中國AI的國際友人

美劇《生活大爆炸》裡，主人公謝爾頓·庫珀有一位印度朋友拉傑什·庫斯拉帕裡Rajesh Koothrappali。“謝耳朵”的這位來自“Incredible India”的朋友和印度一樣神奇，他患有“與異性交往障礙症”，只有在醉酒之後方能自如地和姑娘們談笑風生。

在現實中，這個角色的原型Raj Reddy，同樣是不可思議的存在。他生於印度，1966年在史丹佛獲得第一個計算機博士，是舉世知名的人工智能專家，人工智能的印度傳奇。

而這位出生於印度農村的AI宗師，培養了一大批如雷貫耳的中國弟子，可謂中國AI的國際友人。

Raj Reddy和中國的淵源之深，超出一般人的想象。1983年，李開複從哥倫比亞大學轉去卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，簡稱CMU）攻讀博士學位，導師就是Raj Reddy。而與李開複一起推進Sphinx的洪小文，其導師也是Raj Reddy。李開複後來在中關村創立微軟亞洲研究院，洪小文為現任院長。而沈向洋則是微軟體系裡，職位最高的華人。

1994年，Raj Reddy獲得了圖靈獎。有人稱，李開複和洪小文的出色工作，為Reddy獲獎提供了助力。2009年，Raj Reddy更是在超過70的歲高齡，當選為中國工程院外籍院士。

人工智能的“印度之光”，經過30年的一路穿行，閃耀鄰邦，實至名歸。

小村莊裡走出的圖靈獎獲得者

1937年6月13日，英屬印度南部安得拉邦的一個小村莊，地主Srdenivasulu Reddy喜上眉梢，他家喜添男丁Raj Reddy，這在重男輕女的傳統印度，這是件大喜事。

但這個孩子的命運並未拴在自家土地上。就像剛獨立時的印度，內外交困，沒有人知道，這個國家的未來通向哪裡。

獨立11年後，地主Srdenivasulu Reddy家出了第一個大學生。儘管沒有考上著名的印度理工，但對於識字率低得可憐的印度，這個成就同樣相當不易。在本科期間，他似乎拚命壓抑住自己學術上的天賦，反倒在飛行技藝上令同輩記憶猶新。

作為印度的ROTC（預備役軍官訓練營）學生，他學會了開飛機，傳聞他還能駕駛雙翼飛機做出驚險的特技動作。本科畢業以後，作為交換生，他前往澳大利亞，並於1960年獲得新南威爾士大學碩士學位。之後，他一直在澳大利亞IBM工作。

澳大利亞與印度因為歷史上同屬英殖民地，大量的印度裔在澳大利亞生活。從印度一個偏遠農村的孩子，混到IBM的銷售員，Reddy並未滿足。他在這個崗位幹了三年，同事也表揚他“乾得出色”，他還是離開了這份優厚的工作，隻身前往史丹佛。在矽谷，未來一代AI宗師才初顯崢嶸。

1963年，Reddy來到史丹佛大學。第二年，在約翰·麥卡錫（1971年圖靈獎獲得者）的指導下，Reddy啟動了他的語音識別項目，主要是使用史丹佛人工智能實驗室新收購的模數轉換器和PDP-1計算機來處理語音波形。

一開始，麥卡錫給出了幾個備選項目，但Reddy一舉挑中了語音識別。因為自然語言處理正是其興趣所在。但他或許不會想到，這個選擇將會貫穿其職業生涯。

約翰•麥卡錫因在人工智能領域的貢獻而在1971年獲得圖靈獎。正是他在1956年的達特矛斯會議上提出了“人工智能”這個概念，被稱為“人工智能之父”

1966年，在麥卡錫的指導下Reddy完成了博士論文，論文毫不意外是關於於語音識別的。這也是史丹佛大學新成立計算機科學系之後授予的第一個博士學位。

在史丹佛大學任教一段時間後，Reddy於1969年來到卡內基梅隆大學。他和這裡的很多人一樣，都被諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙在人工智能領域的開創性成就深深吸引。他接受了卡內基梅隆大學的副教授職位，繼續其語音識別和圖像處理研究。

在卡內基梅隆大學三十年的職業生涯中，Reddy擔任過多個職位，包括計算機學院院長。

1994年，他獲得了圖靈獎，這是計算機科學的最高榮譽。

圖靈獎的獎杯是一個純銀製造的小碗，獲獎者通常會小心翼翼的將之收藏在陳列櫃。而Reddy的小碗就放在他辦公室的桌子上，盛滿糖果。顯然，他對科學的熱情，早已超越世俗和功名。

華人弟子

Reddy的成就不限於學術。這位印度人指導的華人學子，早已登堂入室，成為中國AI行業的奠基者。

Reddy的華人高徒，還包括陸奇（前微軟全球執行副總裁）、沈向洋（微軟全球執行副總裁）、洪小文（微軟資深副總裁）和李開複。

其中，李開複更是微軟中國研究院(微軟亞洲研究院前身)的創辦者，並擔任創始院長。經過20年櫛風沐雨，微軟亞洲研究院（MSRA）已成為人工智能的“黃埔軍校”。中國知名的AI創業者，與微軟亞洲研究院都有千絲萬縷的聯繫。

以當前估值最高的商湯科技和曠視科技為例，創始人要麽曾在微軟亞洲研究院工作，要麽在那裡實習過。這麽說，Reddy的徒子徒孫已遍布中國的大江南北。

Redd最早帶的中國學生，就是李開複。1983年他從哥倫比亞大學轉到卡內基梅隆大學攻讀博士學位，導師就是Raj Reddy。

據李開複回憶，Raj Reddy當時從美國國防部得到了300萬美元的經費，希望解決不指定語者、大詞庫、連續性的語音識別這三個“當時無解的問題”。為此，Reddy在全美招聘了30多位教授、研究員、語音學家、學生、程序員，李開複位列30人名單之一。

