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在导师的支持下，我开始了疯狂的科研工作。

当时，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*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**下，我们分享一切，我们用同样的样本训练和测试。

在1986年底，我的统计系统和他们的*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**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，采用了新的建模方法，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%！后来又提高到96%。

统计学的方法用于语音识别初步被验证是正确的方向。

大家都相信了我用的机器学习方法和隐马可夫模型算法，并且抛弃了不可行的*系统（*系统只达到60%的识别率）。在我的博士论文基础上，后来的Nuance，微软、苹果等公司做出了业界较良好的产品。

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。

这个成果撼动了整个学术领域。这是当时计算机领域里较良好的科学成果。

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*系统研究语音识别的人全部转向了统计方法。

会后，《纽约时报》派记者JohnMarkoff来到匹兹堡对我作了采访，文章发表于1988年7月6日，占了科技版首页的整个半版。在这篇文章里，马可奥夫大力报道了我的论文的突破。当时，我只觉得在和一个和蔼可亲的记者聊天，事后，我才知道这是一名才华横溢的着名记者，三次提名普利策奖，并在斯坦福兼教。

（这是1988年，《纽约时报》对我博士论文的报道）

后来，《商业周刊》把我的发明选为1988年较重要的科学发明。年仅26岁初出茅庐的我，**次亮相就获得这样的成功，让我感到很幸运，也让我有了继续向科技高峰攀爬的动力。

而我也因此拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位，这离我1983年入学只有4年半的时间。在卡内基·梅隆大学的计算机学院，同学们平均6年以上才能拿到博士学位，我用这么短的时间拿到博士学位，是一项新的纪录。

憾的是，虽然我找到了方向和基本方法，但以当时的数据量级和计算水平，语音AI研究很难有商业化机会。我较终还是离开科研界，进入商界，用产品改变世界。

30年过了，AI发展的土壤终于肥沃起来。

伴随互联网和移动互联网而来的大数据、高效的计算机运算能力等条件都齐备了。科研人员需要的数据集不再那么难以触碰，只是需要有人牵头让更多的公司参与进来。这在30多年前，我还是一个AI科研人员的时代，能接触到真实世界里如此海量的数据，是个遥不可及的梦想。

我当年受惠于瑞迪教授的帮助和指导，今天也非常希望能给更多和我一样的年轻人，创造研究机会和条件。

所以，昨天创新工场、搜狗、**联合发起“AI Challenger **AI挑战赛”。三家公司分别投入大量资金、也拿出千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。