5岁学编程,发现IBM的bug,如今他是最年轻的AI专家!

5岁开始学编程,7岁上YouTube发编码和网络开发教程,8岁开发iOS应用程序,9岁APP被苹果上架,11岁发现IBM公司的bug,12岁出了一部iOS编程书籍。今年,刚满14岁的他正准备出第二部有关AI的书……

如今的他是全球最年轻的AI专家,未来想透过AI让瘫痪病患开口说话。

这位少年名叫Tanmay Bakshi,来自加拿大,身份标签是计算机程序员、人工智能专家。现在,该“专家”正忙于开发以人脑和神经系统为模型的计算机系统。

5岁学编程,YouTube分享成网红

出生于印度的Tanmay Bakshi,很小的时候就随家人移民到了加拿大,他的父亲是一名计算机工程师。

Tanmay Bakshi 最初被编程语言吸引,仅仅是因为想知道他的名字是怎么在爸爸的电脑屏幕上显示出来的,而当时他只有 5 岁。

从那时候起,他就开始想方设法弄明白,并开始在父亲的帮助下学习FoxPro编程设计。

7岁时,Tanmay Bakshi 在YouTube上开设了个人专栏,开始发布编程和Web开发教程

每次上传后都会收到来自全球各地热心网友的提问,他会根据自己的时间,尽自己所能详细回答大家提出的5到10个问题。受到他帮助的人年龄跨度也很大:最小的才8岁,最大的有75岁。

随着上传的视频越来越多,他解答了来自世界各地网友的数千个问题。

后来,Tanmay Bakshi发现大家对机器学习与编程的知识更感兴趣,于是他调整思路,在教程更加通俗易懂的同时,加入了一部分适合儿童观看的内容。

最初,Tanmay Bakshi的目标是帮助10万名初学者开启自己的编程之路,如今这一目标早已超额完成,频道的订阅者(相当于粉丝)已经超过27万人,Tanmay Bakshi成了名符其实的知识型科技网红。

8岁发布苹果APP,11岁发现IBM的bug

在精心管理个人频道的同时,Tanmay Bakshi也没有荒废自己的编程学习。

8岁时,大约在2012年,苹果的iOS系统风靡全球的初期,他自学了iOS开发,并在苹果商店发布了一款数学教学App「TTables」

从此便停不下来,Tanmay Bakshi 的产出和创造力十分惊人,截至目前在App Store上已经上架6款App产品。

在一次偶然的机会下,Tanmay Bakshi看到了一部讲述人工智能协同IBM Watson的纪录片(Watson是能够使用自然语言来回答问题的人工智能系统)。

这是他第一次听说人工智能(AI)的概念,从那以后,他就被IBM Watson和AI迷住了。

从此便一头扎进了AI的世界里,仅用了一周的时间,就做出了自己的第一个Watson应用程序——Ask Tanmay,其中内置Swift、Java和Python,用于为开发人员实现自然语言问答系统提供简单的基础。

接着,在使用IBM转换文件格式的服务Document Conversion时,他发现了一个bug。

为了找出其中的问题,他一度熬夜到凌晨1点,而那时他只有11岁。

当时该服务还处于内部测试阶段,Tanmay Bakshi 从系统中上抓出一个病毒,并公布在他的Twitter上,这一举动很快引起了IBM工程师的注意,他的编程能力被IBM看中,邀请他与华生开发团队合作,共同参与一些项目的研发。

与导师IBM Watson项目组的首席科学家Rob High

在波士顿召开的世界AI大会(AI World)上,他们一起探讨了社交媒体如何利用AI进行数据分析。对于知识共享与传播,Tanmay提出了自己的看法:“我非常热爱人工智能AI,也十分乐意与大家分享自己拥有的知识。”

在AI方面的高度专业性让Tanmay Bakshi广受赞誉。在2017年迪拜举行的知识峰会上,他被Kingof Dubai's Mohammed bin Rashid Al Maktoum基金会授予大使奖,不仅获得了IBM云计算冠军,还被授予IBM云计算荣誉顾问的头衔。

12岁出版编程书籍,14岁投身AI医疗

随着编程知识更加系统化和理论化,Tanmay Bakshi决心向更多编程爱好者和孩子们分享自己的学习心得,于是在12岁那年,他的第一部编程著作、iOS编程书籍《Hello Swift!》正式问世。

在这部适用于儿童和其他初学者的iOS应用程序的编程教程当中,竟然整整有14个章节之多,内容覆盖面从易到难,从基础到进阶,既有趣味的元素又有系统化的理论、案例讲解,让人难以想象这竟出自一位12岁的少年之手。

如今,14岁的Tanmay Bakshi 正在编写自己的第二部作品,内容有关于AI和IBM Watson,预计明年问世。

然而,这个年少成名的14岁男孩,并没有被鲜花和掌声所迷惑,他把目光投向了更远的地方——希望人工智能在医疗领域也有所建树。

“我认为人工神经网络对医疗领域会非常有用,医疗产业现在已经到了被人工智能颠覆的时代。”人类在医疗诊断中更容易出错,并且这一领域会涉及大量数据,阅读这些数据并且进行实验都会花费大量的时间,这样医疗过程就变得缓慢。

而他的第一个任务是让住在加拿大多伦多北部的全瘫女孩Boo获得可以表达自己的机会,“无论是渴了、饿了,不舒服或者想看电视,她都说不出来。”Tanmay Bakshi说。

为了帮助Boo沟通,他和团队建立了一个用来扫描患者脑电波的设备,利用学习算法理解分析Boo的脑电图,并且将其转化成人类的语言,这样Boo就可以表达自己的想法了。

现在,Boo已经可以用二进制代码来交流,当然她的未来还很长。“想象一下,有多少人可以重新‘说话’,没有深度学习,这是不可能的。”Tanmay自豪地说。

“医生们也认为人工智能是一个强大的工具。”Tanmay Bakshi几乎每个星期都会看到有关人工更智能与医学结合的文章,比如癌症治疗或是发现新药。

当然,专家不会有那么多时间来阅读数以万计已经出版的文献资料,将知识消化并且利用到实际诊断治疗中也需要花费时间——这给了深度学习deeplearning机会:AI可以在几秒内看完百万部文献,理解并且用我们可以理解的简单方式描述出来。

不过,Tanmay Bakshi也表示在具体执行方面,事情会变得没那里理想化。不过,“每一个项目都是一段旅程,我愿意坚持把问题解决,因为我知道结果是让人们的生活变得更好,并且每一小步都是一段学习的过程。”

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