0:00:01.436,0:00:02.990
在电影《星际穿越》中，

0:00:02.990,0:00:06.601
我们得以近距离观察一个超级黑洞。

0:00:06.601,0:00:08.728
在明亮气体构成的背景下，

0:00:08.728,0:00:10.770
黑洞的巨大引力

0:00:10.770,0:00:12.309
将光线弯曲成环形。

0:00:12.309,0:00:14.382
但是，（电影中的）这一幕[br]并不是一张真正的照片，

0:00:14.382,0:00:16.202
而是电脑合成的效果——

0:00:16.202,0:00:19.772
它只是一个对于黑洞[br]可能样子的艺术表现。

0:00:20.401,0:00:21.451
一百多年前，

0:00:21.451,0:00:25.086
阿尔伯特·爱因斯坦[br]第一次发表了广义相对论学说。

0:00:25.086,0:00:26.519
在之后的数年里，

0:00:26.519,0:00:29.636
科学家们又对此提供了许多佐证。

0:00:29.636,0:00:32.684
但相对论中所预测的一点，黑洞，

0:00:32.684,0:00:35.134
却始终无法被直接观察到。

0:00:35.138,0:00:38.048
尽管我们大致知道一个黑洞[br]看起来应该是什么样，

0:00:38.048,0:00:41.151
却从未真正拍摄过它。

0:00:41.151,0:00:45.454
不过，这个现状可能很快就会改变。

0:00:45.454,0:00:49.642
在接下来几年内，我们或许就能[br]见到第一张黑洞的图片。

0:00:49.642,0:00:53.524
这一重任会落在一个由[br]各国科学家组成的团队上，

0:00:53.524,0:00:55.215
同时需要一个[br]地球大小的天文望远镜，

0:00:55.215,0:00:58.071
以及一个可以让我们合成出[br]最终图片的算法。

0:00:58.071,0:01:01.623
尽管今天我不能让你们[br]见到真正的黑洞图片，

0:01:01.623,0:01:04.258
我还是想让你们大致了解一下

0:01:04.258,0:01:06.211
得到第一张（黑洞）图片[br]所需要的努力。

0:01:07.247,0:01:08.748
我叫凯蒂·伯曼，

0:01:08.748,0:01:11.488
是麻省理工学院的一名博士生。

0:01:11.488,0:01:13.539
我在计算机科学实验室中进行

0:01:13.539,0:01:16.861
让电脑解析图片和视频信息的研究。

0:01:16.861,0:01:19.007
尽管我并不是个天文学家，

0:01:19.007,0:01:20.026
今天我还是想向大家展示

0:01:20.026,0:01:23.263
我是怎样在这个项目中贡献[br]自己的一份力量的。

0:01:23.263,0:01:26.138
如果你远离城市的灯光，

0:01:26.138,0:01:28.368
你可能有幸看到银河系

0:01:28.368,0:01:30.131
那令人震撼的美景。

0:01:30.135,0:01:32.601
而如果你可以穿过百万星辰，[br]将镜头放大到

0:01:32.601,0:01:36.380
2.6万光年以外的银河系中心，

0:01:36.380,0:01:39.925
我们就能抵达（银河系）中央的[br]一群恒星。

0:01:39.925,0:01:43.175
天文学家们已经穿过星尘，使用红外望远镜

0:01:43.175,0:01:47.046
观察了这些恒星整整十六年。

0:01:47.046,0:01:50.639
但是天文学家们所看不到的东西[br]才是最为壮观的。

0:01:50.639,0:01:53.749
这些恒星似乎是在围绕一个[br]隐形的物体旋转。

0:01:53.749,0:01:56.076
通过观测这些星星的移动路径，

0:01:56.076,0:01:57.414
天文学家们得出结论，

0:01:57.414,0:02:00.487
体积足够小，而质量又大到能导致[br]恒星们如此运动的唯一物体

0:02:00.487,0:02:02.549
就是超级黑洞——

0:02:02.549,0:02:06.761
它的密度极大，高到它能吸进[br]周围所有东西，

0:02:06.761,0:02:08.279
甚至光。

0:02:08.279,0:02:11.364
那么，如果我们继续放大下去，[br]会发生什么？

0:02:11.364,0:02:16.137
