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世界因你不同-第8部分
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第一个月，我按规定和所有的教授来了一次“相亲”，每天听不同的课程。在这些课程中，我注意到了拉吉·瑞迪，他的研究方向——语音识别引发了我极大的兴趣。
瑞迪教授是一个50 多岁的印度裔教授，小个，秃头，和蔼可亲，博学多识。上课的时候，他大讲《星际迷航》、《机器人》这些科幻片，还放电影片段给学生看。谈起语音识别的时候，他的眼睛里总是闪耀着光芒。瑞迪教授最大的特点是喜欢拥抱别人，不是美国人那种友谊式的拥抱，而是那种死死的熊抱。瑞迪教授还是总统特别委员会的一名成员，但是他一心沉浸在计算机的世界里，中午几乎不吃正餐，通常只是叫一个比萨，一边吃一边跟大家讨论，完全是一幅“走火入魔”的状态。
在选择研究方向的时候，我考虑了很久。一方面，太抽象的研究很容易看不到应用前景，另一方面，过分注重应用前景的课题往往又不太深刻，而语音识别正是这两个方面的最佳结合。而且，想到这是一个能够改变未来计算机和人类交流方式的课题，我感到兴奋不已。于是，我写下了拉吉·瑞迪的名字，有趣的是，瑞迪教授也早已看上了我这个
学生。我们几乎是一拍即合，一场轰轰烈烈的“相亲”就这样结束了。我终于确定了自己的研究方向——语音识别。
卡内基·梅隆大学对博士教育实行“严进严出”的制度，学校每年申请攻读计算机专业博士的学生有3 000 人左右，可收到录取信的只有30 人左右，只有非常优秀的本科毕业生才可能脱颖而出。而且，就算被录取了，也不意味着你能安全毕业。前两年，每个人都要经历四门资格考试的生死锤炼，它们分别是：systems（系统），software（软件），theory（理论），artificial intelligence（人工智能）。博士生要求在前两年每个学期选学其中一门，但是这些课程非常难，每次的通过率基本上只有60％，如果选修的课程在前两年通不过，那么只能在后几年继续考，但是那意味着你将和研究工作争抢时间。而最终四门中有一门通不过，都可能被淘汰出局。
卡内基·梅隆大学的计算机学院还有一个著名的“黑色星期五”制度，即每个学期的最后一个星期五，系里所有的教授会进行一次集中讨论，讨论的话题是“哪个学生要被请出学院”。那些学习成绩不好的、研究项目毫无进展的，都有可能在“黑色星期五”被淘汰。卡内基·梅隆大学每年培养一个博士生的经费大约是两万美元，而一个拿不到博士学位的人，对大学来说是一种浪费。
在卡内基·梅隆大学的El 子里，大家每天都投入地学习着。大家都知道，这里有许多世界一流的教授做伴。除了我那充满激情的导师瑞迪教授，还有一位每一门课程都能教的华人教授，他是华人中顶尖的计算机天才，对专业的研究非常精深，不过他有点结巴，有的时候一个音节拖了半天也说不出来，因此上他的课，学生们总是不敢坐第一排，唯恐他一结巴，就口水横飞。比如他说 parallelprocessing（并行处理）的时候，两个P 会拉得很长，第一排的学生又能感觉到，“天啊，又下雨了！”语音识别“什么是做博士的目的？”在我选定研究方向，正准备挽起袖管大干一番的时候，我们的院长尼科·海博曼问了我这个问题。我想都没想，脱口而出，“就是在某一个领域做出重要的成果。”“不对。”尼科·海博曼教授不假思索地否定了我。他告诉我，
“读博士，就是挑选一个狭窄并重要的领域作研究，毕业的时候交出一篇世界一流的毕业论文，成为这个领域里世界首屈一指的专家。任何人提到这个领域的时候，都会想起你的名字。”海博曼教授的“做世界某一个领域的一流”的观点，让我十分震惊，我从未奢望在20 多岁时走到某个领域的顶峰，但是这种“要做就要做到最好”的激励，我始终铭记在内心深处。看到了我的兴奋，海博曼教授问我：“你懂了吗？”我说：“懂了，我从卡内基·梅隆大学将带走的就是这份改变世界的、顶尖的博士论文。”他又说：“不对，你从学校带走最有价值的不是这份论文，而是你分析和独立思考的能力、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，他放弃了第二局和第三局的比赛。我们的机器奥赛罗“比尔”，以56：8 战胜了人类冠军。
这是机器第一次打败人类冠军，是一个历史性的里程碑。而在计算机学界，人们对人工智能充满了信心，而我也对计算机世界中的统计学有了更大的信心。我和萨卓依·玛哈俊在最高级别的期刊《人工智能》上发表了两篇文章。萨卓依·玛哈俊成为第一个在《人工智能》上发表论文的高中生作者，后来，他在剑桥大学拿到博士学位，成为了一名优秀的教授。
