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1992年图灵奖获得者巴特勒·莱普森演讲

http://www.sina.net 2008年11月14日 11:57 新浪城市
1992年图灵奖获得者巴特勒·莱普森演讲
1992年图灵奖获得者巴特勒·莱普森


  巴特勒·莱普森:

  谢谢您的溢美之词,非常高兴来到今天的论坛上。

  这个标题也许是有一点开玩笑和幽默性的意思在里边,因为很多人在研究科学这条道路上都是从仆人性的角色开始的。很多年前有一位科学家就写了相关的一本书,就是“在社会研究道路上的女皇与仆人”,我觉得计算机行业更是如此。

  当我们讲到计算机行业、电子行业的发展,其中经常要记得的一点,就是摩尔定律,也就是硬件部分每两年有规律的发展,所以到了现在已经有了40多年的发展,我们都证实了摩尔定律的真实性,我们将进一步相信摩尔定律会在未来进一步被事实所证实。在此基础上会有一系列的影响。根据今天会议的主题,在硬件方面进一步的发展和创新,将会为我们带来计算机行业新的应用。我们要在此基础上去考虑未来计算发展的一个方向。不仅是根据今天的资源可以做到什么样,我们要有一种更加长远的眼光,因为十年之后我们可利用的资源就会成指数倍的膨胀、爆炸式的发展。

  计算会给我们带来什么样的好处?

  第一,模拟。这也正是计算最初的起点,1950年代的发展。模拟也就是建立起一系列的模型,在现实的世界中不断地展开。在一个计算机上去运行这些模型,前提是这些模型是准确的,最后的结果可以向你展示整个发展的过程。有的时候可能是由于模型并不非常好,最后的结果并不像预期那样。一个典型的例子,像今天所面临的这种金融危机,世界各地的金融机构都有自己非常详细的模型,认为按照这种模型就可以保证金融的稳定性,他们在这个模型的基础上是注入了自己十足的信心,但是从今天的金融危机可以看到,这个模型或者至少是有一些方面的模型是不准确的,所以才有了今日的金融危机。当然,因为模型不能够控制包含所有一系列的不确定的因素。模型就像是军队的核武器、商家最基本的战略一样,对计算机行业是同样重要的。这就是模拟在过去的30年中所取得的极大发展。

  第二,30年之后就从模拟转成沟通,以沟通为目的,这要求有相关的网络和存储,就像我们今天所见到的电子邮件,还有Google上其它的软件安排,使用计算机或电脑来促进人们之间的彼此沟通和交流。正是在这个领域有许多尚未探索和开发的机会。

  第三个方面,也是刚刚开始的。我把它称为涵盖和体现,也就是把所有这些因素都放到一个载体中去。非常典型的例子就是机器人,一些工厂已经在应用,还有自动的汽车。几个月前我们有了一个新的应用,我不是很记得人的名字和长的样子,有时我跟对方讲了十分钟话,但第二天就完全忘记了。所以,我想要能够有一个系统帮助我。这是非常前沿的一个科技,比如有一个非常小的摄象头,我可以戴在我的衬衫上,如果我见到谁,认不出他的话,这个摄象头可以认出来,并且很小声地告诉我他是谁,这是一个很好的应用。我的同事就说,如果有这样的技术会使我变得更加受欢迎,而且它可以有更加广泛的应用,因为摄象头可以和一个数据库联系起来,这样里面可能存储几百万张脸和名字,这样你就会认识很多人,哪怕你没有见过他也可以认出来。这是背景知识的介绍。

  下面给大家讲的是,在信息技术方面创新取得成功的一个主要原则。大家可能没有认识到这个问题,实际上要发展是需要时间的,特别是一个想法一开始在实验室里发现了,然后不断地再进一步进行研究,至少可能需要用15年时间,更长可能需要30年时间。大家可能会有误解,觉得我们现在的技术发展非常快、非常迅速,有一个想法很快就可以在硅谷的工厂里制造出来。但实际上我们仔细地观察一下就可以发现,在这些想法背后的基础性理论,实际上是很长时间之前就已经出现了。大家可能会觉得我们可以有一个非常重大的想法,把它应用成一个产品,只需要几年的时间,只要有资本的支持。但是我觉得可能这并不是一个现实的情况。

  第二个原则,研究是需要多元化的资金支持,如果资金来源只有一个渠道,会非常危险,因为可能这个资源它会以自己某一种方式进行评估,或者是人才有它自己的一种方式来运营,所以没有办法知道这种评估人才和运营是不是最好的方式,而且我们也不知道怎么样能够达到最好的一种状态。所以,最理性的一种方式就是要有多元化的资金来源,如果有一群人,他们的决策错误了,他可以由另外一群人来替代、补救。