是不是就可能看见一些，[br]理论上不可能看到的东西呢？

0:02:16.719,0:02:19.947
事实上，如果我们以[br]无线电波长放大，

0:02:19.947,0:02:21.563
我们会看到一圈光线，

0:02:21.563,0:02:23.848
是由围绕着黑洞的

0:02:23.848,0:02:25.941
等离子体引力透镜产生的。

0:02:25.941,0:02:27.065
换句话说，

0:02:27.065,0:02:30.040
这个黑洞，在背后明亮物质的衬托下，

0:02:30.040,0:02:32.186
留下一个圆形的暗影。

0:02:32.186,0:02:35.559
而它周围那明亮的光环[br]指示了黑洞边境的位置。

0:02:35.559,0:02:37.993
在这里，引力作用变得无比巨大，

0:02:37.993,0:02:39.649
大到就连光线都无法逃离。

0:02:39.649,0:02:42.476
爱因斯坦用公式推测了[br]这个环的大小和形状，

0:02:42.476,0:02:45.708
所以，给光环拍照不仅很酷，

0:02:45.708,0:02:48.250
还能帮助我们检验这些公式在

0:02:48.250,0:02:50.870
黑洞周围的极端环境下是否成立。

0:02:50.870,0:02:53.452
不过，这个黑洞离我们太过遥远，

0:02:53.452,0:02:56.554
从地球上看，它非常，非常小——

0:02:56.554,0:03:00.204
大概就和月球上的一个橘子一样大。

0:03:00.668,0:03:03.582
这导致给它拍照变得无比艰难。

0:03:04.645,0:03:05.947
为什么呢？

0:03:06.512,0:03:09.694
一切都源于一个简单的等式。

0:03:09.694,0:03:12.134
由于衍射现象，

0:03:12.134,0:03:13.433
我们所能看到的

0:03:13.433,0:03:16.213
最小物体是有限制的。

0:03:16.789,0:03:20.455
这个等式指出，当想要看到的[br]东西越来越小时，

0:03:20.455,0:03:23.066
望远镜需要变得更大。

0:03:23.066,0:03:26.149
但即使是地球上功能最强大的[br]光学望远镜，

0:03:26.149,0:03:28.592
其分辨率甚至不足以

0:03:28.592,0:03:30.804
让我们得到月球表面的图片。

0:03:30.804,0:03:34.455
事实上，这里是一张有史以来[br]从地球上拍摄的最高清的

0:03:34.455,0:03:35.866
月球图片。

0:03:35.866,0:03:38.457
它包含约1.3万个像素，

0:03:38.457,0:03:42.547
而每一个像素里包含超过150万个橘子。

0:03:43.396,0:03:45.413
所以，我们需要多大的望远镜

0:03:45.413,0:03:48.100
才能看到月球表面的橘子，

0:03:48.100,0:03:50.381
以及，那个黑洞呢？

0:03:50.381,0:03:52.155
事实上，通过计算，

0:03:52.155,0:03:54.717
我们可以轻易得出所需的[br]望远镜的大小，

0:03:54.717,0:03:56.164
就和整个地球一样大。

0:03:56.164,0:03:57.062
（笑声）

0:03:57.062,0:03:59.245
而如果我们能够建造出这个[br]地球大小的望远镜，

0:03:59.245,0:04:02.074
就能够分辨出那指示着视界线的

0:04:02.074,0:04:04.511
独特的光环。

0:04:04.511,0:04:07.453
尽管在这张照片上，我们无法看到

0:04:07.453,0:04:09.103
电脑合成图上的那些细节，

0:04:09.103,0:04:11.586
它仍可以让我们对于

0:04:11.586,0:04:14.447
黑洞周围的环境有个大致的了解。

0:04:14.447,0:04:16.100
但是，正如你预料，

0:04:16.104,0:04:19.732
想建造一个地球大小的射电望远镜[br]是不可能的。

0:04:19.732,0:04:21.643
不过，米克·贾格尔有一句名言：

0:04:21.643,0:04:23.258
“你不可能永远心想事成，

0:04:23.258,0:04:25.449
但如果你尝试了，说不定就[br]正好能找到

0:04:25.449,0:04:26.908
你所需要的东西。”

