Raj Reddy

文｜志象网，作者｜杜展羽

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的岁高龄，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。

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Sun 4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Raj Reddy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Hearsay I，该系统以及Hearsay II，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（Rajiv Gandhi University of Knowledge Technologies），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】

• http://old.post-gazette.com/businessnews/19980615braj1.asp
• http://www.rr.cs.cmu.edu
• https://www.britannica.com/biography/Raj-Reddy