Готовый перевод From University Lecturer to Chief Academician / От преподавателя университета до главного академика: Глава 89

У Чжан Чжицяна есть основания возмущаться Патриком Рошем. В мире полно ученых, которые бы возмущались им.

**Потому что он везунчик.**

Победителей в лотерею, которым повезло, тоже можно назвать везунчиками, но лотерею выигрывают часто. Победителей в лотерею по всему миру множество. А за последние годы только Патрик Рош обнаружил последние простые числа Мерсенна. Его имя уже несколько лет висит на главной странице официального сайта GIMPS.

На официальном сайте GIMPS есть запись о везении Патрика Роша: «Для Патрика Роша этот сезон стал еще более удачным, его упорство щедро вознаградилось. Уже много лет Патрик использует программное обеспечение GIMPS в качестве бесплатного «стресс-теста» для своей компьютерной версии, которую начал искать менее четырех месяцев назад на своем собственном медиасервере, чтобы внести свой вклад в проект».

«Некоторые участники GIMPS безуспешно искали более 20 лет и сделали десятки тысяч попыток. Это доказывает, что при небольшой доле везения каждый может найти новое простое число Мерсенна».

У Prime Software сотни тысяч постоянных пользователей онлайн и миллионы работающих процессоров. За несколько лет только одному Патрику Рошу повезло. Можно представить, насколько он везунчик.

Кроме того, за обнаружение нового простого числа Мерсенна предусмотрена не только награда в сто тысяч долларов, но и огромный рост личной репутации.

Например, на сайте GIMPS уже давно висит «счастливая презентация» Патрика Роша, видимо, с целью привлечения новых людей к участию.

Многие отчеты об обнаружении новых простых чисел Мерсенна упоминают Патрика Роша. Его имя появляется на страницах крупнейших средств массовой информации. Люди, которые не знают его, могут подумать, что он известный ученый, который внес большой вклад в науку.

Но на самом деле Патрик Рош находится на самом дне академического круга, в лучшем случае его можно считать инженером по алгоритмам или тем, чьи способности не слишком выдающиеся.

Если говорить честно, Патрика Роша нельзя считать ученым, но благодаря его удачному открытию простых чисел Мерсенна он стал известнее, чем другие настоящие ученые с «результатами, аналогичными академическим достижениям».

В этом и кроется источник зависти и злости ученых.

Что сделал Патрик Рош?

Он просто использовал программное обеспечение Prime для проверки нагрузочной способности сервера, запустил программу на своем компьютере и запустил ее, а затем ему просто повезло найти простое число Мерсенна.

Он заработал деньги, заработал славу и оставил свое имя в истории простых чисел Мерсенна.

Ван Хао испытал некоторые эмоции, когда он тщательно об этом подумал. Ему пришлось признать, что Патрику Рошу действительно очень повезло.

Он покачал головой, настроил время выполнения программы и вскоре получил сверхбольшое простое число. Он также начал использовать компьютер для запуска программного обеспечения Prime, а затем проигнорировал его и начал изучать простые числа Мерсенна.

Он изучает алгоритмы.

Основная функция программного обеспечения Prime заключается в выполнении распределенной обработки и статистики вычислений. На самом деле, внутренний алгоритм проверки простых чисел Мерсенна очень прост. Для проверки числа используется метод теста Люка-Лемера.

Тест Люка-Лемера — это тест простоты для чисел Мерсенна. Он был сформулирован Эдвардом Люком в 1878 году. Пятьдесят лет спустя Дерек-Генри-Лехмер усовершенствовал метод.

Этот метод проверки простоты для простых чисел Мерсенна был значительно упрощен.

Используя метод теста Люка-Лемера для проверки того, является ли число Мерсенна Mn=2 в степени n-1 простым числом, вам нужно только запустить программу «n-2 раза» в цикле.

Конечно, поскольку используется сверхбольшое число с десятками миллионов цифр, объем вычислений каждого цикла по-прежнему очень высок, но можно сказать, что проверка простоты сверхбольшого числа с десятками миллионов цифр упрощена до предела.

Например, обычный домашний компьютер за 100 часов может определить простоту числа Мерсенна, состоящего из десятков миллионов цифр. Такая скорость довольно поразительна. Поэтому до тех пор, пока почти сто лет назад проверку простоты чисел Мерсенна все еще производили с помощью теста Люка-Лемера. Содержание теста Люка-Лемера можно быстро понять, а его метод совсем не трудный. Потому что метод слишком простой, и его, казалось бы, невозможно усовершенствовать. Например, способ обычного сложения достаточно прост, как его можно улучшить? Ван Хао размышлял над этим, но не мог начать, однако у исследований должно быть направление. В методе тестирования отдельных простых чисел нет прорыва, прорыв может произойти при отборе тестируемых чисел. Однако после долгих раздумий он так и не смог выбрать направление, поэтому мог только полагаться на надежду на вдохновение. ... На следующее утро Ван Хао рано встал и пошел на утреннюю пробежку. Ритм жизни вошел в прежнюю колею, даже во время физических упражнений он встретил знакомых людей. Су Инсюэ. Она по-прежнему одета в спортивную форму и по-прежнему выглядит героически. Ван Хао и Су Инсюэ пробежали вместе два круга, и после пары фраз между делом они поняли, что собеседница собирается долгое время пробыть в городе Сихай. «Я отвечаю за реализацию проекта лаборатории Navitas». Простые слова Су Инсюэ несут много информации. Она выступила за сотрудничество с лабораторией Navitas и напрямую отвечает за реализацию проекта. Значит, она придает проекту большое значение. Если проект лаборатории Navitas будет долго не продвигаться, то это может сказаться на личной карьере Су Инсюэ. «Помню, я говорил, что советую вам сотрудничать с лабораторией Navitas», – сказал Ван Хао с улыбкой, – «Вы точно об этом не пожалеете». «Я верю вам». Су Инсюэ посмотрела Ван Хао в глаза и серьезно кивнула. Ван Хао и Су Инсюэ немного поболтали и пробежали еще два круга. Чуть устав, они ушли завтракать. Соевое молоко, жаренные в масле пампушки, плюс чайное яйцо – классическое сочетание, с удовольствием ешь и восстанавливаешь потраченную энергию. Начинается новый день. Подошла девушка в свитере и с милой улыбкой, поставила свою тарелку напротив Ван Хао и сказала несколько удивленно: «Господин Ван Хао, я только что посмотрела на вас, вот правда, не беспокою?» «Нет, не беспокоите». Ван Хао что-то сказал и поднял глаза на девушку, которая показалась ему немного знакомой. Быть может, это староста с курса Ло Даюна? Кажется, ее звали... Неважно! Посетительницей оказалась Мэн Цянь. У нее веселый и говорливый характер. Она сразу заговорила с Ван Хао после того, как села напротив, чтобы атмосфера не казалась мрачной. «Господин Ван Хао, поздравляю вас. Вы создали эпоху отечественных ученых. За двадцать лет вы достигли невиданных ранее успехов в сфере аналитической теории чисел и даже попали в новости. Это потрясающе». «Мы с друзьями вчера говорили о вас. Теперь вы большая знаменитость в университете!» Мэн Цянь несколько раз подряд похвалила Ван Хао, а затем рассказала о своих исследованиях: «Господин Ван Хао, я помню, в прошлый раз я упоминала, что если у вас будет время, вы бы могли проконсультировать меня. Дипломная и докторская диссертации слишком сложные. Сейчас я зашла в тупик». Ван Хао спросил: «Вы занимаетесь компьютерными исследованиями в какой области?» «Искусственный интеллект, алгоритмы», – ответила Мен Цянь в двух словах. Ван Хао тут же покачал головой. «В этом я не могу помочь. В искусственном интеллекте я мало разбираюсь, но в университете есть специалисты в этой сфере. Чжан Чжицян из моего кабинета проводит исследования в этой области. Как насчет того, чтобы я представил вас?» «Это лишнее».

Мэн Цянь торопливо замахала рукой и сказала: «Мой научный руководитель тоже специализируется на исследованиях в этой области, и ты не можешь перекладывать все исследования на других. Всё, что я делаю, это представляю алгоритм обучения и просто хочу найти направление».

«Алгоритмы для представления обучения...»

Ван Хао покачал головой, подумав: «Я действительно ничего не понимаю в этой области».

Мэн Цянь улыбнулась и сказала: «Не будь таким скромным, господин Ван Хао, вы ведь эксперт по алгоритмам. Если у вас будет время, не могли бы вы помочь мне взглянуть, причём не нужно ничего подсказывать, мне просто нужно найти направление».

