世界因你不同-第18部分

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独立思考的能力、研究和发现真理的经验，还有科学家的胸怀。当你某一天不再研究这个领域的时候，你依然能在任何一个新的领域做到最好。”这番话引起了我深深地思索，也再一次印证了“沉淀下来的才是教育”这句话的意义。学习成绩只是一种表象的结果，而学习能力才是伴随一生的能力。
　　1983　年10　月，我走进语音识别的世界。开始和瑞迪教授一起探讨语音识别领域里现有的成果以及如何突破的可能性，瑞迪说，“你来做一个不特定语者的语音识别系统吧。”当时这在世界上是一个无解之谜。
　　所谓不特定语者的语音识别就是说让电脑能够听懂每一个人说出的话，并且识别出来，最后希望达到的最理想状态就是让机器对人的语言有所反应，最终达到“人机对话”的理想程度。在我当时所处的年代，人们所做的语音识别系统研究，还只能识别一个人的声音，也就是“特定语者”的研究。因此，瑞迪教授对我的期望就是让我把这个研究成果扩展出来，形成突破，让机器对更多的人的语言识别率提高。瑞迪告诉我，“我觉得专家系统是解决不特定语者问题最好的方法，这也是最火的新技术。希望你试试。去吧，小伙子，尽情做你的研究，我这里有科学基金的研究经费，因此你不用担心钱的问题。”在巨大的期望下，瑞迪把课题的接力棒交给了我。经过数月的钻研，我把整个研究过程写了篇论文发表出来，得到了正面的回馈。第一次，人们知道，在有限的领域和单一的语者身上，专家系统研究出来的机器语音识别率可以达到95％。这意味着，人和机器可以进行简单的对话了。那段时间，瑞迪开心得不得了，并且更加坚信“专家系统”的方法是个正确的选择。尽管面对一片好评，我却显得非常沉默。其实，这个时候我内心的担忧早已开始慢慢滋长了。因为，在研究的过程中，我已经发现专家系统的前景非常不明朗，因为机器经过很长时间的训练，只能听懂特定20　个训练者的语音。而人与人说话的音节和语调千变万化，只要换了另外100人的声音重新检验原来的研究成果，其识别率立即下降到不能想象的地步，只有30％左右。而且，我们仅仅用了26　个词作为词汇，一旦增加词汇，整个系统就将崩溃。
　　1984　年暑假即将来临，我正沉浸在自己课题的十字路口上，不知道何去何从。这个时候我遇到了我的一个师兄彼得·布朗（Peter　Brown），他看到我愁眉不展，就把我叫到一间教室里，在黑板上写了几个统计学公式。彼得·布朗对我说，“开复，我知道你在做语音识别，并且为之苦恼，但是你为什么不尝试一下统计学的方法呢，从统计中抽取数据我想应该能够提高语音识别率，你觉得呢？”
　　所谓统计学的方法，就是从庞大的数据库中进行归类，通过特征的归纳使得数据通过“分类器”，得到结果的一种方法。对于是否能用大量数据库对声音进行统计，我心中充满了好奇与问号。而用统计学方法来研究语音识别的想法，开始在心中慢慢地滋生。李老师的催眠术
　　在课题研究正徘徊不前时，我迎来了l984年的暑假。当时，我在学校论坛上看到了一个暑期工的项目，内容就是为宾夕法尼亚州60　个最聪明的高中生教授计算机课程。教6　个星期的课程可以得到3000　美元，这对于当时每个月只有700　美元奖学金的我来说，是一个绝对有诱惑力的岗位。最重要的是，我不但可以获得一些教学经验，还可以在语音识别之外涉猎一个新的领域，真是一箭双雕的难得机会。