后来，“比尔”被系里的汉斯·柏林（HansBerliner）教授知道，他约我吃饭，对我说他正在做一个国际象棋的硬件，希望打败世界棋王，看到我统计学工作的成绩，希望我考虑加入他的组，把统计学的方法应用在国际象棋上。他说：“这样你很快就可以毕业了。”但是，我拒绝了他，因为我还是希望做一个真正有用的软件，而不是把游戏作为自己的论文。另外，瑞迪教授对我恩重如山，我不能无缘无故就离开他。1988 年最重要的科学发明
就在我暑期忙着教书，秋天投身奥赛罗时，瑞迪教授从美国国防部得到了300 万美元的经费做不特定语者、大词库、连续性的语音识别。也就是说，他希望机器能听懂任何人的声音，而且可以懂上千个词汇，懂人们自然连续说出的每一句话。这三个问题都是当时无解的问题，而瑞迪教授大胆地拿下项目，希望同时解决这三个问题。他在全美招聘了30 多位教授、研究员、语音学家、学生、程序员，以启动这个有史以来最大的语音项目。而他也期望我在专家系统方面继续努力，得到突破，在这 30多人的队伍里面发挥作用。
但是，他怎么也没想到，我正想着如何脱离这个30 多人的队伍，脱离专家系统的研究。奥赛罗的人机博弈，让我对统计概念有了充分的理解，我开始相信，建立大型的数据库，然后对大的语音数据库进行分类，就有可能解决专家系统不能解决的问题。
怎样向他提这件事？我一直在犹豫，他已经向国防部立项，经费已经到位，专家系统的方向是势在必行的，我是他一手调教出来的大弟子，如果我这么不配合他的方向，他会怎么处理呢？会试着说服我继续做专家系统？会大发雷霆？还是会好言相劝？
再三思考后，我告诉自己，我必须向他坦承我的看法，因为我想起当时海博曼院长对我说的：“读博士，就是挑选一个狭窄并重要的领域作研究，毕业的时候交出一篇世界一流的毕业论文，成为这个领域里世界首屈一指的专家。任何人提到这个领域的时候，都会想起你的名字。”如果我做专家系统，我就愧对了海博曼院长的期许，也浪费了我大学三年苦读，更对不起我自己。
于是，我决定鼓足勇气，向瑞迪教授直接表达我的想法。我对瑞迪说：“我希望转投统计学，用统计学来解决这个‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”
瑞迪一点都没有生气，他轻轻地问：“那统计方法如何解决这三大问题呢？”这正是我思考很久的三个问题。然后，我就长篇大论地说了十分钟，瑞迪教授耐心地听完我激情的回答后，用他那永远温和的声音告诉我：“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。而且，我更相信一个有激情的人是可能找到更好的解决方案的。”
那一刻，我的感动无与伦比。因为对一个教授来说，学生要用自己的方法作出一个与他唱反调的研究。教授不但没有动怒，还给予经费上的支持，这在很多地方是不可想象的。
但是，统计学需要大数据库，我们如何才能建立起大的数据库呢？瑞迪教授看到我愁眉不展的样子，再一次给了我支持。他说，“开复，虽然说我还是对你的研究方法有所保留，但是，在科学的领域里，其实也无所谓老师和学生的区别，我们都是面临这一个难题的攻克者，所以，如果你真的需要数据库，那么，让我去说服国防部去帮你建立一个大的数据库吧！”
统计学的方法也需要非常快的机器，瑞迪教授帮我购买了最新的Sun 4 机器。每次有新的机器，他都会说：“先问问开复要不要。”做论文的两年多，我至少花了他几十万美元的经费。
瑞迪教授的宽容再次让我感觉到一种伟大的力
量，这是一种自由和信任的力量。伏尔泰曾说：“我可以不同意你的观点，但是我誓死捍卫你说话的权利！”瑞迪教授这样说：“我不同意你，但是我支持你。”这是一种真正的科学家的精神。他这种“科学面前，人人平等”的信念，深深地影响了我。这种无言的伟大，让我受益终生，也让我以这种信念对待他人的不同意见。
24 年后，当我的员工郭去疾离职的时候，他是这么描述我的：“8 年来，作为我的师长，开复很多次支持了我的理想，改变了我的命运，也宽容了我的缺点。当你离一个人很近，从他身上学到太多，你可能反而不知道该怎样总结你的收获。但我知道，现在当我遇到一个难以处理的困难，我常常会去想，如果是开复，他会怎么做。假如只能选一条收获来分享，那么开复让我铭记终身的教益是：‘Youcansincerelv disagreeand full heartedlysupport at the same time（你可以同时真诚地反对和全力地支持）。’以前读到开复的文章里提及他的博士生导师怀疑却又支持他的研究方向的时候，我以为那只是一种雅量。而当开复身体力行地一次次怀疑却又支持我的时候，我才慢慢明白这是一种珍贵的领导力。”
这种领导力只能归功和感谢我的导师——瑞迪教授。
