追随智慧-第56章
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然则，计算机技术的发展似乎总是走在他们的前面。
当一台电脑吃力而又缓慢地把一幅图像显示在屏幕上的时候，任何人都会感觉到等待的焦躁和烦恼，同时又会感受到画面逐渐呈现带来的喜悦。但在专家们的眼里，那屏幕上显示的东西并非图像，而是成千上万颗小圆点构成的一张网。他们把那些圆点叫做“像素”，同时认定，大部分像素其实只是重复。比如一幅照片上，千万个蓝色圆点组成蓝天，其实这只是一个蓝点的重复。
501专家们通常用“冗余度”来描述这种现象。所谓“数据压缩”，也就是把“重复”先行取消，等到用户提取图片的时候再还原。这对运动着的图像特别有效，因为我们只需保留后一幅与前一幅的区别，而将所有相同之处全部删去。科学家在以往的工作中，已经有可能将数据压缩至1％…2％。其余均为“冗余”。你可以设想，当一条高速公路上的汽车流量减少了98％的时候，会是怎样一种局面。
但情况并非如此简单。张亚勤小组现在就面临着一个新的棘手问题：压缩与传输，和网络资源的情形联系在一起。网络传输的带宽（“带宽”的意思，如果形象地表述，就是线路的宽度，在固定的时间段中，越“宽”
的线路，可以传输越多的数据），并非固定不变。在同一条线路上，数据的传输有着快慢多少的区别。这情形如一条电话线上，一个人“占线”的时候，另外一个人的话音就必须等待。张亚勤小组的想法是，让数据的传输根据带宽的变化来自动调节。这就不但要将数据“压缩”
得好，还要拥有其他的功能。比如在道路拥挤的情况下，就让路上的汽车缩小，如果还是拥挤，只好停止一些次502要汽车的通行，而让重要的汽车优先通过。而在道路良好的情况下，又能让延误的车辆迅速地赶上来。又比如，由于压缩的奥妙是裁减“冗余”，以一当百。所以一幅图像上的微瑕，就会一直延续到最后。因此有必要让系统具有解析和纠正错误的能力，保证压缩中出现的错误，可以在提取的时候弥补过来，专家们把这叫做“可调节性”，它显然要比“可压缩性”更加艰难。
解决这些问题，正是张亚勤的专长。此人一向标榜与众不同，就连自己智慧和热情的指向，也会发生类似的情形。与大多数中国学生在海外苦读不同，他在美国后来几年的主要经历，其实是放在投资和公司经营上。
又同大多数回到国内投身商海的留学生不同，他回国之后反而能将主要精力用于科研。在1999年，他写了至少20篇论文，多数课题是同他人合作，他自己也全力做了3个。他认为其中最重要的问题是，怎样把多媒体信息同步传输在因特网和无线通讯的架构上。尽管他在世界计算机领域的科研成就首屈一指，但他发现因特网时代出现了一些新问题，就像我们前面的叙述。这使他意识到，无论什么样的研究，最重要的事情是，从开始就想到最503后：压缩的时候想到怎样检索；传输的时候就要想到给谁传输，又怎样再现；公路上很拥挤的时候，你要想到怎样控制，怎样指挥，怎样分配路面和时间。张亚勤说：“这是一个完整过程。每一个环节都要想到，每一个环节都要和别的环节紧密相连。”他为此建造了未来信息科学的新框架。其基本定理是：信息传输速度越快，失真也就越大。这理论在以往的信息科学中叫做“速率…失真论”，并非张亚勤始创，而是克拉德．商农在50年代创建的，它在此后数十年间，成为全世界信息科学的基石。但是，张亚勤在“商农理论”的基础上建筑起来的这座因特网技术大厦，却有着全新的含义。
很显然，张亚勤现在的研究已经覆盖全局。“我在拓展未来。”他说，“原来的研究限制在一个局部，是创作一个配件。现在，情况不一样了。”就连比尔．盖茨也认定，微软公司最优秀的多媒体技术研究员都跑到北京去了。在张亚勤小组中，就有来自美国的李世鹏和李劲。李世鹏主攻“视频压缩”，其要点在于“可调节性”，这比他以往的研究困难百倍。李劲504是“图形的压缩传输”，这东西和沈向洋小组的研究有点像，两者都是“图形”，其实并不一样，沈向洋的问题是怎样获得图形，不问“获得”之后的事情。李劲的问题正是“获得”之后的压缩，既能压得小，又能压得好。
合二而一，恰为一个整体。朱文武在11月加盟微软中国研究院后，其精力集中于“网络资源的分配和变化”，也即因特网上的传输和无线传输。这样，这个小组就在张亚勤之下出现了“李－李－朱”三足鼎立的局面。
尽管张亚勤在“龙苑会议”上很谨慎地宣布，他只有大约60％的把握，但小组里面谁都知道，倘若张宏江小组和沈向洋小组在“死亡线”之前拿出成果，而他们一无所有，那就意味着自己的落后。这种心理上的相互影响，代表了希格玛大厦里各个小组之间无言的竞争。
新办法原来就是“脑筋急转弯”
对于大多数研究员来说，“死亡线”具有一种明显而又奇异的激励作用。其意义，既不同于我们国家通常的“精神文明教育”，也不同于“物质第一”的逻辑。事实上，大多数人把“死亡线”铭刻于心，不辞劳苦，夜以继日，不过是想要赶在别人的前边，把自己喜欢的事情505做完。
夏天开始的时候，张亚勤小组也加快了自己的步伐。
