整理 | 若名
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
这是一个重要时刻。除了发布跟丈夫的两张合照外，Katie Bouman 在 Facebook 上鲜有内容更新，但 4 月 10 日这天，她第一次发了一张工作时的照片。
照片中的她双手交叉，轻捂着嘴，但却难掩背后表情里呈现的激动心情。她的身后是一位男同事，低着头，发型暴露了他程序员的身份，不，黑板上的图形和公式告诉我们，照片里的两个人更可能是研究者。
他低头看着的应该是手机，尽管与前面的 Bouman 动作表情不同，但他们此刻所关注的事情是一致的——一条新闻就要被全世界人类刷屏了。
是的，黑洞照片向外界发布时，Bouman 第一时间与电脑中的照片合影留念。
她在配文中写道：“难以置信地看着我曾经制作过的第一张黑洞图像被重构了。”
众所周知，黑洞照片已经朋友圈刷屏了，可你也许不知道这张照片背后的一个故事。
科学家们第一次能捕捉到黑洞照片，很大程度上要归功于这位 29 岁的 MIT 美女博士在三年前创建的新算法——使用 Patch priors 进行连续高分辨率图像重建。
实际上，在 2016 年主导新算法开发时，Bouman 还只是 MIT 电子工程和计算机科学专业的一名研究生，但与她进行合作团队阵容很是强大，有 MIT 计算机科学与人工智能实验室、哈佛史密森天体物理中心和麻省理工学院海斯塔克天文台的团队。
她当时告诉 MIT News， “黑洞非常非常遥远，而且非常紧凑。除了使用射电望远镜，拍摄银河系中心黑洞照片的难度不亚于在月球上拍摄葡萄柚（Grapefruit）的图像。想象一下我们要拍这么小的东西意味着我们需要一个直径 10000 公里的望远镜，这是不切实际的，因为地球的直径甚至不到 13000 公里。“
不过，Bouman 的新算法并不依赖于单个望远镜。它将地球上的射电望远镜收集到的数据“拼接”在一起，让整个行星形成一个大型射电望远镜。
2016 年 11 月，Bouman 在 Ted 上发表了一个名为“如何拍摄黑洞照片”的演讲，她在演讲中提到了数据处理过程：
“不同类型的图像具有非常明显的特征。我们可以很容易地分辨出黑洞模拟图像与我们每天在地球上所拍摄图像之间的区别。我们需要一种方法，无需过度强化图像的特征，就能够利用图像解释我们的算法。其中一种方法是，强化不同种类图像的特征，并观察我们假设的图像类型如何影响我们重建图像。如果所有图像的特征都产生同一种非常相似的图像，那么我们就可以更加自信地认为，正在制作的假设图像不会跟最终的图像产生太大的偏差。“
她补充道，“这有点像给来自世界各地的三位不同的素描艺术家提供相同的人脸画像描述，如果他们都画出了同一相似的人脸画像，那么我们就可以相信他们在画画时没有文化偏见的代入。我们尝试强加不同图像特征的一种方法是使用现有图像，因此我们拍摄了大量图像，然后将它们分解为小图像块。然后我们可以将每个图像块处理成一些拼图，最终用这些拼图拼凑出一也符合望远镜尺寸的图像。“
于是，Bouman 与 200 多名科学家合作，从一系列望远镜中获取了“稀疏和嘈杂的数据”来制作图像，这导致他们花了 3 年时间进行图像验证和选择图像参数。
这期间，Bouman 和团队合作开发了生成合成数据的多种方法，使用了不同算法，并且进行了盲测，已检测这样是否可以复原图像。“我们不想只开发一种算法，只有开发许多有着不同假设的算法，如果它们都复原了相似的一般结构，这将建立你自信心。“Bouman 告诉 MIT 新闻。
她开发的关键算法最终帮助“事件视界望远镜合作组织”（Event Horizon Telescope Collaboration）的科学家设计了成像方法，该方法最终生成了 M87 星系中心的超大质量黑洞图像。
麻省理工学院 Haystack 天文台的研究科学家 Vincent Fish 则告诉 CNN，“Bouman 是其中一个成像子团队的主要成员，她为成像小组带来的见解之一是利用很多自然图像。想想你用手机拍摄的照片，它们具有某些特性。如果你知道它其中一个像素是什么，那么你可以很好地猜测它旁边的像素是什么。“
她的父亲，普渡大学工程学教授 Charles Bouman 对女儿的成就感到骄傲，他告诉Journal＆Courier，在跨专业研究中，能将科学家们整合在一起是一个巨大的挑战，Bouman 黑洞照片的发现表明将机器学习和人工智能应用到了科学发现中，这是一项具有突破性的成果。
对于黑洞照片，Bouman 本人在接受 Nature Video 采访时称，黑洞是探索定律和物理学的新窗口，这只是个开始。
“即使我们预测过，如果有一个黑洞，你会看到它的光环，但并不知道我们会得到那个光环，这就是我们要测试的。所以看到这个光环的大小与其他完全独立完成的测试结果一致，能够看到这个光环的存在，就其本身而言的影响是巨大的。”
在黑洞照片经美国国家科学基金会公布于世后，因为其创建的新算法，Bouman 成了聚光灯下最受瞩目的科学家。
MIT 最大的研究实验室，计算机科学与人工智能实验室将她的照片与黑洞的照片放在了一起，目前已在 Twitter 上转发超 4 万，点赞超 9 万。
MIT 科学家 Margaret Hamilton 也成了与她相提并论的对象，前者曾为 NASA 撰写重要的软件代码，将人类送上了月球。
不过 Bouman 还是强调，没有人能够独自完成这项工作，这需要许多不同背景的科学家们一起努力。
“我想鼓励所有人去帮助突破科学界限，即使它最初看起来像黑洞一样神秘。”在 2016 年的 TED 演讲 Bouman 这样说道，她又何尝不是在鼓励自己。
如今，她揭开了黑洞的神秘面纱，让全人类看到了其模糊雏形。她不会停下来，目前她在加州理工学院计算机与数学科学学院担任副教授，学院网页上有她最新的研究方向：“设计紧密集成了算法和传感器设计的系统，使得该系统观察此前难以或无法用传统方法测量的现象成为可能”。
一步一步，Make it possible.
她的高中老师 Phil Pusey 在回忆 Bouman 少年学习时光时提到。“在课堂上，她也是一个非常细心的孩子。她看上去总是很有条理，实验室的笔记写得非常详细。“ Pusey 说，“我迫不及待地想在课堂上向孩子们展示（她的成就）。这真的很酷。”
“简直酷毙了！”在有生之年看到黑洞照片，朋友圈有人评价自己的感受，“有时，生逢其时让人感到真是幸运”。
相关链接：
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https://heavy.com/news/2019/04/katie-bouman/
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http://news.mit.edu/2016/method-image-black-holes-0606
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https://people.csail.mit.edu/klbouman/
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人工智能的现状及今后发展趋势如何？
https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw
【End】
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