  第三个原则,因为计算机行业最终还是一个IT方面的技术,如果要实现一个创新的成功,需要基础科学和工程方面的理论支持。这是所有应用的一个理论来源。

  第四个理论,也是非常重要的一点。前一个发言人也提到了这一点,要拥抱惊喜,不要太拘泥于之前的计划,这是很重要的一点,我们不会凭空做出一些估计。实际上在电脑系统一开始发展的时候,也没有创造出电子邮件这件事情。但是后来邮件变成了最重要的因特网的应用。如果我们能够同意这一点,我们就会发现在一开始大家并没有想到电子邮件这个事物,但是现在非常成功。如果把这个计划制定得过于详细、过于拘泥于计划,就会限制我们的手脚。当然产品的研发是需要有一个计划的,这也很重要,但是对于研究本身来讲,不能够太过于拘泥于它。当然搜索引擎也是另外一个例子,一开始也没有人会想到这个点子。在25年前,如果问有人是不是能想象这样一个事物,有没有一个集中化的搜索引擎,它能够有2000万网页存储在里边,可能大家都会比较犹豫,不会相信有这样的事物出现。

  另外还有一个原则,它可能并不是总看起来是正确的,就是需要有新的公司来创造新的事物。摩尔就说过,实际上你要想获得资金的支持,要寻找一个风险投资者会更加容易一些,要比找一个已经非常成功、比较大型的公司进行投资要容易得多。这是一个很正确的说法。正是因为有了风险投资的支持,才使电脑行业有这么成功的一个成绩。IBM就是一个例子。

  最后一个原理,关于技术的转移,怎么样把想法从实验室中转移到产业当中,成为一个成功的产品。在大部分的情况下,这个过程是一个拉动式的过程,而不是推动式的过程。所以,并不是说让研发人员把这个技术推动式的强加给这个市场,而是要反过来用拉动式的方法来吸引投资。

  刚才我也提到一种情况是技术的转移很难在同一个团体里面把想法转移成一个商品,而是可能要找另外一群人来实现这个过程。再详细地讲一下其中我讲的几点,特别是关于要花时间的问题,以及资金的多元化来源。从计算机行业来讲是非常明显的一个例子,政府和行业对于资金的分布有不同的模式,也有不同的限制因素,限制研究人员应该做些什么。比如说美国的政府,有一些主要的政府资金来源,有一些专门的机构,它能够提供资金,但是它们有一些着重的发展领域。另外,我们还需要基础的科学以及工程理论的研究。比如说GH Hardy写过一本非常有名的书,里面就提到我们必须要研究数学,它是非常美的事物,他认为数学是很美好的,但是可能并不是直接会非常有用。因为很多非常美好的事物都是这样子,但实际上对于基础理论的研究,对于技术的发展是非常重要的。对于加密学等方面的技术来讲,数学的研究是一个非常关键的领域。Hardy在书中也提到了一些例子,说明了一些观点。

  这个图是IT行业研发的时间图表,是美国的一个例子。我举了几个案例。对于每一个技术,它都有一个发展的时间表,比如上面是因特网,下面是万维网。我们可以看到这两个例子中都有三条线,其中一条显示出在大学的一个研发过程。第二个是在行业的研究实验室中进行的过程。第三个是一个虚线,它是表示第一个产品在市场中出现的一个过程。以及到后来比较粗的线条显示的是市场规模达到了10亿美元的过程。我们也看出,实际上一个想法诞生以后是花很长时间才能够成功的,比如一开始它只是一个想法,后来进入市场发展到10亿美元的市场。

  思想的来源有两个,一个是大学,一个是产业的研发实验室,他们都为这个产品提供了想法,这种想法是可以相互交流的。

  下面的几个图片也是几个技术的发展,时间的分享、客户和服务器计算、图表、娱乐等等。有的技术已经非常成功,每年的收入都达到了几亿美元。技术分享是非常有趣的,一开始在60年代的时候,在麻省理工大学开发的一个项目,当时做了很多研究,而这个产业是在60年代末才出现,而在90年代左右就已经消失了,但是完全被另外的技术所替代。最近这个技术又重新出现,但它是以另外一种形式出现,就是客户服务计算的技术,这样在不同的客户端中可以技术分享。这显示出一个道理,一个技术可能慢慢地发展,后来被市场所淘汰,最后它又以另外一种技术的形式出现。还有风险分析等等这样的技术。比如一个想法在大学里出现,后来又进入了这个行业的研究和实验室,进一步地发展。这两个渠道可以提供想法进入市场。

