罗杰·瑞迪是美国总统特别顾问委员会信息委员会的成员，美国国家工程学院和美国艺术与科学学院院士，“图灵奖”获得者，2009年当选中国工程院外籍院士。美国卡内基梅隆大学计算机学院院长，也是前Google中国区总裁李开复在美国留学时的导师。
罗杰·瑞迪-主要经历
Raj Reddy最初在哈穆扎赫宾特纳赛尔大学教授计算机科学与机器人专业、卡内基梅隆大学助理教授，1966年至1969年在斯坦福大学计算机科学系任教；1969年至2009年就职于卡内基梅隆大学；1979至1991年和1991年担任了机器人研究所创始主任；1987年到1989年担任美国人工智能协会主席；1999年担任计算机科学学院院长。研究方向主要是人机交互和人工智能的研究。他目前的研究兴趣包括做百万册数字图书馆项，光纤到村工程和学习。
罗杰·瑞迪-所获奖项
1984年荣获法国总统密特朗颁发的荣誉勋章；1994年他被授予图灵奖；2004年大川奖；2005年本田奖；2006年万尼瓦尔布什奖。从1999年至2001年曾经担任美国总统信息技术咨询委员会（PITAC）主席。
罗杰·瑞迪-主要论文与著作
以纸张语音模式，1980年
图片分割使用递归区域分裂法，1978年
3代表-三维物体，1978年
计算机体系结构，算法的分解和业绩，1977年
语音识别的机器：一审查，1976年
第二的传闻语音识别系统的组织，1975年
计算机神经元结构分析“细胞内染色神经生物学，1973年
Raj Reddy简介：编辑本段回目录
Raj Reddy教授是国际著名的人工智能专家，任卡内基梅隆大学西海岸分校校长、美国工程院院士、美国艺术和科学院院士、微软亚洲研究院顾问委员会委员等职。
1994年Raj Reddy与Feigenbaum一起被授予图灵奖以表彰其在设计与构建大规模人工智能系统的先驱性的贡献，展现了人工智能技术在实际应用中的重要性和潜在的商业影响。Reddy与同年获奖的Feigenbaum（费根鲍姆）是大规模人工智能系统的设计和实现的先驱。他们合力开发了第一个专家系统DENDRAL。
Reddy于1958年从印度现在的Anna University(www.annauniv.edu/ )工程学院获得其学术学位。然后在澳大利亚的University of New South Wales(www.unsw.edu.au/ )完成了其土木工程的硕士学位。1956年，Reddy毕业于斯坦福大学计算机系并获得其博士学位。他是图灵奖获得者，人工智能领域先驱John McCarthy指导的第一个博士。
Reddy目前是CMU计算机系的终身教授。在CMU其间，Reddy创办了多个研究所，其中包括：机器人研究所，电子商务技术研究所和软件研究研究所。Reddy在CMU其间指导了许多博士生，其中包括目前Google Inc.副总裁，中国区总经理李开复。
Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (born June 13, 1937) is one of the early pioneers in Computer Science and Artificial Intelligence and served on the faculty of Stanford and Carnegie Mellon University (CMU)[1] for over 40 years. He was the founding Director of the Robotics Institute and the Dean of the School of Computer Science (SCS) at CMU. He was instrumental in helping to create Rajiv Gandhi University of Knowledge Technologies in India, to cater to the educational needs of the low income, gifted rural youth.
