看着这些评语，我脸红心跳，让我觉得这次暑期课程，如同一场噩梦。我的演讲能力和沟通能力这么差，我竞全然不知。而他们60 个人都能学会编程，并不是我教得好，而是他们本身就是天才。那些上课睡觉的学生，我以为他们困了，其实是被我施行了催眠术。
每个读博士的人，都可能把做教师作为一种职业的选择。我显然不是一个好老师。我忽然感觉，教师这种职业可能不适合我。我该怎么办？放弃吗？不。我决心突破自己的瓶颈，直击软肋。著名的哲学家伯里克利（Pericles）曾说过，“一个有思想，但是不能表达的人，如同自己没有思想。”而我欠缺表达，如同扼杀了自己的思想，这是理T 科学生不能忍受的。
我开始向系里知名的教授请教教学的技巧：如何才能做一个好的演讲者，如何使自己的话更加吸引人。而他们也给了我很切实的帮助，比如“不要做你没有兴趣的演讲”“演讲前，练习三遍，一定要录音，最好录像”“随机地去看观众的眼睛，接触3～5 秒”“如果你害怕，就看坐在最远处的观众的头顶，因为他们也分不清你在看哪里”。当然，这些理论实践起来，还是“知易行难”。不过，从那以后，我努力争取各种演讲的机会，克服自己的心理障碍，尽量做一个好的沟通者。
如今，我在各个学校里作巡回主题演讲，每年至少25 场，至少面对l0万名学生。当年那个羞涩、
内向、恐惧的小伙子已经不复存在。这还得感谢那个暑假的尴尬经历。它让我认清了自己，并让我勇于挑战自己。战胜世界冠军
1984 年8 月底，结束了“开复剧场”的表演，通过这一次的教学，我也开始关注计算机对弈这个
领域了。
奥赛罗是一种类似于五子棋的两人对弈游戏，棋盘为8 X 8，开盘时，棋盘正中共有4 粒棋子，呈对角线排列，两白两黑，由执黑者先行。写对弈程序的时候，就是要教电脑往后推算，一般来说，机器能够分析五六步，就感觉下得不错了。
在我教的天才班里，我认识了萨卓依·玛哈俊
（Sanjoy Mahajan），他是暑期班里的第一名，可以说是“天才当中的天才”。他设计了很多种不同的算法，将原来只有400 行的程序增加到两万行，把五层的推算搜索增加到了七层，我决定带着他一起继续在“奥赛罗”上努力。
那一年，我23 岁，我的“学生”萨卓依·玛哈俊16 岁。下课后，他就跟我一起沉浸在“奥赛罗”的运算里，晚上，我带他到我家去吃饭，吃完饭我们又冲回学校继续作研究。我们把统计的方法做进
“奥赛罗”里，虽然困难超过了我们的想象，但是成功也超过了我们的想象：最后，“奥赛罗”的运算比以前快了l 000倍，最多能够完整搜完l4层（就是推算下面所有l4 步棋的排列与组合，在还有l4步棋没有下时就能精确地预测输赢）。将统计学应用于奥赛罗棋，通俗来说，就是将过去的棋谱输入电脑，把所有输棋的选择都归纳成
“输”，赢棋的都归纳成“赢”，然后再做一个“分类器”来分辨输赢。我们共同下出了4 万盘完全不同的棋谱，每一谱走60 步，这样，我们得到了240万步不同的走法，每一步都定义成最终“黑赢”或者“白赢”，还精确地统计出赢的概率。到这个时候，每走一步棋，机器就能推算出之后l4 步的走法，并准确判定赢的概率。比如刚开始你赢的概率是51％，
再走一步，就可能是48％，如果走错了一步棋，那么它会告诉你，赢的概率是5％。精确的统计学使得我们的“奥赛罗”机器人无可匹敌。我把这个消息告诉瑞迪教授时，他对我过去一个月的分心不但不介意，还鼓励我们参加世界杯的比赛。要参加比赛，我们就得给这个程序取个名字，我说：“奥赛罗来自莎士比亚名著，所以我们就命名为莎士比亚吧！”萨卓依说：“这样太死板了，不如我们用莎士比亚的名字威廉，叫威廉吧f，，我说：“既然要有趣，那干脆用莎士比亚的小名，叫比尔算了！”于是，“比尔”就这样进入了世界奥赛罗计算机比赛。
下一个就是经费的问题。我那可爱的瑞迪教授这回又扮演了拯救者的角色，他拿出自己的私人经费，让我们花3 000 美元发表了学术论文，又花了1 000 美元，让我们飞到加州一个城市参加了世界奥赛罗计算机比赛。我希望借到老板最好最快的机器，瑞迪教授二话不说就借给了我们。比赛结束后，我们不负众望，打败了所有的对手，以八场全胜的成绩夺得了世界杯冠军，这让我们激动不已。
赢得TSJL 耕L 赛以后，我们就希望能够挑战人类的冠军，看看在人和机器的博弈中，我们设计的机器能不能战胜人类。通过一本《奥赛罗棋》的杂志，我们很容易地找到了当时的世界冠军布赖恩·罗斯（Brian Rose），他听说要进行人机博弈，也非常感兴趣，他对自己的技艺非常有信心，一口答应要和我们进行比赛，我们约定三局两胜。