李世鹏拟订了自己的研究框架，但就是缺少人来实现那些得意的想法。幸运的是，暑假里有大批学生到这里来实习，他一下子找来6个学生－－2个研究生，4个博士生。这些学生来自哈工大、中国科大、清华大学、普林斯顿大学和华盛顿州立大学。他把他们化整为零，交给他们题目，告诉他们怎样在网络上查阅文献，一起讨论困难所在，还按小时支付酬金。他第一次指挥这么多人，就像一个战场上的将军一样踌躇满志，以为来日必可大获全胜。但他很快就发现，这些学生不能令他满意：自信有余而视野不足，聪明但却封闭，又不具有听取别人意见和理解别人想法的习惯。最要命的是，他们只知道自己“天下第一”，至于其他事情，你说了半天，他根本听不进去。
看来清华大学电子系的潘锦辉是个例外。这女学生天资聪敏，又能老老实实做事。同时兼有这两种品格的年轻人，真是少之有少。李世鹏给她出的题目是：从一个不动的背景中，把一个运动的物体提取出来。她苦思506冥想一个星期后，终于有了办法。按照这办法做了几天，“运动的物体”倒是提取出来了，但却变了形－－画面上该有的东西没有了，不该有的东西有了。于是他和她在一起讨论问题的症结，她说她高度怀疑，这种寻找图像之间运动轨迹的方法，过于粗糙：假如我们在这条轨迹上提取的图像不是“2帧”，而是“10帧”，是否能够解决“变形”问题？果然，她很快就成功了。
暑假过去以后，大多数学生要求继续实习，他们有这样好的计算机使用，还有酬金，为什么不愿留下来呢？
但李世鹏把其他人都打发走了，只把潘锦辉留下来。秋天开始的时候，吴枫也来了。吴是哈尔滨工业大学的博士，也是我们国家计算机权威、中科院计算所所长高文的得意门生。按照李世鹏的说法，吴在中国是多媒体数据压缩领域最优秀的人之一。应当说，在技术的领域中，高文的计算所是微软研究院的竞争者，但高和张亚勤的关系特别好。所以也就慷慨地将他的得意门生送到希格玛大厦来。
吴枫的加盟与潘锦辉的成熟，使得李世鹏小组的研究进度一下子加快了不少。到了1月份“死亡线”来临507的时候，他兴高采烈地向李开复报告：“我们这个东西已经到了可以拿出来的程度。”按照张亚勤的判断，李世鹏研究的题目并非开创性的，但他的算法是全新的。
这一成果出现在一个国际会议上的时候，当场引起大家惊叹。“他的想法很巧妙，也很简单，一捅就破。但别人没有想到，他想到了。”张亚勤这样解释。项目的名称挺怪：“MF．MF”。第一个“MF”纯粹属于专业性的，意思是“多帧的”和“多特征的”。第二个“MF”可就有点浪漫色彩，李世鹏叫他“强壮的青蛙”，这是形象地描述了新算法的特色。
概括地说，情形是这样的，让计算机找到运动的东西容易，判断静止的东西困难。比如一个移动的拳头，从这里到那里，计算机将两帧图像加以比较，就知道它在移动并且已经到了哪里。这情景有如夜幕中的青蛙，面前物体不动的时候，它熟视无睹，物体只要一动，它就能够看见。不过，科学家却不能真把计算机当作青蛙，他们不仅要让它跟踪运动的图像，还必须让它找到尚未移动的“第一幅图像”。这居然成了一个世界性的难题，在李世鹏之前，所有科学家都在绞尽脑汁“寻找第一幅”，508结果始终不能令人满意，也就无法跟踪后面的“运动”。
李世鹏的办法，说起来很像“脑筋急转弯”。他说，他根本不用先找“第一幅”，而是先找后面那些已经运动起来的图像，反过来确定“第一幅”。开始的时候，效果并不理想：大约20分钟才能找到那个“第一幅”。但他信心十足，继续改进，结果也日益精进。到最后，居然能够在1秒钟内找到10个“第一幅”。所以他很得意地把自己的算法叫做“强壮的青蛙”。他喜欢他的“青蛙”，所以后来对朋友说的话，带有感情色彩：“当然还有更加成功的人，但我觉得我的时间都没有浪费。我做的东西都是我喜欢的东西。人这一辈子，还要求什么呢！”把精彩的思想变成现实李劲的办公室与李世鹏仅一墙之隔，如前所述，这两个人在来到微软中国研究院之前，都是张亚勤的崇拜者，来到这里之后又都在张亚勤小组共事。两个人在国外全都有着不凡的成就，但在国内，李劲的名声远在李世鹏之上，这一半原因出自他的天资聪明以及大器早成，另外一半原因，则要归功于“计算机娃娃”的美名。当时的“娃娃”，而今无论生理还是性格都已相当成熟。他509身高体胖，不拘小节，接人待物不卑不亢，彬彬有礼，但你会觉得他的礼貌中有一种明显的距离，说话的时候总是不高不低，不紧不慢，不像李世鹏和徐迎庆那样充满激情地谈论过去和今天，也不会像沈向洋那样眉飞色舞地讲述他的稀奇古怪的念头。他总是显出一副公事公办的态度。不过，当他谈到自己的女友时，立即就会有一种发自内心的感情流露出来。由于他本身的能力，更由于他在外界的名声，研究院里所有人都对他抱有无限期望。
李劲对自己的研究成果充满了自信。那是一个漂亮女孩子的巨幅照片，其实际尺寸相当于他眼前这台显示器屏幕的12倍。李劲的目标，就是要在照片的传输过程中，任意选择其中一个部分，优先显示出来，可以是一对漂亮的眼睛，或者是一缕乌黑的头发。按照李劲的表示，这样大的一幅图，用户不需要一下子看到全部。“你要看的部分，就传输过来。不看的部分，就不必传输，就像手里拿着一个放大镜一样。”这是一个“从虚拟到现实，从模糊到清晰，首先选择局�
