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在浩瀚的技术海洋中 ， 这些女性独有的力量正在不断流转 ， 将科技的边界拓展得更宽 。
文 |修七七
编辑 |金匝
运营 |绘萤
刀锋吴华女士比想象中“科技大佬”的形象要更轻盈 。
她是百度技术委员会的主席、百度人工智能背后的科学家 ， 讲起话来声音轻快 ， 每一句话的末尾语调都会上扬 ， 极有感染力 。 这种对人工智能的热情 ， 能通过她的声音 ， 很快传达到听众身上 。
1月10日 ， 一年一度的Create百度AI开发者大会上 ， 吴华向观众们展示了百度人工智能最具创作力的一面 ， 也是AIGC（利用AI技术自动生成内容的生产方式）相关的成果：她和团队 ， 在百度创造了一个“会搞创作”的系统 。

▲ 吴华在Create大会上进行演讲分享 。 图 / 受访者提供这就是百度的文心大模型 ， 也是一群能力超群的天才创作者——有“天才编剧”文心ERNIE 3.0 Zeus、“美术师、插画师”文心ERNIE-ViLG 2.0 ， 以及“剪辑师和动画师”视频内容生成与编辑技术 。 在这个系统中 ， 创作者只需要输入一个题目 ， 它就可以瞬间结合语境 ， 写出上百篇不同体裁、风格的作品 ， 甚至是完成一个剧本 ， 拍摄一部电影 。
它也可以根据一句话 ， 或者一段描述 ， 生成写实、意象、中国风、二次元等不同风格的精美画作 ， 可以生成现实世界中没有的创造性的图像 ， 比如穿西装的齐天大圣、街边撸串儿的熊猫……让人们天马行空的想象力得到精准的可视化呈现 。
“如果你掌握了这项内容创作能力 ， 那你几乎可以完成一部影片的许多重要工作 ， 成为“天才创作者” 。 再配上自己设计的虚拟人演员 ， 那你就可以成为一个真正的‘独立’制作人、真正的‘独立导演’ 。 ”但这项技术背后 ， 每一次人工智能的创作 ， 都需要吴华这样的百度科学家们以及她所带领的团队 ， 在背后一点点设计算法并付诸实现 ， 模仿出人的创作 。
在人工智能领域 ， 吴华算是最早的一批探索者 。 她最早接触计算机科学是在1998年 。 那时 ， 她报考了中国科学院自动化所的博士 。 做这个决定 ， 是因为她觉得自己的抽象思维不错 ， 而计算机行业正热 。
那也是一个具有标志性意义的时代 ， 千禧年即将到来 ， 人工智能已经在增长——就在吴华报考的前一年 ， 由IBM开发的国际象棋电脑Deep Blue ， 击败了卫冕世界冠军 ， 成为第一个赢得国际象棋比赛的系统 。 那时的吴华并不了解人工智能 ， 作为中科院那场选拔性考试的第一名 ， 她的命运看似充满偶然 ， 她后来的博士导师向她发出了邀请：“这么好的成绩 ， 来读模式识别吧 。 ”
用现在的眼光来看 ， 当时中科院自动化所的模式识别实验室 ， 就是中国人工智能实验室 。 吴华在这里研究自然语言处理 ， 这里还有语音识别、计算机视觉 ， 以及机器人等 ， 也在那个拓荒的年代打下了坚实的人工智能算法基础 。
如今 ， 算法、算力与数据 ， 已经成为了人工智能的三驾马车 ， 吴华也一直站在这个学科的最前沿 。 伴随着她和同事们的研究 ， 人工智能在中国拓荒、爬坡、崛起 ， 快速爆发 ， 最终成为互联网公司进击的刀锋 。 但一开始 ， 吴华面对的困境 ， 是难以想象的 。
在人工智能领域 ， 机器翻译 ， 算得上是最典型的应用 。 起初 ， 机器还不能理解语义 ， 无法做到上下文相关的理解 ， 翻译也是啼笑皆非 。 比如 ， 当你在翻译器里输入“how old are you” ， 时常会被译为“怎么老是你” ， 再输入“fall into the water carefully” ， 则有可能得到“比较小心地落入水中”这样令人发笑的结果 。
事实上 ， 这样的翻译结果 ， 现在也依然能在一些景区看到 。 要解决这个问题 ， 就得让机器变得更“聪明” ， 能自动识别不同的语义和场景 ， 提高准确率 。 作为研究深度学习和自然语言处理的最早一批研究者 ， 2010年2月 ， 吴华承担了打造百度翻译的重任 。