一天下午，这场世界冠军与机器之间的比赛通过电话开始了。机器走一步，对方通过电话告诉我们他走的是哪一步。我们进行现场操作。这个时候，“奥赛罗”的智慧开始发挥出来，当世界冠军最多一步棋想之后的四五步的时候，机器已经开始想之后的十四步如何布局。刚开始走的l5 步之内，两者的输赢率还差别不大。然而，在第16步，布赖恩走出致命的错误一步之后，我们的机器显示，机器的赢率达到了95％。但是，这时布莱恩还没有意识到大势已去。几步棋后，我们才听到他的叹息，知道早已进入了“比尔”的陷阱。再接着走下去，世界冠军最终“溃不成军”。他崩溃了，气愤地说：“不玩了。”最终，他放弃了第二局和第三局的比赛。我们的机器奥赛罗“比尔”，以56：8 战胜了人类冠军。
这是机器第一次打败人类冠军，是一个历史性的里程碑。而在计算机学界，人们对人工智能充满了信心，而我也对计算机世界中的统计学有了更大的信心。我和萨卓依·玛哈俊在最高级别的期刊《人工智能》上发表了两篇文章。萨卓依·玛哈俊成为第一个在《人工智能》上发表论文的高中生作者，后来，他在剑桥大学拿到博士学位，成为了一名优秀的教授。
后来，“比尔”被系里的汉斯·柏林（HansBerliner）教授知道，他约我吃饭，对我说他正在做一个国际象棋的硬件，希望打败世界棋王，看到我统计学工作的成绩，希望我考虑加入他的组，把统计学的方法应用在国际象棋上。他说：“这样你很快就可以毕业了。”但是，我拒绝了他，因为我还是希望做一个真正有用的软件，而不是把游戏作为自己的论文。另外，瑞迪教授对我恩重如山，我不能无缘无故就离开他。1988 年最重要的科学发明
就在我暑期忙着教书，秋天投身奥赛罗时，瑞迪教授从美国国防部得到了300 万美元的经费做不特定语者、大词库、连续性的语音识别。也就是说，他希望机器能听懂任何人的声音，而且可以懂上千个词汇，懂人们自然连续说出的每一句话。这三个问题都是当时无解的问题，而瑞迪教授大胆地拿下项目，希望同时解决这三个问题。他在全美招聘了30 多位教授、研究员、语音学家、学生、程序员，以启动这个有史以来最大的语音项目。而他也期望我在专家系统方面继续努力，得到突破，在这 30多人的队伍里面发挥作用。
但是，他怎么也没想到，我正想着如何脱离这个30 多人的队伍，脱离专家系统的研究。奥赛罗的人机博弈，让我对统计概念有了充分的理解，我开始相信，建立大型的数据库，然后对大的语音数据库进行分类，就有可能解决专家系统不能解决的问题。
怎样向他提这件事？我一直在犹豫，他已经向国防部立项，经费已经到位，专家系统的方向是势在必行的，我是他一手调教出来的大弟子，如果我这么不配合他的方向，他会怎么处理呢？会试着说服我继续做专家系统？会大发雷霆？还是会好言相劝？
再三思考后，我告诉自己，我必须向他坦承我的看法，因为我想起当时海博曼院长对我说的：“读博士，就是挑选一个狭窄并重要的领域作研究，毕业的时候交出一篇世界一流的毕业论文，成为这个领域里世界首屈一指的专家。任何人提到这个领域的时候，都会想起你的名字。”如果我做专家系统，我就愧对了海博曼院长的期许，也浪费了我大学三年苦读，更对不起我自己。
于是，我决定鼓足勇气，向瑞迪教授直接表达我的想法。我对瑞迪说：“我希望转投统计学，用统计学来解决这个‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”
瑞迪一点都没有生气，他轻轻地问：“那统计方法如何解决这三大问题呢？”这正是我思考很久的三个问题。然后，我就长篇大论地说了十分钟，瑞迪教授耐心地听完我激情的回答后，用他那永远温和的声音告诉我：“开复，你对专家系统和统计的观点，我是不同意的，但是我可以支持你用统计的方法去做，因为我相信科学没有绝对的对错，我们都是平等的。而且，我更相信一个有激情的人是可能找到更好的解决方案的。”
那一刻，我的感动无与伦比。因为对一个教授来说，学生要用自己的方法作出一个与他唱反调的研究。教授不但没有动怒，还给予经费上的支持，这在很多地方是不可想象的。
但是，统计学需要大数据库，我们如何才能建立起大的数据库呢？瑞迪教授看到我愁眉不展的样子，再一次给了我支持。他说，“开复，虽然说我还是对你的研究方法有所保留，但是，在科学的领域里，其实也无所谓老师和学生的区别，我们都是面临这一个难题的攻克者，所以，如果