當人類首張黑洞照片公布問世，全球為之沸騰!這是一個位于代号為M87的星系的黑洞，距離地球5300萬光年，質量相當于60億顆太陽!
可不要小瞧了這樣一張并不清晰的黑洞真相，它的背後是全球200多位科研專家，動用了8組遍布全球的毫米/亞毫米波射電望遠鏡，長時間曝光拍攝10天，并通過2年的“沖洗”，才得以讓人們在百年的探索之後，第一次目睹黑洞的模樣!
根據愛因斯坦的相對論學說，黑洞一旦形成，其界限之内的所有物質都無法逃逸，連光也不例外。換句話說，我們沒辦法采用電磁波手段對不發光的黑洞進行拍攝。
不過科學家們找到了“曲線救國”的辦法：利用黑洞邊界的物質——這些物質發出的輻射可以逃逸到遠處并被人類探測到，它們将勾勒出黑洞的輪廓。
拍攝已是不易，然而成像更是一個複雜艱巨的任務。這就不得不提一位在計算機成像環節的靈魂人物：29歲的MIT博士凱瑟琳·鮑曼。正是她主導開發的算法，幫助人類“看見”了黑洞。
早在幾年前，研究界興起“用先進的計算機數據處理模式來突破光學成像邊際”的熱潮，凱瑟琳在2015年進入這一交叉領域，開始研究設計精密的算法，讓肉眼看不見的東西現出原形。随後她加入了黑洞團隊的算法小組。
黑洞的觀測數據不僅少而分散，而且噪聲太多，為了克服這些困難，将數據轉化為清晰可理解的圖像，凱瑟琳肩負着開發全新算法的任務，其難度不亞于“在地球上看清月球上的一顆葡萄”。
一年後，凱瑟琳團隊開發出算法“CHIRP”，其在過濾“噪音”方面表現突出，不僅能用來構建黑洞圖像，也适用于其他使用無線電幹涉測量技術的任何系統。
2017年4月，8組望遠鏡完成了對M87黑洞的集中拍攝，采集的觀測數據超過了500萬G!數據之巨大甚至無法通過互聯網發送，而改用裝載到總重量超過半噸的幾百個硬盤裡，運送至美國和德國的中央處理中心。
如何處理這麼多而繁雜的數據?這就需要派出機器學習與人工智能技術!
CHIRP 算法能進行連續高分辨率圖像重建，合理補足缺失的數據，捕捉黑洞的邊界，生成一張看起來像是黑洞圖片。這其中，離不開計算機的學習訓練：大量的天文照片和日常生活照片被切分成碎片“喂“給算法，訓練計算機分辨兩者的區别，最後獲得符合望遠鏡所測量數據的完整圖片。
所以，其實我們看到的黑洞照片，是對龐大的觀測數據進行合成處理後的“視覺呈現”。這是人類史上的偉大創舉，而人工智能算法在其中起到了關鍵性的作用!
人類對宇宙的認知，已被AI改寫!
如今，人工智能已在人類的各個領域參與及賦能，人工智能時代已越來越近，我們的孩子将直面未來的科技挑戰。編程，作為人工智能的底層邏輯，是适應未來AI時代的金鑰匙。
在美國，編程已經成為孩子繼閱讀、寫作、算術3項基本能力外，需要掌握的第4項必備技能。歐美其他教育先進的國家，同樣認同編程的重要性，從小學就開始讓孩子接觸編程。我國緊随其後，近年連續出台各類政策文件，鼓勵推廣中小學編程教育：浙江省把信息技術(含編程)正式納入了高考科目;山東省及北京、南京等城市已将編程納入到小學必修、中考内容之中。
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