机器之心：深度学习在演讲和计算机视觉方面都得到了很好的应用。但如果想把它变成一种更可行的计算机科学，在自然语言处理上必须取得突破。你觉得深度学习的发展能革新自然语言处理吗？或者说如果自然语言处理不能取得进展，深度学习就会失去发展势头吗？

Lawrence Carin：我们在自然语言处理上取得了很显著的进展。虽然最深处的东西可能是也可能不是最重要的东西，但就机器学习而言，很多最新的科技都已经取得了进展，对于自然语言处理也是有革新性的影响，对于这整个领域来说也是有革命性的作用。我对于自然语言处理的未来很乐观，是我最乐观的领域之一。

机器之心：所以您是说方法论的复杂程度并不是成功的关键？

Lawrence Carin：是的，这些模型都不一定很深刻。它们可以变得很深刻，但不必要。一些基本的概念几年前就出现了，但是慢慢地才有变化，也被证明非常有效。一些深度学习领域的东西可能是，也可能不是最重要的事。但关键的是神经网络，那是一种设置，我们最后也发现这种设置是很关键的。我们最近做的就是把贝叶斯公式和这些科技都结合起来，然后延展到其他许多领域。无论是哪种情况，我都对于我们现在在语言处理上取得的进展感到很乐观。

机器之心：您创建了一个公司叫 Signal，后来被 BAE Systems 收购了。在一些程度上您是一个很成功的企业家。但现在，人工智能吸引了很多的注意力，很多新兴公司都把发展人工智能科技作为他们未来的目标。对于中国的这些想要利用人工智能科技发明一些新东西，革命性的东西的企业家，您有什么想说的吗？

Lawrence Carin：就像你说的，我确实创建了也出售了一个公司。而我想说，管理一个公司不是一个线形的过程，它也不会按着你期待的方向走下去。在商业领域，最重要的就是关注顾客需求。无论何时你创建了一个公司，你肯定对于你怎么进行下去，你想卖出什么商品有了一些点子。但是进入现实世界时，你所想的很重要的东西，和你交流的人不一定认为他很重要。而你所认为的很微不足道的东西，这些人可能觉得很重要。所以，最重要的就是要接纳别人的意见，要聆听，要灵活。也必须明白，只要你做实验，你就会遇到困难。我们公司就遇到过很多挑战。

另一个建议是，要仔细挑选你的商业合作伙伴。你成功时身边的合作伙伴不一定是你当初开创公司时的身边伙伴。那是因为你是和一群人一起工作的，创建一个公司也是很艰难的过程。因为它不会像你所想地一样发展，你得做出改变，也要应对挑战。当你和一群在压力和挑战下的人一起工作时，你会看到他们身上不同的方面。他们的做事风格不一定和你设想的一样。所以我说你要谨慎挑选你的伙伴。

我得到的另一个教训，可能听起来不太愉悦，但是我觉得是真理：当你开创公司时，一定要请一个很好的律师。也要确保他们制定好这个公司的法律架构。开始时你会觉得一切都很好，每个人都像朋友一样。但慢慢地，你就会意识到各种各样的挑战。我可以告诉你，我开始时是很天真的。但幸好我们有一个很好的律师。我们没进入现实社会时，我还没有意识到一个好律师的重要性。

开创并且运营一个公司是很艰难的，一点也不浪漫。当你回头再看时，你创建了一个公司，你又卖掉了它，听起来很不错，听起来很激动人心。回头再看这段经历是很好的，但是在过程中确实很艰难也很有挑战性。

机器之心：很多计算机科学专业的学生想去谷歌 Facebook 这样的大公司工作。您认为这一项目（杜克清华机器学习夏季课程）将如何以及和在何种程度上帮助到这些学生的未来职业或者研究生涯呢？

Lawrence Carin：对于学生来说，这是他们初次接触到机器学习。这一课程将会从不同视角涵盖很多领域：贝叶斯定理视角，最优化视角。经研究人们会根据自己的性格选择自己倾向研究的领域：所以喜欢贝叶斯的是一种人，喜欢最优化的是另一种人。因此这给学生一个机会，让他们认识到自己适合的领域。当然最重要的是我希望他们能够得到鼓舞，毕竟没什么能够取代努力。在这样的课堂上，你不会学到如何成为一个机器学习领域的大师。学习的方式是你自己静静的端坐几个小时，不断阅读、思考，因为这是一个非常复杂的领域。但这给他们机会让他们看看自己到底能走多远。