追忆“天眼”之父南仁东:为节省时间常泡面充饥 AI时代,为什么懂语音者得天下旅游者腹泻 昌珉宋茜吧 sim卡备份器 乡村爱情五演员表 深 天 健 聚沙成塔的意思是什么 vb语言视频教程 白羽王种鸽 时风电动轿车价格 宠物婚介

2018-6-12
正式提出利用喀斯特地形建造大型射电望远镜的设想。

  为了推动工程立项南仁东每次向相关部门汇报项目都至少提前一个小时到达会场。他担心因为一丁点儿意外而迟到。

  那段时间经常需要写个三五千字的项目介绍要得很急。南仁东就和同事一起在办公室逐字逐句斟酌常常弄到凌晨。他怕稍有疏漏影响项目的成败。

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  资料图:世界最大单口径射电望远镜——500米口径球面射电天文望远镜(FAST)。中新社发 钟欣 摄

  对每个细节都了如指掌

  夜以继日的付出让这个恢弘的望远镜工程在南仁东的头脑中逐渐成型。

  跟随南仁东做博士后的岳友岭回忆本科时就听南仁东讲射电天文方法课。那是十几年前FAST大部分技术的攻关开始取得突破。南仁东就在课堂上给学生们讲FAST各个细节的具体情况研究到了什么程度离预期还有多远。

  2007年FAST终于正式立项。南仁东更拼命了。

  这个巨大的工程需要攻克太多难关南仁东常常无暇顾及自己的身体。为了节省时间中午他总是随便吃点饼干、方便面完事。遇到特别有难度的事南仁东会长时间沉默不语。

  FAST开始建造时大家发现南仁东总能很快找到问题的关键所在。“南老师对FAST是如此了解从最初讨论到每一个细节设计所有关键技术他都了如指掌。”岳友岭说。

  南仁东则偶尔会跟学生提起他毕业于清华大学无线电专业上学时还曾在机械制图比赛里拿过第一名。尽管清华大学有专门的机械制图专业。

  岳友岭参与了FAST工程钢索设计部分。FAST上的钢索需要伸缩变形这就需要计算钢索的耐疲劳程度。岳友岭记得刚开始大家根据FAST 30年的寿命初步预估钢索需要承受约600万次拉伸。南仁东却算出了另一个答案:200万次。后来大家经过多次计算模拟发现南仁东是对的600万次的估计远远超出寿命所需是不合理的。

  “钢索应该用什么样的钢钢索接头部分用什么技术解决用什么样的工艺支撑FAST的外形南老师都一清二楚。”岳友岭回忆。

  在设计FAST馈源舱时最初有4个塔和6个塔等多种设想但馈源舱的姿态调整一直不能满足科研需求。南仁东曾提出设计一个带有流体配重的馈源舱。

  “这是个非常好的构想需要极有创造力才行。很难有人想到用这么简单的设计来应对如此复杂的难题。”甘恒谦说虽然南仁东的提议因为过于超前而最终未被采用但这件事让他对南老师在工程方面的造诣佩服得五体投地。

  青丝熬成白发

  作为首席科学家南仁东主导和参与了FAST项目每个工程难题带领FAST渡过一次又一次危机。

  学生们知道巨大的“天眼”里熔铸了南仁东的心血更熔铸了他的感情。在FAST建造过程中这位低调沉默的硬汉常常触景生情吟诗咏志。2008年底FAST奠基时奠基石上就刻着南仁东亲自拟的对联:“北筑鸟巢迎圣火南修窝凼落星辰。”

  去年9月FAST竣工仪式上一段宣传片介绍了FAST二十几年来从无到有的历程。岳友岭从视频中看到了南仁东二十多年前的照片感慨万千:“南老师拄着竹竿爬山越岭为FAST选址时头发和胡子还是黑的。”

  如今世界上单口径最大的射电望远镜已向苍穹睁开“天眼”而为它把青丝熬成白发的那个人却永远闭上了双眼。

  也许他只是太累了。也许他只想化作星辰与“天眼”长伴!

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日前美国国家工程院院士、微软全球执行副总裁沈向洋博士在2017年中国计算机大会上就明确表示:当前人工智能最主要的两个方向是感知和认知人工智能的下一个突破口在语言理解懂语言者、得天下只有我们明白自然语言是怎么回事才能真正把人工智能这件事情讲清楚。

其实各大科技公司、巨头比谁都明白“懂语言者、得天下”的道理像早期我们最为熟悉的Siri就是被苹果收购的基于神经网络算法的语音识别还有像Google推出的Google HomeAmazon推出的智能家居语音产品Echo。而在国内BAT也同样在打造自己的语音王国像百度的DuesOS、腾讯才推出的语音助手“腾讯叮当”、阿里的天猫精灵X1。另外还有一些国内垂直类的AI创业公司比如云知声、声智科技等等。

那么为什么说的懂语音者、得天下呢?

自然语言理解的本质什么

像笔者开头说的一个没有任何感知和认知的人工智能产品就如同镀上了一层金的废铁表面华丽、实则腐朽这里笔者把人工智能上的感知和认知统称为认知智能。那么什么是认知智能?微软全球执行副总裁沈向洋是这样解释的认知智能是解决语言的理解对用户的理解知识工程、下棋、问答、解决用户问题、写作、对话、艺术创作。

我们不妨仔细的琢磨琢磨这8个问题哪一个不需要强的逻辑思维能力、感知和认知能力其中下棋需要有观全局的能力、写作需要有清晰的逻辑思维能力而最难的艺术创作不仅需要有感知和认知的能力同时还需要具备丰富的想象力和捕捉灵感的能力。当然还有其它我们没有提到的。然而这些是人类所拥有的特质也正是人类区别于人工智能最明显的符号。

如果人工智能没有这种认知智能的特质无论其多么智能、多么先进也只能是人们用来处理人一些简单、重复、高危......工作其实也就相当于生产车间的一些机器手、自动打包机等等。而像目前人工智能最落地的自动驾驶AI游戏哪一个不需要认知智能。

自然语言处理有待提升

虽然目前来说自然语言理解技术实现了可以成功的落地。但仍然存在一些难以解决或有待深入提升的难点。比如口语对话就是自然语言理解技术实现的重要难点之一口语不像书面语那样正规语言很随意并且经常可以遇到本是一个意思却说了两句话然后还可以省略、更正、倒叙等等。

那么在这种不正规的语言表达中要通过自然语言识别出来难免会给其增加相当大的难度。毕竟人类发明语言是经历过了漫长的生物竞争才净化出的交流符号而人类的语言文明是经过了5000年历史冲刷才有今天的。因此「自然语言」的理解和处理必然不会轻易达到成熟、顶峰。

【陈剑锋科技自媒体人、专栏作者专注于科技、移动互联网的发展。微信公众号:陈剑锋(QQ784580609)】

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