图灵奖获得者Raj Reddy博士演讲编辑本段回目录
11月5日“二十一世纪的计算-探索计算之源”国际学术研讨会在北京国际会议中心举行，微软公司高级副总裁Rick Rashid博士、菲尔兹奖获得者丘生桐博士、图灵奖获得者Raj Reddy博士、微软亚洲研究院院长兼首席科学家张亚勤博士、微软公司副总裁李开复博士等知名学者做了主题演讲本会议做了全程独家直播报道。
以下为图灵奖获得者Raj Reddy博士演讲全文：
早上好，我非常高兴五年以后再来到这个地方。在这五年当中发生了很多的事情，我前面几位发言人Rick Rashid讲了我们是处在信息革命的时代，在这个时代所有的变化发生的都很快。技术革命似乎有一个让人感兴趣的特点，当这个技术第一次被展示出来的时候，一百年之后会产生什么影响，人们就不大容易想到了。大家现在想一想一百年所发生的一些事情，爱迪生发明的电灯，我们今天很难相信如果我们生活当中没有电的话会怎么样？电完全改变了我们的生活方式、学习方式和工作方式。同样航空也是这样的，9.11事件的时候大家都目瞪口呆。在亚历山大建立贝尔实验室的时候，没有想到每个人都用手机，没有手机大家就不可能随时随地建立联系了。所以都是以线性方式带来变化的，而线性革命的变化是呈指数变化的，因此计算的能力会提高几千倍，并且带宽也会以万倍的速度增长。但是问题就在于人们对21世纪计算而言，我们要考虑它如何改变我们学习、工作的方式。
大概在十年以前，什么时候出现PC？万亿字节的PC是2015年才能出现，出现了以后我们用它们来做什么呢？当然有些比如社会制度等等是不会发生变化的，但是其他东西比如说我们学习方式、通讯方式会经历非常深刻的变化。技术在十年当中会使我们的能力提高几十倍、几千倍。所有这些用来做什么呢？你们自己可以看一看会发生一些什么样的变化？二十年、三十年以后我们能做什么？可以把你一生当中所说的每一句话，就可以把你所看到、观察到的东西，和做的所有事情都存下来。因此问题就是这种机器会不会发生改变？光纤的技术正在改变。
我们谈的指数级的技术的进步会改变计算机技术，我们会重新改变做计算机学进行研究。我们工作生活学习的方式，比如说远程教育，还有无处不在的网络，还有一些医学的发展，今天我只想跟大家谈一谈假设我们生活在这个世界当中，碰一下手就可以获得想要的信息。21世纪如何获得信息？这就是我今天要讲的主要内容。我们现在不太肯定如何改变我们20年到30年的生活，但是肯定会发生一些非常奇妙的事情。这当然要取决于解决其他的局限，比如我在这里列的这些局限。还需要有高带宽、有社会制度，比如说法律，还有对信息的保护等等。我们认为这个世界，大家想一想图书馆有好几万册的书，如果我们把所有的这些信息都数字化，按照过去的说法说数字化大概要好几百年的数量，如果只是把一百万本书数字化，每本书大概是400页吧，每秒扫描一页，要用一百年的时间才能把一百万本书数字化。我们注意到在世界上每一年大概出生一亿新生儿童，每一个学生在中学毕业的时候，如果要使一本书数字化，所有的书一天就可以数字化完。这是一个非常有意思的事。人们如何把所有的书数字化，因此时间的问题非常重要。第二点，需要花多少成本来做这个事。在15年以前这个成本要比今天高得多。过去的情况如果扫描一本书的话，可能每本书需要花一千美元，可能就需要几十亿美元的代价。我们和政府一些官员谈过，他们说不可能的，每个政府不可能花一百亿美元把所有的书数字化。在中国扫描成本可能低一点，但是花费也是要几十亿美元的。在印度要使所有的书数字化的话，要看看成本有多大，有人告诉我一些政府官员他们非常欢迎有这样的机会来使用新一代的技术，然后用这些技术来扫描这些书。他们现在坐在那里没事可干，虽然没有工作做可是他们依然是政府官员。
第三个话题同样是很有意思的，如果把所有的书都扫描下来，我们不会把所有的东西都扫描下来，就要决定首先要选择什么？就是要选择挑选，实际上这比扫描书本还贵，因为需要高智商的人来筛选，并不是所有的书都在扫描中心扫描的。这项工作还是要做的，在中国有很多书我们不知道作者是谁，这些信息都是缺损的，只是把书扫描下来，除非已经查询分析的有关的数据，否则就不是以高效的方式来使用计算机。并不是每个语言都有这个能力的，我们有非常好的中文的OCR，英国99%在这方面都是正确的。但是99%这个比例是不够好的，如果有两千字的一页纸，就有很大的误码率。我们必须要做到99.99%的准确率。在中国、在印度都有非常大的项目，我们在印度大概有50个像这样的中心，印度政府、印度教育部他们刚刚拨了四千万人民币做这个项目，因此这些中心做扫描工作已经有一年的时间了，新注入这笔资金，在中国今年年底会建立14个中心。这些中心已经扫描了大量比较宝贵的古代的文件。这些在网上都可以找到。可以在世界各地的网络了解这些信息，我们希望每天能够扫描一百万页，如果是这样的话，不到一年时间就可以扫描一百万册图书。