0:04:26.908,0:04:29.436
通过将遍布全世界的望远镜[br]连接起来，

0:04:29.436,0:04:32.958
“视界线望远镜”，[br]一个国际合作项目，诞生了。

0:04:32.958,0:04:36.091
这个项目通过电脑制作一个[br]地球大小的望远镜，

0:04:36.091,0:04:37.652
能够帮助我们找到

0:04:37.652,0:04:39.585
黑洞视界线的结构。

0:04:39.585,0:04:43.226
这个由无数小望远镜构成的网络[br]将会在明年拍下它的

0:04:43.226,0:04:45.125
第一张黑洞图片。

0:04:45.125,0:04:48.487
在这个网络中，每一个望远镜[br]都与其他所有望远镜一同工作。

0:04:48.487,0:04:51.223
通过原子钟的准确时间相连，

0:04:51.223,0:04:53.904
各地的研究团队们通过收集

0:04:53.904,0:04:56.890
上万千兆字节的数据来定位光线。

0:04:56.890,0:05:01.911
接下来，这份数据会在[br]麻省的实验室进行处理。

0:05:01.911,0:05:03.749
那么，这一项目到底是[br]怎么运作的呢？

0:05:03.749,0:05:06.656
大家是否记得，如果要看到[br]银河系中心的那个黑洞，

0:05:06.656,0:05:09.822
我们需要一个地球大小的望远镜？

0:05:09.822,0:05:12.438
现在，先假设我们可以

0:05:12.438,0:05:14.304
将这个望远镜建造出来。

0:05:14.304,0:05:16.153
这可能有点像是把地球变成

0:05:16.153,0:05:18.534
一个巨大的球形迪斯科灯。

0:05:18.534,0:05:20.518
每一面镜子都会收集光线，

0:05:20.518,0:05:23.399
然后，我们就可以将这些光线[br]组合成图片。

0:05:23.399,0:05:26.100
但是，现在，假设我们将[br]大多数镜子移走，

0:05:26.104,0:05:28.080
只有几片留了下来。

0:05:28.080,0:05:30.981
我们仍可以尝试将信息合成图片，

0:05:30.981,0:05:32.978
但现在，图片中有很多洞。

0:05:32.978,0:05:37.395
这几片留下来的镜子就代表了[br]地球上的几处天文望远镜。

0:05:37.395,0:05:41.478
这对于制成一张图片来说，[br]还远远不够。

0:05:41.478,0:05:45.340
不过，尽管我们只在寥寥几处[br]地方收集光线，

0:05:45.340,0:05:48.807
每当地球旋转时，我们便可以[br]得到新的信息。

0:05:48.807,0:05:52.650
换言之，当迪斯科球旋转时，[br]镜子会改变位置，

0:05:52.650,0:05:55.573
而我们就可以看到图片的各个部分。

0:05:55.573,0:05:59.635
我们开发的生成图片的算法[br]可以将迪斯科球上的空缺部分填满，

0:05:59.635,0:06:02.692
从而建造出隐藏的黑洞图片。

0:06:02.692,0:06:05.082
如果我们能在地球上每一处[br]都装上望远镜，

0:06:05.082,0:06:07.087
或者说能有整个迪斯科球，

0:06:07.087,0:06:08.605
那么这个算法并不算重要。

0:06:08.605,0:06:11.951
但现在我们只有少量的样本，

0:06:11.951,0:06:14.343
所以，可能有无数张图像

0:06:14.343,0:06:17.367
符合望远镜所测量到的信息。

0:06:17.371,0:06:20.729
但并不是每一张图片都一样。

0:06:20.729,0:06:25.291
有些图片，比其他一些[br]看起来更像我们想象中的图片。

0:06:25.291,0:06:28.327
所以我在拍摄黑洞[br]这一项目中的任务是，