　　我非常享受那段时光。每天8　点整，我准时出现在教室里，滔滔不绝，板书从左边一直写到右边，写到挤不下为止。我热情地帮这些“天才高中生”设计各种作业，备课时准备了厚厚的一叠笔记，我要用几个星期的时间，让他们完成大三一年的计算机课程。
　　我把60　个人分成8　个小队，每个小队开发自己的奥赛罗（也称黑白棋）下棋算法，然后两两进行比赛，一直到决出冠亚军。到课程结束，我发现班里的每一个人都学会了写程序，这个成果后来还展示给宾州的州长看，并且得到了好评，做教师的成就感油然而生。
　　暑假尾期，我去系主任那里拿我的3　000　美元
　　“巨款”。结果发现“老板”那里有一叠厚厚的报告，我随口问了一句，“老板，你那厚厚的一叠东西是什么啊？”系主任慢悠悠地回答，“噢，就是暑期宾州学生对老师的评估。”“噢，那可不可以让我看看？”我立刻对这个报告充满了好奇。系主任的脸色忽然变得尴尬起来，“开复，你还是不要看的好。”“为什么？”这个时候，我忽然从系主任游离的目光中感觉到了什么。在软磨硬泡之下，我还是坚持从“老板”那里要来了这份报告，而看到学生的打分让我“大跌眼镜”。
　　打分是五分制，其他科目的老师得到的一般是3～4　分，我居然只有1分！一个学生在评语里写道：
　　“李开复的课程太枯燥了。也许内容并不差，但是经过他的诠释，实在让我们受不了。”“他上课的时候，从来没有看过我们的眼睛。只有他一个人在表演。我们给他的课取了个名字，叫做‘开复剧场’。”
　　还有学生写道，“李老师的语气单调，就像念经一样，有着强烈的催眠作用。就算我昨晚睡够了，终究还是敌不过李老师的催眠术。”
　　看着这些评语，我脸红心跳，让我觉得这次暑期课程，如同一场噩梦。我的演讲能力和沟通能力这么差，我竞全然不知。而他们60　个人都能学会编程，并不是我教得好，而是他们本身就是天才。那些上课睡觉的学生，我以为他们困了，其实是被我施行了催眠术。
　　每个读博士的人，都可能把做教师作为一种职业的选择。我显然不是一个好老师。我忽然感觉，教师这种职业可能不适合我。我该怎么办？放弃吗？不。我决心突破自己的瓶颈，直击软肋。著名的哲学家伯里克利（Pericles）曾说过，“一个有思想，但是不能表达的人，如同自己没有思想。”而我欠缺表达，如同扼杀了自己的思想，这是理T　科学生不能忍受的。
　　我开始向系里知名的教授请教教学的技巧：如何才能做一个好的演讲者，如何使自己的话更加吸引人。而他们也给了我很切实的帮助，比如“不要做你没有兴趣的演讲”“演讲前，练习三遍，一定要录音，最好录像”“随机地去看观众的眼睛，接触3～5　秒”“如果你害怕，就看坐在最远处的观众的头顶，因为他们也分不清你在看哪里”。当然，这些理论实践起来，还是“知易行难”。不过，从那以后，我努力争取各种演讲的机会，克服自己的心理障碍，尽量做一个好的沟通者。
　　如今，我在各个学校里作巡回主题演讲，每年至少25　场，至少面对l0万名学生。当年那个羞涩、
　　内向、恐惧的小伙子已经不复存在。这还得感谢那个暑假的尴尬经历。它让我认清了自己，并让我勇于挑战自己。战胜世界冠军
　　1984　年8　月底，结束了“开复剧场”的表演，通过这一次的教学，我也开始关注计算机对弈这个
　　领域了。
　　奥赛罗是一种类似于五子棋的两人对弈游戏，棋盘为8　X　8，开盘时，棋盘正中共有4　粒棋子，呈对角线排列，两白两黑，由执黑者先行。写对弈程序的时候，就是要教电脑往后推算，一般来说，机器能够分析五六步，就感觉下得不错了。