  数据库的技术,它一开始也是IBM实验室发展的,后来出现了独立的数据库的产业。这是平行计算技术应用得非常成功的案例,还有另外一些例子,比如可携带的通讯设备,是在60年代初出现的技术。当时没有很快发展,但是在80年代的时候被人们所关注,很快地发展起来成为一个很大型的行业。同时万维网也一样,它刚刚开始出现的时候并不是非常成功,花了很长时间才被人们发现万维网是一个很成功的技术,所以它的发明人也说,这个技术在一开始,他没有发现它的重要性,但后来幸运的是他能够发现,使他没有失去商业成功的机会。所以,我们要拥抱惊喜,这是我最想强调的一点。刚才的发言人也提到一点,不仅不要过于详细地做计划,而且还要吸引新的公司加入进来,很典型的例子就是因特网的搜索技术。一开始写了一个NI的程序,应用于电子邮件,但是几年之后他重新写了这个软件,把它改成了语料库的编转,可以从中搜索非常大型的英语词汇的语料库。当时没有人知道这个项目到底可以应用在什么地方,是后来人们发现它可以应用在网络的搜索,就运用在了Auto Vista这个技术上,一开始它并不是非常赚钱的项目,而是用于市场营销的工具。不过后来他们的确找到了一个方式,把这个技术应用在商业上,并且获得了很大的收益,这是一个很成功的案例。但是如果和Google例子相比,可能就是小巫见大巫。Google有一个PageRank技术,这是很重要的技术,是开发PageRank的人开始了Google,但Google是一个商业革命,不仅是在搜索上面量的突破,同时人们也知道怎么来进行定向的广告,这样可以带来很大的收入。现在他们是有2000多亿美元市值的公司。这是我们事先所计划不了的东西。如果开发人员需要这个技术,就会要这个技术。如果不需要这个技术,就让其他人接收你们的技术。

  通常来说,所有的开发都会有一些风险,但是你很可能避免这些风险。

  还有一个故事。在二战的时候雷达系统开发的非常快。其中一点就是Link建立起来一个原型,他们本来准备把雷达用在轮船上,放在北大西洋看这个东西能做什么。但是这个原型当时不是很可靠,总是坏,有几个工程师一直在旁边维护。后来他们对于这个雷达的性能越来越沮丧,最后一个工程师说,我们了解了,它现在不太好,我们把它拿走吧。不要这样,不要这样,他们说我们需要这个雷达。所以你们就可以想想什么叫做需要。

  最后我总结一下刚才发言的内容,这些是在考虑怎么进行研究的时候以及怎么把研发结合起来,怎么把最新的技术结合起来,这些就是基本原则。

  第一,这些事情需要时间,他们必须要两至三年才能有一些产品,而且你往往会有一些错误。这些研究必须要有一些机构的支持,无论是政府还是大公司,他们要在市场上发挥主体作用的机构来支持。他们必须有远见,因为几乎必定要用15年才能有非常大的商业影响。

  第二,研究需要使供资的方式多样化。因为不是每个人都知道做什么样的事情才是对的,要支持什么样的事情。

  第三,需求是科学和设计的基础。

  新的事情往往就需要新的公司,经济结构就让我们很容易开始去建新公司。人们如果失败,不要去惩罚他们,这一点非常重要。当你们进行成功研究的时候,你们也有很大的风险。我记得在早先的时候,在我们科技园,有一个公司的副总裁过来,我们让他在公司里走一圈,就告诉他,如果要想成功,就必须承担很大的风险,有20%的项目可能会是最终成为产品。他说是这样的,我们非常了解这一点。就确定你现在所制定的项目是在那20%之中。如果你的供资方有太多,你就必须老对他们撒谎。

  最后一点,要拉动而不是推动技术的转移。

  这是我所发言的所有内容,谢谢大家!

  主持人吴季松:

  让我们再一次衷心的感谢莱普森博士的精彩演讲。

  莱普森博士来自硅谷,更有深刻的体会,美国经济30年来相对高速、低通胀、低失业的发展带动了世界经济。应该说我们认为主要得益于二次世界大战结束前后,高技术成果的开发和它的产业化。

  现在面临的是那一轮科技成果可以继续开发的已经不多了,所以现在经济出现了一些问题,解决目前的问题有各种办法,比如救市等等。但是以我们科学家的角度来看,最根本的解决办法在于技术创新。正像莱普森博士所讲的,这是有一系列的理论,做过的人都知道,这是一个比较长期而且是一个多元的过程。所以,这个讲演我觉得对于科技创新在全球范围内面临着人类能否可持续发展的挑战是有益的,我们必须从现在做起。

  下面介绍最后一位讲演人,姚期智博士,1946年生于上海,毕业于台湾大学,获得哈佛大学物理学博士,现在是清华大学理论计算机科学研究中心的教授,他2000年获得了图灵奖,是至今在这个领域里获奖的唯一的亚洲人。姚博士的演讲题目是“在中国培养人才:一些经验之谈”。下面有请姚博士演讲。



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