欧博他是《生活大爆炸》人物原型,也是中国AI的国际友人
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美剧《生活大爆炸》里,主人公谢尔顿·库珀有一位印度朋友拉杰什·库斯拉帕里Rajesh Koothrappali。“谢耳朵”的这位来自“Incredible India”的朋友和印度一样神奇,他患有“与异性交往障碍症”,只有在醉酒之后方能自如地和姑娘们谈笑风生。在现实中,这个角色的原型Raj Reddy,同样是不可思议的存在。他生于印度,1966年在斯坦福获得第一个计算机博士,是举世知名的人工智能专家,人工智能的印度传奇。
而这位出生于印度农村的AI宗师,培养了一大批如雷贯耳的中国弟子,可谓中国AI的国际友人。
Raj Reddy和中国的渊源之深,超出一般人的想象。1983年,李开复从哥伦比亚大学转去卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University,简称CMU)攻读博士学位,导师就是Raj Reddy。而与李开复一起推进Sphinx的洪小文,其导师也是Raj Reddy。李开复后来在中关村创立微软亚洲研究院,洪小文为现任院长。而沈向洋则是微软体系里,职位最高的华人。
1994年,Raj Reddy获得了图灵奖。有人称,李开复和洪小文的出色工作,为Reddy获奖提供了助力。2009年,Raj Reddy更是在超过70岁的高龄,当选为中国工程院外籍院士。
人工智能的“印度之光”,经过30年的一路穿行,闪耀邻邦,实至名归。小村庄里走出的图灵奖获得者1937年6月13日,英属印度南部安得拉邦的一个小村庄,地主Srdenivasulu Reddy喜上眉梢,他家喜添男丁Raj Reddy,这在重男轻女的传统印度,这是件大喜事。
但这个孩子的命运并未拴在自家土地上。就像刚独立时的印度,内外交困,没有人知道,这个国家的未来通向哪里。
独立11年后,地主Srdenivasulu Reddy家出了第一个大学生。尽管没有考上著名的印度理工,但对于识字率低得可怜的印度,这个成就同样相当不易。在本科期间,他似乎拼命压抑住自己学术上的天赋,反倒在飞行技艺上令同辈记忆犹新。
作为印度的ROTC(预备役军官训练营)学生,他学会了开飞机,传闻他还能驾驶双翼飞机做出惊险的特技动作。本科毕业以后,作为交换生,他前往澳大利亚,并于1960年获得新南威尔士大学硕士学位。之后,他一直在澳大利亚IBM工作。
澳大利亚与印度因为历史上同属英殖民地,大量的印度裔在澳大利亚生活。从印度一个偏远农村的孩子,混到IBM的销售员,Reddy并未满足。他在这个岗位干了三年,同事也表扬他“干得出色”,他还是离开了这份优厚的工作,只身前往斯坦福。在硅谷,未来一代AI宗师才初显峥嵘。
1963年,Reddy来到斯坦福大学。第二年,在约翰·麦卡锡(1971年图灵奖获得者)的指导下,Reddy启动了他的语音识别项目,主要是使用斯坦福人工智能实验室新收购的模数转换器和PDP-1计算机来处理语音波形。
一开始,麦卡锡给出了几个备选项目,但Reddy一举挑中了语音识别。因为自然语言处理正是其兴趣所在。但他或许不会想到,这个选择将会贯穿其职业生涯。
约翰•麦卡锡因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖。正是他在1956年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念,被称为“人工智能之父”1966年,在麦卡锡的指导下Reddy完成了博士论文,论文毫不意外是关于于语音识别的。这也是斯坦福大学新成立计算机科学系之后授予的第一个博士学位。
在斯坦福大学任教一段时间后,Reddy于1969年来到卡内基梅隆大学。他和这里的很多人一样,都被诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙在人工智能领域的开创性成就深深吸引。他接受了卡内基梅隆大学的副教授职位,继续其语音识别和图像处理研究。
在卡内基梅隆大学三十年的职业生涯中,Reddy担任过多个职位,包括计算机学院院长。
1994年,他获得了图灵奖,这是计算机科学的最高荣誉。
图灵奖的奖杯是一个纯银制造的小碗,获奖者通常会小心翼翼的将之收藏在陈列柜。而Reddy的小碗就放在他办公室的桌子上,盛满糖果。显然,他对科学的热情,早已超越世俗和功名。
华人弟子Reddy的成就不限于学术。这位印度人指导的华人学子,早已登堂入室,成为中国AI行业的奠基者。
Reddy的华人高徒,还包括陆奇(前微软全球执行副总裁)、沈向洋(微软全球执行副总裁)、洪小文(微软资深副总裁)和李开复。
其中,李开复更是微软中国研究院(微软亚洲研究院前身)的创办者,并担任创始院长。经过20年栉风沐雨,微软亚洲研究院(MSRA)已成为人工智能的“黄埔军校”。中国知名的AI创业者,与微软亚洲研究院都有千丝万缕的联系。
以当前估值最高的商汤科技和旷视科技为例,创始人要么曾在微软亚洲研究院工作,要么在那里实习过。这么说,Reddy的徒子徒孙已遍布中国的大江南北。
Redd最早带的中国学生,就是李开复。1983年他从哥伦比亚大学转到卡内基梅隆大学攻读博士学位,导师就是Raj Reddy。
来自李开复博客据李开复回忆,Raj Reddy当时从美国国防部得到了300万美元的经费,希望解决不指定语者、大词库、连续性的语音识别这三个“当时无解的问题”。为此,Reddy在全美招聘了30多位教授、研究员、语音学家、学生、程序员,李开复位列30人名单之一。