在导师的这种力量的支持下，我开始了疯狂的科研工作。我每天上午9 点起床，到学校完成自己必须做的课业、助教等工作，中午回家，从中午 l点工作到凌晨2 点，一星期有6 天都是如此，只有星期天是承诺妻子的“休息日”。就算星期天，我也会多次上机去看看我的实验是否在跑。一天18个小时，一周l00 多个小时，我坚持了三年半。
从1984 年底到1987 年初，我带着另一位学生一起用统计的方法做语音识别。同时，其他30 多人用专家系统做同样的问题。从方法上来说，我们在竞争，但是在瑞迪教授的领导下，我们分享一切，我们用同样的样本训练和测试。在瑞迪教授的支持下，我也慢慢得到了其他教授的认可。
在1986年底，我的统计系统和他们的专家系统达到了大约一样的水平，40％的辨认率。这虽然还是完全不能用的系统，但毕竟是学术界第一次尝试这么难的问题，大家还是比较欣喜和乐观的。
1987年5 月，我们大幅度地提升了训练的数据库，我又想出了一种新的方法（triphones）来建模，不但能够用统计学的方法学习每一个音，而且可以用统计学的方法学习每两个音之间的转折。针对有些音的样本不够，我又想出了一种方法
（generalized triphones）来合并其他的音。这三项工作居然把机器的语音识别率从原来的 40％提高到了80％！统计学的方法用于语音识别初步被验证是正确的方向，我的内心充满了喜悦。瑞迪也同样为我感到欣喜万分，他决定把我的成果带到国际学术会议上去演讲，让世界知道统计学的方法初获成功。而我鼓起勇气对瑞迪教授说，“这是我自己做出的成果，您可不可以让我自己去讲。”瑞迪教授马上回答，“好啊。那很好，我马上给你订机票。”就这样，我带着自己准备4 年的成果，跟着我的恩师出发了。有趣的是，那一天，我开着有 l5年车龄的“老爷车”去接瑞迪教授，没有想到，刚刚走到一半，整个车子都开始冒出滚滚黑烟，我和瑞迪教授只好狼狈不堪地跑下了车。“不好意思，汽缸爆了。”我掀开车盖里看到一幅狼藉的景象。“没事，我们还是赶紧换坐出租车吧，否则要赶不上飞机了。”瑞迪教授安慰我说。就这样，我们好不容易拦下了一辆出租车赶往机场。后来，瑞迪教授的秘书偷偷地告诉我，瑞迪教授其实被吓坏了，他害怕地说，“再也不坐开复的车了。”在这个国防部赞助的语音学术会议上，老师让我演示了自己的研究成果，受到了各高校的瞩目。当时，IBM 公司和斯坦福研究院的教授都非常重视这个结果，来找我问了很多细节。虽然识别率实现了跨越式的前进，但是我一直在问自己，80％的语音识别率有没有可能再提高一步？从学术会议上回来，我回到了自己租住的小屋里，继续做着各种试验和统计，希望有一天语音识别率能够“更上一层楼”。每一天，我几乎都是困到无法撑开眼皮才睡。奇迹在某一天早上发生了，当我睡眼蒙咙地开始敲程序的时候，忽然发现语音识别率一下子提高到了 96％。“天啊！我是不是还在做梦？”我揉了揉眼睛，不敢相信。我赶紧把程序重新敲了一遍，发现语音识别率果然提高到了96％，一股巨大的幸福的眩晕感觉涌了上来。在昨天晚上的一个程序中，我只改写了一些细节，没有想到，正是对这些细节的修改，让我的研究成果取得了突破性的进展。
1988 年4 月，我受邀到纽约参加一年一度的世界语音学术会议，发表学术论文。赴会的一个月前，我的导师瑞迪教授又给我上了一课，但是不是学术方面，而是市场方面的。
他对我说：“学术演讲的30 分钟，你只要讲25分钟就行了，最后5 分钟你拿一个话筒传给观众，让他们自己试试，这个系统是不是真的。”
我说：“但是，会场噪音很大，一定会打折扣，达不到96％，而且那么多日本学者，他们的口音我的系统可没听过。”
老师说：“实际上你的识别率是90％还是96％，没有什么差别。我们这么做的目的，不是要监测你的识别率，而是要造成一个效果，让每个学者终生都会记得，第一次接触不指定语者系统就是在纽约，在李开复的演讲上。”
我说：“好吧，照你说的做。但是，识别的速度不够快，让大家等太久不好吧。”“没关系，我让系里面最厉害的黑客来帮你修改程序，帮你做得更快。”瑞迪教授说。他又说：“你该给你的系统取个名字了，这样他们才知道如何称呼你的系统。你的奥赛罗系统都有名字。”于是，我给系统取了名字，叫做 Sphinx（斯芬克斯，希腊的人面狮身）。希腊的人面狮身有人的脸孔、狮子的身体、鸟的翅膀，我取这个名字是希望狮子的身体代表宏伟的统计模型，人的脸孔代表人的语音知识，鸟的翅膀代表系统的速度。在这个会议上，我把96％的语音识别率发表了，也演示了Sphinx 系统。结果就像瑞迪教授所预期的，学术结果和演示效果相映之下，我的成果撼动了整个学术领域。这是计算机领域里最顶尖的科学成果了。语音识别率大幅度提高，让全世界语音研究领域闪烁出一道希望的光芒，从此，所有以专家系统研究�
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