中新社70年丨郭建：那些年，我们也追星******
▲图为郭建(右)采访数学大师苏步青。中新社发 郭建供图 摄
1978年3月，史称科学的春天。
3月18日至31日，中共中央、国务院在京召开规模空前的全国科学大会，五千多名代表共商科学现代化大计，意义非凡，影响深远。
出席盛会的代表中有：火箭之父、两弹元勋，湍流理论的奠基人，发现反西格玛负超子的物理学家，在解析数论、应用数学方面卓有建树的数学家，为发现大庆油田作出理论贡献的地质学家，突破“生命禁区”的医学家，重大工程的设计师、工程师，科学管理者、科普工作者……
总之，四方八面的科技代表来了，真是“群贤毕至，星光灿烂”！
“旁听”电台采访
我在大会花名册中挑选出十几位采访对象。排在第一位的是离摘取“皇冠明珠”只差一步之遥的陈景润。
年初《人民文学》发表作家徐迟的报告文学《哥德巴赫猜想》，各地报刊竞相转载，躲进小屋在煤油灯下苦战“猜想”的陈景润，一时间成为家喻户晓的新闻人物。
我计划对他做一次中新社专访，尽管此前已有过不少报道，而且徐迟的大作已将文章做到极致。
大会开幕前的一天晚上，我在代表住地友谊宾馆主楼前转悠，见一戴眼镜、个子不高的中年人正与人交谈甚欢。
我没有见过陈，但与挂历照片两相对照，立即明白眼前正是苦苦寻觅之人。
我询问后得知，他正要接受电台记者采访。电台记者姓林，名华，与陈是福建老乡。
我怕错失良机，又怕影响他人工作，便对林华(后来也调入中新社，成为我的同事)说：“不耽误你们的工作，我就‘旁听’一下，如何？”林君爽快答应了。
陈景润引领我们走进1259号房间，倒茶，让座，忙个不停。
近距离观察，他身穿深蓝色棉袄棉裤，足蹬帆布鞋，棉衣敞开半截露出对襟毛衣，上面的一粒扣子未扣好。我心想，这兴许就是数学家的做派：潜心学问，不修边幅。
又注意到桌上堆着报纸、英文杂志，还有一A4纸，上面写着密密麻麻的运算公式。见我们在“天书”前一脸茫然状，他解释道：“一直在算，还没算完呢。”
不放过每句话、每个细节
“沈元老师什么时候到？”林问。
“老师来过电话，一会儿就来了。”陈答。
原来林君得知师生同赴盛会的新闻线索，准备做一期现场录音报道。
好题材！我忙问陈多久未见老师，是否有书信来往。他从抽屉找出恩师的来信，我如获至宝，立即摘抄下来。
不一会儿，沈元风尘仆仆从香山住地赶来。陈景润赶紧迎上前，握手道谢：“谢谢您，沈老师，您老远来看我，太谢谢您了！”
久别重逢，他们似有说不完的话……
林君忙录音，我拼命记，不放过每句话、每个细节……
暮色渐浓，陈景润披上大衣送老师至楼下，还边走边谈。我用傻瓜相机连连抓拍了好几张。
▲陈景润和恩师沈元匆匆回到房间，铺开稿纸挥笔疾书：
“自然科学的皇后是数学。数学的皇冠是数论。哥德巴赫猜想，则是皇冠上的明珠。”这是20多年前在福州英华书院执教的沈元讲过的、深深铭刻在陈景润记忆中的一席话。
陈景润毕业后，常常记着青年时代的老师，沈元则把学生十多年来发表的一篇篇论文一直保存到现在。《哥德巴赫猜想》在报纸上发表的那天，担任中国航空学会理事长、北京航空学院副院长的沈元，给学生写信说：“你的卓越成就，是你在党的培养教育下和老科学家的支持下，不畏艰苦、勇攀高峰，辛勤劳动的结果。至于文章中提到的我的作用，我感到是对我过奖了。当然我也为有你这样的学友而自豪。”
“沈老师，您记得吧？我念高二和高三(上)时，您教我们的数学、物理、英文，教的特别好，同学们都很爱听。”
“我这次来的目的之一，希望你不要经常提我。”
“没有党的培养，就没有我的进步。但老师的帮助也不能否认，你是我的引路人嘛。”
……
“你们中新社好快啊”
大会开幕后的第二天晚上，我怀揣刊登《沈元陈景润师徒喜相逢》的香港《大公报》复印件，轻叩陈景润的房门，被告知搬走了。
搬到哪里去了？新房主守口如瓶。
原来这些天找陈的记者、代表乃至宾馆服务员，一拨又一拨，实在不堪其扰。会务组只好换房让他“躲”一阵子。
但我还是打探到了他的新住处，递上复印件。
陈景润仔细看了一遍说：“郭建同志，谢谢你了，你们中新社好快啊……”
我怀着忐忑的心情请他题词留个纪念。
“行，不过我的字写得不太好。”他说。
说罢，他从案头找来一张便笺，一笔一划、工工整整写下题词。
“就像林黛玉见到贾宝玉”
科学的春天来了，“陈景润们”成为全民尊敬、青少年仰慕的偶像、明星。
追星者遍及全国各地、各行各业。向陈景润表示祝贺的、请教的、求助(包括求爱)的信函雪片般飞来，装满好些个麻袋。
林华和我是他的“铁杆粉丝”，经常保持联系。我们还邀他来中新社做过客。
新华社老社长穆青在一次动员会上要求部下：“发扬一股拼命精神。无非少睡几个钟头觉，掉几斤肉。”
得知报道组住地还没完全落实，有的房间连写字桌也没有，穆青想出一个应对之策：“实在不行，就学陈景润，把褥子一掀当桌子。”
追星最狂热的莫过于老作家徐迟。
记得也是1978年的春天，他在新华社礼堂向上千人作报告，毫不掩饰他对陈景润的“爱慕之情”：“我跟陈景润见面的时候，就像林黛玉见到贾宝玉一样，很快就很喜欢这个人。现在呢，可以说，我爱上了这个人。”
作者：郭建(中国新闻社原总编辑)
原文刊登于中新社《离退月报》2018年12月第203期
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点****** 有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。 新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。 另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。 最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。 多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。 姚记彩票地图 |