Reddy当时的思路,是采用“专家系统”来完成项目,因为这个方法需要的数据有限。但在那年秋天刚刚参加过奥赛罗人机博弈的李开复,对“统计概念有了充分的理解”,也对Reddy教授的方法提出了异议,并鼓足勇气向Reddy教授直接表达了想法。
在李开复的预想之中,Reddy是很有可能因此生气的,至少也会“有些失望”。
但出人意表的是,Reddy仔细询问并耐心听完了了李开复的计划,并“用他那永远温和的声音”说,“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,但是我可以支持你用统计的方法去做,因为我相信科学没有绝对的对错,我们都是平等的。”
李开复由此启动了博士论文主攻方向Sphinx。后来,洪小文进入博士班,也开始与李开复一起推进Sphinx。
洪小文更重要的是,Reddy不是耍耍嘴皮、说说漂亮话来欺世盗名,他用行动践行了其理念。
很快,Reddy就说服了美国政府部门和美国标准局收集并提供了大量数据,帮助李开复建立了大型数据库,为李开复解决了第一只拦路虎。
随后,Reddy教授还帮李开复购买了最新的Sun4机器。而且此后每次有新的机器,他都会说:“先问问开复要不要。”根据李开复的回忆,“做论文的两年多,我至少花了他(Reddy)几十万美元的经费。”
李开复也争气。1987年,他采用新的方法,把机器的语音识别率从原来的40%提高到了80%,后来又提高到96%。其博士毕业成果——世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”,被《商业周刊》授予当年最重要科学创新奖。
吴军在《数学之美》的第二章《自然语言处理——从规则到统计》中提到:李开复和洪小文出色的工作,帮助他们的导师RajReddy在1994年获得了图灵奖。
科学家之外Raj Reddy并非一位刻板的科学家。
他率领团队建立了能够执行连续语音识别的系统。即HearsayI,该系统以及HearsayII,Harpy和Dragon等后续系统的开发,为现代商业语音识别技术打下基础。
从1975年开始,Reddy的研究兴趣开始向几个方向扩展。他也是DARPA(美国国防高等研究计划署)的主要合作伙伴之一,帮助DARPA开始研究VLSI(超大规模集成电路)、传感器网络、操作系统、以及用户界面和工作站等。他甚至还尝试了图形打印。
1978年和1979年,Reddy说服Westinghouse(西屋公司)来支持学校新成立的机器人研究所。该研究所同时在几个机器人相关的领域开展研究,包括空间机器人、计算机图形学、医疗机器人、计算机视觉和人工智能。在匹兹堡成为机器人研究和应用中心的过程中,机器人研究所扮演了发挥了重要作用。其总部大楼甚至被亲切地称为“Raj Mahal”,人们以此来表达对创始人Reddy的纪念。
扎实的研究让他获奖无数。除了图灵奖外,他还将美国国家科学基金会的最高奖“瓦内瓦布什奖”,IEEE的语音和音频处理奖等重要奖项一并收入囊中。
Raj Reddy(前排左四)与微软亚洲研究院院长洪小文(前排左五)以及学生合影在学者身份之外,Reddy还是个长袖善舞的合作对象。
软件商Seec的首席执行官Ravi Koka回忆道,他第一次见到Reddy是1975年Reddy回印度休假的时候。两人相识后,他还亲自到Koka在班加罗尔的办公室进行指导。
十几年后,当Koka准备创办Seec时,Reddy将他介绍给自己认识的投资者,并投入一些资金,他现在已经成为董事会主席。
Reddy同时也热心地致力于“服务社会”。
他曾担任GVK应急管理和研究所以及印度健康管理研究所的理事会成员;他是海德拉巴国际信息技术研究所管理委员会主席,Reddy和同事在那里开发了印度语言处理系统;他帮助创建了拉吉夫·甘地知识技术大学(RajivGandhiUniversityofKnowledgeTechnologies),并担任管理委员会主席,致力于满足更多农村低收入青年的教育需求。2001年,Reddy被印度政府授予印度公民荣誉奖第三级的莲花装勋章(Padma Bhushan),以表彰其为国家所做的卓越贡献。
Reddy参与了许多项目,包括设立卡内基梅隆硅谷分校。他还参与开设数字图书馆项目,该项目的目标是集中世界上所有的网络知识,继承数字遗产。
Reddy似乎可以解答我们对于人工智能的一切问题,然而,人们对Reddy知之甚少。
他几乎没有什么兴趣爱好,有时会散步,偶尔读书。他的两个女儿已成年,住在西海岸,他的七个兄弟姐妹住在班加罗尔附近,而他每年都会回去一次。
他有很多项目,但实际上他不希望完成任何一个,他就像个哲学家。“所有问题都是相互关联的,”他说。像人工智能中的许多问题一样,“为了解决其中任何一个问题,你必须解决所有这些问题。”
将来的某天,计算机能够学会迅速准确地了解人类需求吗?那么当你说“让我听到马勒的第四交响曲”时,它会回应吗?它能够每天安全地载你上下班吗?
这不一定。“许多事情,都可能没有结果,但仍然值得去做,因为这也是一种学习。”Reddy说。
“有些看似疯狂、出格的想法需要被肯定。这是许多伟大发现的必经之路。”
【参考资料】
https://www.britannica.com/biography/Raj-Reddy
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(原载于“志象网”公众号:passagegroup)