赵丹（Diana）：1973年生于天津，1996年毕业于厦门大学法律系，长期从事软件设计开发工作，现任天津海量信息技术有限公司首席架构师。业余时间爱好户外运动，曾攀登过5000米雪山，完成过北京马拉松全程。
最早接触编程是什么时候？
我上小学的时候，我爸爸的厂子里有一个计算室，他经常带我去那里玩。计算室里有两台Apple II，所以我经常趁人不在的时候摆弄机器，玩玩游戏什么的。所以我从小学5年级的时候就开始编程了，我经常用Apple II上自带的Basic写点程序。后来他们厂子又来了一台很小的可编程计算器，夏普的PC1500，上面也可以敲Basic程序，旁边还有一个小打印机， 可以在小纸卷上打出程序执行结果，画出各种各样的图。更妙的是那个打印机还能打颜色：红的、蓝的、绿的、黑的，能画出漂亮的图。因为这个机器很小，所以我 在家的时候也能玩。
后来是怎么成为一位码农的？
我大学学的是法律。毕业以后我在政府机关呆了两年，觉得太没意思了，所以经常在论坛上讨论各种技术问题，后来在论坛上的一位老大要招人，问我愿不愿意来，还好我还有一个高级程序员证，于是我流窜到北京来，在当时很大的一家互联网公司瀛海威找了一份工作。
99年的时候其实机会还挺好的，后来被一帮炒作概念的人给搞砸了。当时银海威和新浪、网易、搜狐都打算去美国上市。但是瀛海威比其他公司都复杂一 点，它起步比较早，另外股东关系比较复杂。后来大股东把创始人和小股东都赶走了，找了一家香港做上市运作的公司来做上市之前的准备。这些香港人把瀛海威的 概念包装到自己的公司上，在香港把自己公司的股票炒高了几倍。后来瀛海威自己也不搞技术，也不建设平台，倒是花了很多钱装修，在东方广场租了一层楼，场面 上做得很大，没有任何实质的东西。当时我就感觉到这个公司太不靠谱了，于是就离开了。
后来我创业搞了一家小公司，当时我们本来是做电子商务的，但是为了补贴花销我们也接了一些开发的活儿。后来虽然电子商务的公司死掉了，但是我们开发 这边还有项目在做。后来我又接了一些奇奇怪怪的项目，曾经想过把一些项目做成开源，扩大影响，但是因为我个人身体原因，精力跟不上了，还住了一段时间医 院，所以也不能进行下去了，毕竟还是命重要啊。
于是我又变成了打工一族。这比一个人扛一个项目轻松太多了，给人打工是件很容易的事情，既不用哄客户，也不用催款，什么都不用担心。我现在仍然在一 线开发，我总不能要求我们部门人人都要编程，然后自己什么都不干吧。但是我团队里的小孩子们现在都很给力，所以我现在也很省心。
你现在的工作内容是什么？
我是我们公司一个有点科研味道的部门Leader。我们做的是数据分析的一些相关技术，我们在网上抓文本，在文本里抽取一些结构化数据，然后再把这些数据添到分析化模型里面做分析，然后为客户生成分析报告。
对于现在的项目，我未来打算开源其中的一部分，开源是一个很好的形式。如果我们做的东西有水准，就会吸引有水准的人和我们一起做，这些人分布在世界 各地，把这些人都招进来是不可能的。但是他们可以和我们一起工作，可以帮我们提意见，也会贡献很多思想。全世界想做这件事的人应该有很多。
你从什么时候开始觉得码农是个不人道的职业的？
我从中学的时候就觉得编程这件事太没有技术含量了，我就想，怎么会有人做这种傻事呢？这种事不应该由人来做，而应该相办法让它自动完成。当然那时候 想法也不很系统，但是这个想法却一直留在我脑子里。现在仍然需要人来做很多重复的工作，而且这些事还很容易出错，这是主要的问题。“消灭码农”已经变成我 人生中一个远大的目标了。当然，我有生之年也未必实现的了。
我的优势是会编程，还有资源在网上做实验，另外还有机会接触大量的资料。我现在做的和智能相关的工作主要还是分析语义。如果只有好的想法而没有做实 验条件也是出不来成果的，所以依托这些资源，可能未来会有些成果。但是也不一定，因为要在科研方面出成果就要提出新的理论新的模型，但是作为公司来讲，关 心的肯定的是要客户感受到效果。这完全就是两件事了。所以还是要等公司不太忙的时候我才真正有时间来做。
