麼讓你選擇了反方向？
Peter Norvig：我的整個職業生涯一直在學界、業界和政府機構中來回切換，在谷歌工作 20 年，其中被迫在家辦公 18 個月後，我感覺現在是嘗試新事物並專注於教育的好時機。
在你看來，以人為本的 AI 是什麼？
Peter Norvig：將 AI 視為一個最佳化過程的一種思路是——在不確定的世界中找到將導致最大預期效果的行動方式。過去我們關心的問題是哪種演算法最適合進行這種最佳化，現在我們有了一套很棒的演算法和工具，更緊迫的問題是以人為中心的：你到底想要最佳化什麼？你為誰的利益服務？你對每個人都公平嗎？有人被排除在外嗎？你收集的資料是包容性的，還是有偏見的？
斯坦福 HAI 的一大目標是建立多元化、公平和包容性教育體系。什麼樣的教育可以有效提高人工智慧技術領域的普適性？
Peter Norvig：我認為這裡存在三個需要解決的問題。
首先是建立能讓人才進入該領域的通道。這需要努力給未觸達的人口一種歸屬感和受歡迎的感覺。我很幸運能從當初的導師那裡受益，他們不僅為我塑造了在技術領域工作的樣子，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」。我有這些機會，是因為我在一個重視教育的家庭長大，而且住在大學城。
對於那些沒有這樣環境的人，我們需要計劃和政策讓他們留在學校，培養他們的老師成為更好的導師，對 STEM 領域有更多的瞭解，並讓學生感到有一條光明的道路。
第二個挑戰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。公司應該努力培養員工，讓他們意識到彼此帶來的價值。
並不是所有人都能進入斯坦福、伯克利和 MIT 學習，如何讓 AI 教育通向更多人？
Peter Norvig：我參與線上教育就是因為這個原因。2010 年 Sebastian Thrun 和我為斯坦福大學的學生教了人工智慧入門課程，當 2011 年我們被要求再上一屆時，我們認為應該照顧到那些無法參加斯坦福大學課程的全球觀眾。
從某種意義上說，線上課程很有效，因為有 10 萬名學生報名參加，1.6 萬人完成了課程。但顯然，這種方法仍然僅限於高度自我激勵的小部分學習者群體。我們下一個挑戰是觸達那些缺乏自信的人，他們認為自己沒有能力學習新事物併成功，認為科技世界是為他人服務的。要做到這一點，不僅需要在課程中擁有出色的內容，我們還需要透過點對點和導師對學習者的關係來培養社群意識。
今天我們能看到很多從幼兒園到高中的程式設計課，這是正確有效的教育方式嗎？
Peter Norvig：編寫程式碼是一項有用的能力。我在初中時還沒有學習程式設計，但被要求學習打字。學習打字並不會改變你觀察世界的方式，學習程式設計也不會讓你嘗試改變語法。在這裡最重要的部分是在程式設計時，從小的死記硬背變成了大量專案推進。你需要學習如何選擇專案，學習模擬世界的某些方面，做出假設並測試它們，犯錯並糾正它們而不會氣餒，學會在團隊中工作，創造一些有用的東西，別人會使用它們，這會讓你感到自豪。
如果透過程式設計能夠達到這些，那就太好了，如果能夠使用無程式碼或低程式碼技術來完成也很棒。如果你能讓孩子們透過在自然界探索，然後做實驗來實現，同樣也是對的。
如今的 AI 教育工作者缺少哪些特質？
Peter Norvig：在人工智慧教育中，教師用給定的資料集和預定義的目標分配一個簡單的、明確定義的問題。然後學生將他們的工作視為構建最大化目標函式的機器學習模型。但在現實世界的專案中，專業人員需要定義目標並自行收集或生成資料。你不會因為找到了一個精巧的，數學上覆雜的模型而獲得收益，只有使用者的問題被解決了你才能獲得收益。
你曾在頂尖科技公司領導團隊，從工業界的角度看待問題為教育工作帶來了哪些新的觀點？
Peter Norvig：我現在對科技公司如何管理和解決大規模問題有了一套思路。我記得自己曾和一位與學界人士合著過一本書的工業界的人聊過，我問：「寫這本書最難的地方是什麼？」他回答說：「當合著者寫道『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資訊的情況下提醒他『不，再想想』。對於很多這樣的問題，我不再需要猜測了。」
你對斯坦福大學的 AI 領域學生有什麼建議？
Peter Norvig：你們現在處在一個很好的位置，獲得的知識和經驗可以改變世界，請確保你們的所為讓世界變得更好。
由於 Norvig 的名望，他轉會的訊息受到了眾人關注。斯坦福大學教授，HAI 聯合負責人李飛飛也第一時間歡迎了 Peter Norvig 的到來。
參考內容：
https://hai.stanford.edu/news/peter-norvig-todays-most-pressing-questions-ai-are-human-centered