0:06:28.327,0:06:31.473
开发一种既可以找到最合理图像，

0:06:31.473,0:06:34.735
又能使图像符合望远镜[br]所测量到的信息的算法。

0:06:34.735,0:06:38.563
就像法医素描师通过有限的信息，

0:06:38.563,0:06:42.073
结合自己对于人脸结构的认知[br]画出一张画像一样，

0:06:42.073,0:06:45.530
我正在开发的图片算法，[br]是使用望远镜提供的有限数据

0:06:45.530,0:06:49.892
来生成一张看起来像是[br]宇宙里的东西的图片。

0:06:49.896,0:06:53.551
通过这些算法，我们能从散乱[br]而充满干扰的数据中

0:06:53.551,0:06:55.771
合成一张图片。

0:06:55.775,0:07:00.268
这里是一个用模拟数据[br]进行重现的例子：

0:07:00.268,0:07:02.145
我们假设将望远镜指向

0:07:02.145,0:07:04.854
银河系中心的黑洞。

0:07:04.854,0:07:09.293
尽管这只是一个模拟，像这样的[br]重建工作给了我们

0:07:09.293,0:07:12.850
真正给黑洞拍摄可行照片的希望，

0:07:12.850,0:07:15.885
之后便可以决定其光环的大小。

0:07:15.885,0:07:19.357
虽然我很想继续描绘[br]这个算法的细节，

0:07:19.357,0:07:21.499
但你们很幸运，我没有这个时间。

0:07:21.499,0:07:23.540
可我仍然想大概让你们了解一下

0:07:23.544,0:07:25.850
我们是怎样定义宇宙的样子，

0:07:25.850,0:07:30.340
以及是怎样以此来重建[br]和校验我们的结果的。

0:07:30.340,0:07:32.860
由于有无数种可以完美解释

0:07:32.860,0:07:35.249
望远镜测量结果的图片，

0:07:35.249,0:07:37.894
我们需要找到一个方式进行挑选。

0:07:37.898,0:07:39.700
我们会按照这些图片是

0:07:39.700,0:07:42.614
真正黑洞图片的可能性进行排序，

0:07:42.618,0:07:45.104
然后选出可能性最高的那一张。

0:07:45.104,0:07:47.339
我这话到底是什么意思呢？

0:07:47.862,0:07:49.774
假设我们正在建立一个能够

0:07:49.774,0:07:53.011
指出一张图出现在脸书上的[br]可能性的模型。

0:07:53.011,0:07:54.996
我们希望这个模型能指出

0:07:54.996,0:07:58.017
不太可能有人会上传最左边的图像，

0:07:58.017,0:08:00.457
而像右边那样的自拍照

0:08:00.457,0:08:01.988
画出一张图片一样，

0:08:01.988,0:08:03.591
中间那张图有点模糊，

0:08:03.591,0:08:05.904
所以它被发表的可能性

0:08:05.904,0:08:07.358
比左边的噪点图像大，

0:08:07.358,0:08:10.422
但比右边自拍发表的可能性要小。

0:08:10.422,0:08:12.726
但是当模型的主角变成[br]黑洞的照片时，

0:08:12.726,0:08:16.672
一个难题出现了：我们从未[br]见过真正的黑洞。

0:08:16.672,0:08:18.887
在这样的情况下，[br]什么样的图才更像黑洞，

0:08:18.887,0:08:21.409
而我们又该怎样假设黑洞的结构呢？

0:08:21.409,0:08:24.305
我们或许能够使用模拟试验[br]得出的图片，

0:08:24.305,0:08:26.769
比如《星际穿越》里的那张黑洞图。

0:08:26.769,0:08:30.101
但这样做可能会引起[br]一些严重的问题。

0:08:30.101,0:08:33.525