现有计算机的计算模型有什么问题吗？
现在的计算机模型可能只适合解决一部分问题，而面对另外一些问题好像就不太痛快。比如现在的计算机适合完成某些事情，像数值计算，而涉及另外一些逻 辑不很清楚、模糊的判断和决策的计算则不太适合。但是现在很多人在搞的统计学习，就让这些问题的处理成为可能。所以如果把计算机的体系结构改一改，它就会 变得很善于处理另一类问题。比如Google搞的超大规模神经网络，现在可以识别猫脸。这些计算需要一万多台计算机，如果换成神经元芯片的计算机，可能一 台就够。
很多计算模型，比如多层次的无监督学习就能识别出各种东西，Google可以识别猫脸，那它识别花盆也没问题。但是现在仍然只是停留在识别层面上， 也就是只能把一堆像素变成视觉形象，而这些只是感觉层面上的第一步。第二步就是需要有一个综合，就是不同物体之间有什么关系，这步就没有做到。第三步就是 识别出的关系所构建出的场景间的互动。接下来我们还要进行抽象的思考。比如我可以用语言描述现在咱们所处的场景，这些语言变成了形式化的符号。在描述的过 程中需要进行很多抽象思维。如果能做到这个层次的话，智能就差不多了。也就是说，现在使用的很多识别模型不是分层学习，也不是规则引擎，每一步要用到很多 分析工具才能把它说清楚。这些东西都需要自动组合起来，每次组合的方式都不一样，各个输出对应的输入都是什么？它们是如何自动组合起来的？这时候需要的是 一种驱动机制。也就是说怎么样“一着急”就把它们组合起来了。
你认为突破性的研究成果缺乏的是什么？
现在最需要的是各个领域的人才跨学科的合作。搞神经外科的人会觉得搞心理学的是一帮神棍，说的都不靠谱。搞心理的又说你们（搞神经外科的人）只能解 决零件的问题，整体装出来是什么样你们都不知道。心理现象肯定有神经机制来支持，问题是怎么融汇贯通，神经的什么动作会演变成心理上的某些感觉。
研究神经科学、脑科学、心理学，还有研究计算机、传感器的人，如果这些专家能够综合在一起，要实现人工智能其实没有想象中的那么困难。比如人类在胚 胎状态从器官最初的几个细胞，如何生长成一个复杂的器官——眼，然后眼睛如何把视觉信号传递到脑中，如何形成场景的印象。这些过程其实都已经有人研究过 了。现在最缺乏的应该就是学科的综合。
你说过现在的计算模型是男性思维的产物，你认为女程序员数量少是什么原因？
现代的科学知识体系是男性科学家为主导开创出來的，后人逐渐丰富，变成一个完整的体系。过去基本都是男性来做这件事，女性突破性思维比较少。这主要是因为男性的思维方式比较容易在男性主导的世界获得认同。女性也会有各种各样的想法，男的可能搞不懂女性在说什么，可能会觉得：这个没用，这不是瞎胡闹吗？在以前信息的传播很受限制，思想要是不写下来就没人知道，而男性总是优先获得受教育的机会。而思想被记录下来的成本很高，所以只有主流社会认可的东西 才会被记录下来、传播开。所以在这样的社会条件下，女性的思想是很难传播和留存的。而现在就没有这个障碍了。但是要想把这些都纠正过来，就需要很长的过 程。女性参与进来之后就会制造适合女性的工具、知识体系，以及思维方法，然后才会有慢慢的改变。
你觉得需要鼓励更多女性加入程序员的行列吗？
程序员这种职业无关乎男女，但是至少不需要干重体力劳动，女生可以胜任。我们的部门女多男少。因为男性的社会压力比较大，要求待遇也比较急迫，目的比较功利。但是涉及研究的话，思维要开阔一点，不能成天想着这些事，相比之下女生更放得开。
另外，从计算机发展的角度来说，由于男性思维的局限性，他们能想到的大多数已经都有人想到过了，有一些东西可能只有女性才能想到。因为这行女生比较少，所以还没人想到，这也是女程序员的机会。
