周又红：“三心”“二意”的环保教育者

　　开朗的周又红出身于教师之家。1985年，已在北京市石景山区某中学当了3年化学老师的周又红，接受石景山区科技馆馆长邀请，到那里从事化学和环保的教学工作。两年后，她调入西城区青少年科技馆，继续从事她所喜爱的环保教育工作。

　　在一线工作30多年，周又红有一个深刻的体会，那就是要做一个“三心”“二意”的环保教育工作者。

　　周又红所说的“三心”，是指一个称职的环保教育教师应具备对环保事业的信心、热心和恒心。

　　周又红在对学生进行环保教育时，一方面介绍污染造成的危害，另一方面常带领学生到工厂参观，让学生看看工厂的污染处理装置及污染处理过程和结果。通过正反两方面的教育使学生增强了信心。

　　环保教育要求教师对事业有高度的热心，对工作充满热情，对辅导的学生满腔热忱。西城区青少年科技馆由于拆建、多次搬家，造成实验室、办公室东借西搬，学生做实验有时得进厕所刷洗试管、烧杯，教育、科研开展困难程度可想而知。周又红凭着对环保教育工作的热爱与热心，经常东奔西跑，找大学、科研单位商借仪器、调拨药品，克服了一个又一个困难。

　　周又红认为，做一件事情，坚持才能成功。一个环保教育工作者应有为事业奋斗终生的恒心，通过坚持不懈的努力，化逆境为顺境，变压力为动力。

　　周又红所说的“二意”，一是指一个辅导教师应具有坚强的意志，有良好的心理素质，有不怕一切困难、敢于克服困难的精神；二是指辅导教师要有强烈的环保意识、辅导意识，不遗余力地开拓事业的意识。

　　有一次，周又红带领学生沿一条污水河开展调查，采集水样。忽然遇到大风降温天气，大家全都没有思想准备，在寒风中冻得直打哆嗦。来到污水河边，岸边到处是垃圾，难以插足。是不是要坚持下去，学生们都望着她，周又红忍着恶臭毫不犹豫地把手伸到污水中采集样品，尽管两手冻得僵硬，但终于采上了水样，学生们很感动，也争着下水采样，终于完成了任务。这样的事例还有很多。

　　周又红说，在西城区青少年科技馆，孩子们学到的并不是书本上死记硬背的知识，而是一种科学的思维习惯和探究问题的方法。

　　曾有孩子问周又红，说涂改液有些怪味，她灵感迸发，立即把这个问题立项为一个探究项目，带着学生到北京化工大学检测涂改液里的有毒成分，还在小白鼠身上做了急性和慢性实验，指导学生写成论文《警惕慢性杀手——涂改液》，论文后来获得了全国大赛一等奖。这个探究活动，让学生懂得了什么叫做科学研究，无形中提高了他们的综合能力。这恰恰正是素质教育的内涵。

　　“每个孩子都有创造性，教师要做的就是发掘他们的才能，让‘小树’也结出成果。”周又红说，“我们是在一线的微尘，但我们的作用是让每个孩子都能发芽，那是我们的使命。”

　　鄢志杰

　　鄢志杰：让机器人“说话办事”更机灵

　　实习记者 唐 芳

　　鄢志杰打开淘宝，说一声“买一瓶矿泉水”，淘宝瞬间把他想要的搜索了出来。他不是普通淘宝买家，而是这款语音机器人的研发带头人、阿里巴巴集团达摩院机器智能技术实验室语音交互首席科学家。

　　“很简单，我想要让机器跟人通过说话的方式来交流。”以往包括现在，人机交流的方式是使用鼠标、键盘或者滑动屏幕。直接和机器说话，机器能够理解，还用语音的方式给你正确的反馈，最终让人觉得，机器和“人”一样，这是鄢志杰的科技梦想。

　　大约15年前，人工智能语音识别技术专业的博士毕业生还找不到工作，鄢志杰因热爱选择了语音识别方向的研究，当时，他有一个朴素判断，计算机或机器能够听懂人话将是一个有前景的方向。现在，这项技术已然成为爆款。

　　不久前的一场“点咖啡”人机大战中，他和团队研发的机器人点单速度非常快，成为这场“大战”的赢家。“我们不想再多加一个人工智能战胜人类的故事，只想让咖啡师做更好喝的咖啡而省掉兼职收银员的时间，咖啡厅不要总是排着很长的队。”

　　效率，是人工智能语音识别技术的关键词。如果，医生刚说出检查结果就被记录在病历上；律师证词和法官判决在宣讲瞬间就记录在案；演讲嘉宾或采访对象所说的立即被写下来；饲养员一边巡检一边说出猪的重量、健康状况，猪的信息就记录下来了呢？“这些领域的语音识别，我们团队或者说国内已经做得很精准了，我们正在探寻在更宽泛的领域达到这样的程度，关键在于强噪音下的语音识别，而我们近期已经突破这样的技术。”鄢志杰说。

　　真正能把论文落地的科学家，很少，鄢志杰觉得这是十分厉害的，很多时候要做到就要“扒一层皮”。在他看来，实验室中的成果是样品，最多是产品，加入阿里巴巴后就是将产品变成商品，这比在家里做实验写论文难得多。

　　“科研人员必须有一点商业思维，这是我从老板马云身上学到的。”鄢志杰认为阿里巴巴让他拥有了触达市场旺盛需求的触角，前线市场人员会帮助科研人员过滤和提纯客户诉求，从而真正通过技术满足客户的真实需求。

　　今年他所在团队发表了5篇论文，“它们不会束之高阁，而是变成产品和商品，变得有用，我觉得这是最难得的。”他说，商业判断会影响技术的选题，我们研究强噪音下的语音识别，就是因为一旦做到应用前景将十分广阔。

　　有人很乐观，说人工智能的语音识别准确率达96%，鄢志杰表示这与实际情景不相符。“科学地讲，前面要加一大串定语，比如安静状态下使用标准普通话可能达到这个值。科学家别吹牛，必须求真务实严谨。”

　　“语音识别达到今天这种精准程度，已经超乎想象。此前技术没有达到，大众用不了这项技术，随着技术进步突破了一个临界点，大家发现，今天这项技术从之前的不好用变得有用甚至有一点好用了。”他说。