Reddy當時的思路，是採用“專家系統”來完成項目，因為這個方法需要的數據有限。但在那年秋天剛剛參加過奧賽羅人機博弈的李開複，對“統計概念有了充分的理解”，也對Reddy教授的方法提出了異議，並鼓足勇氣向Reddy教授直接表達了想法。

在李開複的預想之中，Reddy是很有可能因此生氣的，至少也會“有些失望”。

但出人意表的是，Reddy仔細詢問並耐心聽完了了李開複的計劃，並“用他那永遠溫和的聲音”說，“開複，你對專家系統和統計的觀點，我是不同意的，但是我可以支持你用統計的方法去做，因為我相信科學沒有絕對的對錯，我們都是平等的。”

李開複由此啟動了博士論文主攻方向Sphinx。後來，洪小文進入博士班，也開始與李開複一起推進Sphinx。

更重要的是，Reddy不是耍耍嘴皮、說說漂亮話來欺世盜名，他用行動踐行了其理念。

很快，Reddy就說服了美國政府部門和美國標準局收集並提供了大量數據，幫助李開複建立了大型數據庫，為李開複解決了第一隻攔路虎。

隨後，Reddy教授還幫李開複購買了最新的Sun 4機器。而且此後每次有新的機器，他都會說：“先問問開複要不要。” 根據李開複的回憶，“做論文的兩年多，我至少花了他（Reddy）幾十萬美元的經費。”

李開複也爭氣。1987年，他採用新的方法，把機器的語音識別率從原來的40%提高到了80%，後來又提高到96%。其博士畢業成果——世界上第一個“非特定人連續語音識別系統”， 被《商業周刊》授予當年最重要科學創新獎。

吳軍在《數學之美》的第二章《自然語言處理——從規則到統計》中提到：李開複和洪小文出色的工作，幫助他們的導師Raj Reddy在1994年獲得了圖靈獎。

科學家之外

Raj Reddy並非一位刻板的科學家。

他率領團隊建立了能夠執行連續語音識別的系統。即Hearsay I，該系統以及Hearsay II，Harpy和Dragon等後續系統的開發，為現代商業語音識別技術打下基礎。

從1975年開始，Reddy的研究興趣開始向幾個方向擴展。他也是DARPA（美國國防高等研究計劃署）的主要合作夥伴之一，幫助DARPA開始研究VLSI（超大規模集成電路）、傳感器網絡、作業系統、以及用戶界面和工作站等。他甚至還嘗試了圖形列印。

1978年和1979年，Reddy說服Westinghouse（西屋公司）來支持學校新成立的機器人研究所。該研究所同時在幾個機器人相關的領域開展研究，包括空間機器人、計算機圖形學、醫療機器人、計算機視覺和人工智能。在匹茲堡成為機器人研究和應用中心的過程中，機器人研究所扮演了發揮了重要作用。其總部大樓甚至被親切地稱為“Raj Mahal”，人們以此來表達對創始人Reddy的紀念。

扎實的研究讓他獲獎無數。除了圖靈獎外，他還將美國國家科學基金會的最高獎“瓦內瓦布什獎”，IEEE的語音和音頻處理獎等重要獎項一並收入囊中。

在學者身份之外，Reddy還是個長袖善舞的合作對象。

軟體商Seec的首席執行官Ravi Koka回憶道，他第一次見到Reddy是1975年Reddy回印度休假的時候。兩人相識後，他還親自到Koka在班加羅爾的辦公室進行指導。

十幾年後，當Koka準備創辦Seec時，Reddy將他介紹給自己認識的投資者，並投入一些資金，他現在已經成為董事會主席。

Reddy同時也熱心地致力於“服務社會”。

他曾擔任GVK應急管理和研究所以及印度健康管理研究所的理事會成員；他是海德拉巴國際信息技術研究所管理委員會主席，Reddy和同事在那裡開發了印度語言處理系統；他幫助創建了拉吉夫·甘地知識技術大學（Rajiv Gandhi University of Knowledge Technologies），並擔任管理委員會主席，致力於滿足更多農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榮譽獎第三級的蓮花裝勳章（Padma Bhushan），以表彰其為國家所做的卓越貢獻。

Reddy參與了許多項目，包括設立卡內基梅隆矽谷分校。他還參與開設數字圖書館項目，該項目的目標是集中世界上所有的網絡知識，繼承數字遺產。

Reddy似乎可以解答我們對於人工智能的一切問題，然而，人們對Reddy知之甚少。

他幾乎沒有什麽興趣愛好，有時會散步，偶爾讀書。他的兩個女兒已成年，住在西海岸，他的七個兄弟姐妹住在班加羅爾附近，而他每年都會回去一次。

他有很多項目，但實際上他不希望完成任何一個，他就像個哲學家。“所有問題都是相互關聯的，”他說。像人工智能中的許多問題一樣，“為了解決其中任何一個問題，你必須解決所有這些問題。”

將來的某天，計算機能夠學會迅速準確地了解人類需求嗎？那麽當你說“讓我聽到馬勒的第四交響曲”時，它會回應嗎？它能夠每天安全地載你上下班嗎？

這不一定。“許多事情，都可能沒有結果，但仍然值得去做，因為這也是一種學習。”Reddy說。

“有些看似瘋狂、出格的想法需要被肯定。這是許多偉大發現的必經之路。”

【參考資料】

http://old.post-gazette.com/businessnews/19980615braj1.asp

http://www.rr.cs.cmu.edu

https://www.britannica.com/biography/Raj-Reddy

作者： 杜展羽

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