我再给大家举几个例子，这是一个有两千年历史的文献。这是我们扫描的另一本书，这是1873年出版的一本书，这是另外一个手稿。这是1876年出版的文献，昨天我在中科院我发现中文的一些书我们没有机会跟他们联系，因为昨天我们刚见这些书，但愿下次发言的时候能够把中科院这些书展示出来，这是1876年的一本书，还有其他的语言也在扫描，这是哥伦比亚的一本书。这是结构分子学法文的书籍，我的意思是说我们每个人都有机会拿到同样的书，拿到和哈佛的人看到的同样的书，即使是不上哈佛。现在正在开发的查询的一种技术，我们能够更好地在合适的时间获得用正确的语言写的正确的书，获得这些正确的信息。因此我认为我们有这样的一个可能性，就是有史以来能够获得更多的信息，我们知道知识就是力量，有知识的人就会统治整个世界。这就使得知识民主化。整个世界都能够获得同样的知识、获得同样的信息，而在以前这些都是不可能的。
这个项目也有一些令人感兴趣的问题，如果世界上每个人都可以看所有的这些书的话，所有的中学生每天都会获取这些信息，我想不只是一年级能够获得这些信息，所也的学生都可以获得这些信息。我想将来会有很多人访问这种数据库，来获得正确的信息。我们怎么能把很好的系统、很好的技术来满足人们的需求？这是一个非常有意思的问题，还有有关用户界面的问题。并不是所有的人都说英文的，也有很多人都是文盲，不过通过访问这些知识能够获得好处。问题是应该给他们提供什么样的用户界面，一面在全世界都可以获得这些信息。还有多语言的检索、汇编所有这些都是我们在积极探讨研究的课题。微软研究院正在研究这个问题，我想这个研究结果能够对我们的项目有所帮助。还有一些政策方面的挑战，其中最大的一个问题就是知识产权的问题。今天在1亿书当中只有5%的有知识产权的问题，大概92%的书已经绝版了，3%的书只能够在样板书的书店能够买到的，还有一些书是有版权的。我们可以给知识产权所有者付一点版费。我们建议世界各国通过联合国或者是某些其他的机制应该走到一起，来决定一下把其中25%的资金用来补偿版税。我们做了一些计算，版税比今天一百亿美元要少得多，所以每个人会把他的版税，一旦发行以后把版税放在一个公共的基金当中，就能够免费提供给大家。各国政府都要补偿这些著作的创作者，这并不是钱的问题。我想我们现在说的是一个乌托邦的数据，但是我们可以想一想并不是说版权问题是不能解决的问题，也不是说要剥夺这些音乐家的著作或者是作者的著作。这是全社会需要参与的，我们需要技术，还需要方方面面的政策。在英国他们也在考虑公共的租借权的问题，每年大概有400万英镑给作者，我想这是非常有启发性的。其中也包括对使用者收费，还有其他一些问题。今天所出现的新的东西实际上都已经促使很多国家使出版商要提供一个样板的时候，为什么不能要求大家提供数字版的？原因很重要，如果我们继续发展，一旦把所有的书进行扫描的话，就没有书了，我们就有很完整的信息，可以随时搜寻和分析这些著作，这样就不那么复杂了。
最后我给大家提个问题，是否我们能够做到这一点？我们所面临的挑战并不是专门是针对中国的，是所有的出版商的，能够使这些著作在任何地方都能够浏览、能够使用，能够搜寻，不管是机器还是人，我们需要书，机器，也可以用机器进行读取，能够给我适当的答案。感谢各位。
我不同意你，但是我支持你编辑本段回目录
对李开复影响深远的另一位恩师是他的博士论文导师Raj Reddy。李开复在卡内基·梅隆选择了“语音识别”作为研究方向。他根据Raj Reddy的指导用专家系统来做语音识别，经过一翻的研究后，虽然发表过一些得到比较正面反馈的论文，但是慢慢的他意识到专家系统的局限性，无法延伸到做不特定语言的语音识别。他认为有数据的支持的统计模式是唯一的希望。
于是他鼓足勇气把想法告诉Raj Reddy，Raj Reddy告诉他，“我不同意你，但是我支持你！” Raj Reddy为李开复提供是最贵的机器、最多的资金和最新的数据库等，成就了李开复博士论文的成功。他的论文当年被评为《商业周刊》最杰出创新。从Raj Reddy身上，李开复感受到了导师宽广的胸怀，强力的支持和一种尊贵的领导力。这样的一个管理的模式，对他今后在Google中带领一支优秀的团队取得成功有着很好的借鉴作用。