«Хмм... Ладно». Ван Хао немного поколебался, было бы нехорошо постоянно отказывать, но решил, что посмотреть можно и согласился.

Но он всё-таки подчеркнул: «Я действительно не разбираюсь в области искусственного интеллекта. Тогда я не смогу сильно помочь, поэтому не вините меня».

«Конечно, нет. Я буду очень благодарна, если вы просто взглянете».

Мэн Цянь сердечно улыбнулась и договорилась с Ван Хао о встрече во второй половине дня.

Когда он собрался уходить после завтрака, Мэн Цянь внезапно сказала: «Кстати, учитель Ван Хао, меня зовут Мэн Цянь. Вы можете звать меня «Сяо Мэн», так меня зовут все».

Сказав это, она подмигнула Ван Хао.

Ван Хао немного смутился.

Забыть имя собеседника не так уж страшно, но ведь другая сторона это заметила?

Мэн Цянь была довольно весёлой и даже сама предложила называть её «Сяо Мэн». Вопрос в том, что другая сторона была на два года старше, верно?

Уместно ли называть её «Сяо Мэн»? А может, перейти на «Сестра Мэн»?

...

Когда он снова встретил Мэн Цянь днем, Ван Хао всё ещё не определился с обращением и в итоге решил называть её «Мэн Цянь», поскольку называть её по имени было совершенно верно.

«Мэн Цянь, куда мы идём?» Ван Хао следовал за Мэн Цянь, чувствуя, что они собираются покинуть ворота школы, и вдалеке увидел вывеску отеля, отчего на душе стало немного тревожно.

К счастью, Мэн Цянь повернула за угол и вошла в шестиэтажное здание лаборатории.

Лабораторный корпус.

Два верхних этажа были компьютерной лабораторией, где работал Чжан Чжицян.

Ван Хао и Мэн Цянь вместе поднялись наверх. Когда они поднялись на пятый этаж, они встретили Чэнь Цинхуа. Маленький старичок шёл, сгорбившись и сложив руки. Когда он увидел Ван Хао, его глаза загорелись: «Ван Хао? Редкий гость!»

Старичок с энтузиазмом подошёл, схватил Ван Хао и повёл его внутрь: «Позвольте мне всё показать, наша лаборатория недавно приобрела два сервера, вычислительная мощность очень...»

Ван Хао поспешно уточнил: «Декан Чэнь, я здесь только для того, чтобы кое-что показать Мэн Цянь».

«Мэн Цянь?»

Чэнь Цинхуа был сбит с толку, когда услышал это, а затем заметил Мэн Цянь рядом с ним, после чего снова присмотрелся к Ван Хао и вдруг протяжно сказал: «О~~~»

«Вы сами говорите, сами говорите...» Он ушел, заложив руки за спину, и вздохнул: «Молодой человек!»

Ван Хао немного смутился, и Мэн Цянь тоже слегка покраснела, но они действительно были ни при чём и вместе отправились в лабораторию.

Кажется, между компьютерной лабораторией и офисом не было никаких отличий, за исключением того, что компьютер выглядел более профессиональным, а в углу было навалено много компьютерных принадлежностей, что делало помещение немного захламленным.

В лаборатории было ещё несколько человек. Когда они увидели, что Мэн Цянь привела кого-то, они сначала не узнали их, но быстро поняли и собрались вокруг, лепеча: «Учитель Ван Хао!»

«Профессор Ван!»

«Я изучал ваш эффективный и нерелевантный алгоритм переноса. Это действительно... настолько сложно, что до него очень трудно добраться. После двух дней исследований мои волосы почти выпали».

«Учитель Ван Хао, у вас есть время показать мне исследование? У меня возникла проблема...»

Мэн Цянь поспешно объявила право «владения Ван Хао»: «Все уходите с дороги, я хочу, чтобы учитель Ван Хао дал мне кое-какие указания».

«Ну...»

В зале воцарилась тишина.

Мэн Цянь включила компьютер, в котором было несколько файлов, и щелкнула по одному из них. Внутри оказались какие-то коды и прочее. Она начала объяснять: "Я провожу исследование алгоритма репрезентативного обучения".

"Основа — это сверточные нейронные сети (CNN). Связанные с CNN исследования очень актуальны. Этот алгоритм постоянно совершенствуется".

"Я также знаю о GBDT, другом алгоритме машинного обучения..."