如果爱因斯坦的理论是错的怎么办？

0:08:33.525,0:08:37.526
我们仍然想要得到一张[br]准确而真实的图片。

0:08:37.530,0:08:40.905
而如果我们在算法中掺入太多[br]爱因斯坦的公式，

0:08:40.905,0:08:43.684
最终只会看到我们所希望看到的。

0:08:43.684,0:08:45.874
换句话说，我们想保留在银河系中心

0:08:45.874,0:08:48.641
看到一头大象这样的可能性。

0:08:48.641,0:08:50.012
（笑声）

0:08:50.012,0:08:53.005
不同类型的照片拥有[br]完全不同的特征。

0:08:53.005,0:08:56.257
我们可以轻松分辨出[br]一张黑洞模拟图

0:08:56.257,0:08:58.897
和我们日常拍的照片的差别。

0:08:58.897,0:09:02.025
我们需要在不过度提供某类图片[br]特征的情况下，

0:09:02.025,0:09:05.265
告诉我们的算法，一张正常的图片[br]应该是什么样。

0:09:05.705,0:09:07.742
做到这一点的一种方法是，

0:09:07.742,0:09:10.828
向算法展示拥有不同特征的图片，

0:09:10.828,0:09:14.638
然后看看这些图片会怎样[br]影响重建的结果。

0:09:15.712,0:09:19.187
如果不同类型的图片都产生出了[br]差不多的图像，

0:09:19.187,0:09:21.108
那么我们便可以更有信心了，

0:09:21.108,0:09:25.465
我们对图片的假设并没有[br]导致结果出现太大偏差。

0:09:25.465,0:09:28.479
这就有点像让来自不同国家的[br]三个法医素描师

0:09:28.479,0:09:31.499
根据同样的文字描述来作画。

0:09:31.499,0:09:34.323
如果他们画出的脸都差不多，

0:09:34.323,0:09:36.120
那么我们就能比较确信，

0:09:36.120,0:09:39.840
他们各自的文化背景[br]并没有影响到他们的画。

0:09:39.840,0:09:43.179
将不同图片的特征赋予[br]（算法）的一个方法

0:09:43.179,0:09:45.500
就是使用现有的图片的碎片特征。

0:09:46.214,0:09:48.218
所以，我们将大量的图像

0:09:48.218,0:09:51.080
分解成无数小图片，

0:09:51.080,0:09:55.389
然后像拼图一样处理这些小图片。

0:09:55.389,0:09:59.691
我们用其中常见的拼图碎片[br]来组合成一张

0:09:59.691,0:10:02.203
符合望远镜所测量数据的完整图片。

0:10:03.040,0:10:06.607
不同类型的图片拥有[br]完全不同的拼图碎片。

0:10:06.607,0:10:09.567
所以，当我们使用相同的数据和

0:10:09.577,0:10:13.751
截然不同的拼图类型来[br]重现图像时，会发生什么呢？

0:10:13.751,0:10:18.521
我们先从黑洞模拟类的拼图开始。

0:10:18.521,0:10:20.172
这张图看起来还比较合理。

0:10:20.176,0:10:22.874
它比较符合我们预料中黑洞的样子。

0:10:22.874,0:10:24.091
但我们得到这个结果

0:10:24.091,0:10:27.409
是否仅仅是因为我们拿的是[br]黑洞模拟拼图呢？

0:10:27.409,0:10:29.333
我们再来试试另一组拼图，

0:10:29.333,0:10:31.882
这组拼图由宇宙中不是黑洞的[br]各种天体构成。

0:10:32.914,0:10:35.024
很好，我们得到了一幅相似的图片。

0:10:35.024,0:10:37.234
那如果我们拿日常照片的拼图[br]会怎么样呢，

0:10:37.234,0:10:40.109
