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。”