Мэн Цянь много говорила подряд, и было очевидно, что она настоящий профессионал. Должно быть, она вложила в это много усилий. Другие люди в лаборатории также были аспирантами, и их исследования были не в том же направлении, но у них были общие моменты, повторения.

Ван Хао поджал губы и долго внимательно слушал, обдумывая все, и уже собирался заговорить, когда вошли Чэнь Цинхуа и другой профессор.

"Учитель Сун!"

"Профессор Чэнь!"

Несколько аспирантов вежливо поздоровались.

Чэнь Цинхуа также представил Ван Хао: "Это профессор Сун Гуаньюань".

Сун Гуаньюань является научным руководителем, в лаборатории у него двое студентов. Пожав Ван Хао руку, он сразу сказал: "Профессор Ван, прошу прощения, что перебили вас. Оставьте нас наедине, и вы можете продолжить разговор".

Чэнь Цинхуа и Сун Гуаньюань стояли и наблюдали.

Поскольку двое ученых-компьютерщиков стояли рядом и, скорее всего, занимались исследованиями в области искусственного интеллекта, Ван Хао почувствовал себя дилетантом, который дает советы экспертам, поэтому он быстро подчеркнул: "Я дилетант, то, что я говорю, — неправда, прошу не шутить. Я ничего не смыслю в искусственном интеллекте".

Сун Гуаньюань тут же засмеялся и сказал: "Профессор Ван, что за шутки? Это как гора, пересекающая весь мир. Исследования — это такая штука. Сложно добиться прогресса, если заниматься исследованиями в одиночку. Возможно, вы придумаете идеи, услышав несколько слов от других".

Чэнь Цинхуа также сказал: "Неважно, правильно то, что вы говорите, или нет, это не профессиональная академическая конференция".

В сознании Ван Хао внезапно все прояснилось, и он сказал: "Мое понимание репрезентативного обучения — это основная исследовательская проблема в области искусственного интеллекта. Некоторые успешные модели можно понять как отдельные случаи репрезентативного обучения..."

Стоило ему начать, как в его голове выплеснулось много знаний, которые в сочетании с его собственным пониманием алгоритма и идей неожиданно придали Ван Хао уверенности, и он продолжил: "Использование вероятности для моделирования скрытой переменной и скрытой переменной совместного распределения наблюдаемой переменной, а также глубокие модели, изучающие иерархические представления насквозь, — это тип репрезентативного обучения".

"Сейчас эра больших данных. Основная сложность исследований репрезентативного обучения — это анализ огромных объемов данных".

"Шум случайного алгоритма, нестабильность приблизительного алгоритма оптимизации, высокая временная сложность и прочее — все это влияет на эффективность алгоритма репрезентативного обучения..."

Он говорил все по делу и просто подошел к маленькой белой доске рядом, сделал простую схему модели, а затем продолжил: "Давайте посмотрим на эту схему. На самом деле, независимо от того, показывает ли она направление обучения или что мы исследуем, мы не можем обойтись без этой схемы. Откройте эту схему. Либо проанализируйте упрощенный алгоритм, либо начните со структуры, самым простым и наиболее легким для получения результатов должно быть упрощение структуры, формирование прямого пути в определенном направлении".

"Мы идем от точки А к точке В, а затем к точке С. Это, безусловно, не так хорошо, как строительство пути между А и С".

"Итак, как проводить исследования, как восстанавливать дорогу?"

"Я думаю, может быть два подхода: первый — принять новую структуру, а второй — принять новый метод анализа..."

"Вау-вау-вау..."

Ван Хао говорил без перерыва около 30 минут, а одна докторантка с хорошим зрением даже налила ему стакан воды и подала.

Ладно, продолжайте.

Наконец, примерно через сорок минут он закончил свой доклад.

Глядя на погруженных в раздумья и понимание людей в лаборатории, он удовлетворенно кивнул и сказал: "У меня поверхностное понимание, так что прошу прощения, если что-то сказал неправильно".

"Я полный профан в области искусственного интеллекта".

Группа докторантов, включая Мэн Цянь, тут же наградила его восхищенными взглядами. Выслушав множество объяснений, все они почувствовали, что узнали много нового, и сочли свои исследовательские идеи ясными.

Сун Гуаньюань и Чэнь Цинхуа одновременно скривили уголки рта.

И это профан?

Может, стоит переосмыслить значение слова "профан"?

http://tl.rulate.ru/book/94600/3969950