　　在我教的天才班里，我认识了萨卓依·玛哈俊
　　（Sanjoy　Mahajan），他是暑期班里的第一名，可以说是“天才当中的天才”。他设计了很多种不同的算法，将原来只有400　行的程序增加到两万行，把五层的推算搜索增加到了七层，我决定带着他一起继续在“奥赛罗”上努力。
　　那一年，我23　岁，我的“学生”萨卓依·玛哈俊16　岁。下课后，他就跟我一起沉浸在“奥赛罗”的运算里，晚上，我带他到我家去吃饭，吃完饭我们又冲回学校继续作研究。我们把统计的方法做进
　　“奥赛罗”里，虽然困难超过了我们的想象，但是成功也超过了我们的想象：最后，“奥赛罗”的运算比以前快了l　000倍，最多能够完整搜完l4层（就是推算下面所有l4　步棋的排列与组合，在还有l4步棋没有下时就能精确地预测输赢）。将统计学应用于奥赛罗棋，通俗来说，就是将过去的棋谱输入电脑，把所有输棋的选择都归纳成
　　“输”，赢棋的都归纳成“赢”，然后再做一个“分类器”来分辨输赢。我们共同下出了4　万盘完全不同的棋谱，每一谱走60　步，这样，我们得到了240万步不同的走法，每一步都定义成最终“黑赢”或者“白赢”，还精确地统计出赢的概率。到这个时候，每走一步棋，机器就能推算出之后l4　步的走法，并准确判定赢的概率。比如刚开始你赢的概率是51％，　
　　再走一步，就可能是48％，如果走错了一步棋，那么它会告诉你，赢的概率是5％。精确的统计学使得我们的“奥赛罗”机器人无可匹敌。我把这个消息告诉瑞迪教授时，他对我过去一个月的分心不但不介意，还鼓励我们参加世界杯的比赛。要参加比赛，我们就得给这个程序取个名字，我说：“奥赛罗来自莎士比亚名著，所以我们就命名为莎士比亚吧！”萨卓依说：“这样太死板了，不如我们用莎士比亚的名字威廉，叫威廉吧f，，我说：“既然要有趣，那干脆用莎士比亚的小名，叫比尔算了！”于是，“比尔”就这样进入了世界奥赛罗计算机比赛。
　　下一个就是经费的问题。我那可爱的瑞迪教授这回又扮演了拯救者的角色，他拿出自己的私人经费，让我们花3　000　美元发表了学术论文，又花了1　000　美元，让我们飞到加州一个城市参加了世界奥赛罗计算机比赛。我希望借到老板最好最快的机器，瑞迪教授二话不说就借给了我们。比赛结束后，我们不负众望，打败了所有的对手，以八场全胜的成绩夺得了世界杯冠军，这让我们激动不已。
　　赢得TSJL　耕L　赛以后，我们就希望能够挑战人类的冠军，看看在人和机器的博弈中，我们设计的机器能不能战胜人类。通过一本《奥赛罗棋》的杂志，我们很容易地找到了当时的世界冠军布赖恩·罗斯（Brian　Rose），他听说要进行人机博弈，也非常感兴趣，他对自己的技艺非常有信心，一口答应要和我们进行比赛，我们约定三局两胜。
　　一天下午，这场世界冠军与机器之间的比赛通过电话开始了。机器走一步，对方通过电话告诉我们他走的是哪一步。我们进行现场操作。这个时候，“奥赛罗”的智慧开始发挥出来，当世界冠军最多一步棋想之后的四五步的时候，机器已经开始想之后的十四步如何布局。刚开始走的l5　步之内，两者的输赢率还差别不大。然而，在第16步，布赖恩走出致命的错误一步之后，我们的机器显示，机器的赢率达到了95％。但是，这时布莱恩还没有意识到大势已去。几步棋后，我们才听到他的叹息，知道早已进入了“比尔”的陷阱。再接着走下去，世界冠军最终“溃不成军”。他崩溃了，气愤地说：“不玩了。”最终，他放弃了第