就像你每天拿自己的相机[br]拍的那种照片？

0:10:41.312,0:10:43.411
太好了，我们看到了和之前[br]一样的图像。

0:10:43.411,0:10:46.781
当我们通过不同类型的拼图[br]得出一样的图片时，

0:10:46.781,0:10:48.851
我们就有充足的自信说

0:10:48.851,0:10:50.861
我们对图片进行的推测，

0:10:50.861,0:10:53.806
并没有引起最终结果的太大偏差。

0:10:53.806,0:10:57.083
我们能做的另一件事是，[br]用同一组拼图，

0:10:57.083,0:10:59.596
比如源自日常图片的那一种，

0:10:59.596,0:11:03.220
来得到不同类型的源图片。

0:11:03.220,0:11:04.515
所以，在我们的模拟试验中，

0:11:04.515,0:11:08.234
我们假设黑洞看起来像一个[br]非黑洞天体，

0:11:08.234,0:11:12.167
以及在银河系中心的一头大象。

0:11:12.167,0:11:15.379
当下面一排算法算出的图片

0:11:15.379,0:11:17.499
看起来和上面一排实际图片[br]十分相似时，

0:11:17.499,0:11:20.849
我们就能对我们的算法[br]有更多信心了。

0:11:20.849,0:11:22.740
在这里我想强调，

0:11:22.740,0:11:24.558
此处所有的图片都是由

0:11:24.558,0:11:27.678
拼接日常照片而得出的，

0:11:27.678,0:11:29.917
就像你自己用相机拍的照片一样。

0:11:29.917,0:11:33.217
所以，一张我们从未见过的[br]黑洞的照片，

0:11:33.217,0:11:37.200
最终却可能由我们日常[br]熟悉的图片构成：

0:11:37.204,0:11:39.933
人，楼房，树，小猫，小狗……

0:11:39.933,0:11:42.602
想象这样的想法使拍摄第一张

0:11:42.602,0:11:45.265
黑洞的图片成为可能，

0:11:45.265,0:11:47.736
同时使我们有望校验

0:11:47.736,0:11:50.197
科学家们每天所依靠的著名理论。

0:11:50.201,0:11:52.773
但是，要想让如此充满想象力的[br]点子实际工作，

0:11:52.773,0:11:56.139
离不开这些我有幸一同工作的

0:11:56.139,0:11:58.070
出色的研究者团队。

0:11:58.070,0:11:59.237
我仍然对此感到振奋：

0:11:59.237,0:12:02.542
虽然在项目开始时我没有任何[br]天文学背景知识，

0:12:02.542,0:12:04.955
我们通过这一独特合作[br]所达成的成就，

0:12:04.955,0:12:08.058
可能导致世界上第一幅[br]黑洞照片的诞生。

0:12:08.058,0:12:10.780
像视界线望远镜这样大项目的成功

0:12:10.780,0:12:13.588
是由来自不同学科的人们[br]用他们各自的专业知识，

0:12:13.588,0:12:15.448
一起创造的结果。

0:12:15.452,0:12:17.562
我们是一个由天文学家，物理学家，

0:12:17.562,0:12:19.398
数学家和工程学家构成的大熔炉。

0:12:19.398,0:12:21.976
这就是我们能够很快达成

0:12:21.976,0:12:24.873
一个看起来不可能达成的[br]成就的原因。

0:12:24.873,0:12:27.133
在此我想鼓励你们所有人，走出去，

0:12:27.133,0:12:29.273
推动科学的边际，

0:12:29.273,0:12:33.198
尽管刚开始它看起来可能[br]和一个黑洞一样神秘。

0:12:33.198,0:12:34.416
谢谢大家。

0:12:34.416,0:12:36.833
（掌声）