刚果惊魂(20)_迈克尔·克莱顿

二〇

　　罗斯问自己，如果这里有失落的城市，植被上会出现什么标志？回答显然是：晚期次丛林。

　　未被砍伐过的雨林或处女雨林叫做原始丛林。原始丛林是大多数人心目中的热带雨林：那里有巨大的硬木树、红木、抽木、黑檀木，贴近地面是一层低低的厥类植物和棕榈树。原始丛林里黑暗而可怕，但实际上并不难通过。然而，如果原始丛林被人砍伐后又弃之不管，它就会被二次生长的完全不同的树木所代替，其中绝大多数树木是生长很快的软木树、竹子和带刺的藤，形成致密、难以通过的屏障。

　　除了丛林的反射率以外，罗斯对其他东西并不关心。由于二次生长的植物的不同特征，二次林的反射率就与原始丛林的不同。原始森林中的硬木树能活几百年，而二次林的软木树只能活20年左右，因此可以按年龄分等级。随着时间的推移，二次林被一批又一批不同的二次林所代替。

　　罗斯认定，通过核查晚期二次林生长的地区——例如大河两岸，那里有无数的居民点被清除和废弃——公司的电脑可以测量出反射率的微小差别。

　　于是罗斯指示公司的扫描人员对维龙加火山西坡的1．5万平方公里的雨林进行扫描，搜索0．03或更小的反射率差，以100米或更小的单位标记。这项工作如果由50个空中照相分析人员来完成，要花31年时间。用电脑扫描12．9万张卫星和空中摄影照片，9小时以内就可以完成。

　　她找到了这座城市。

　　1979年5月，罗斯有了一张在方格坐标上标示的很老的二次林分布电脑图像。这个二次林区位于穆肯科活火山西坡、赤道以北2度，在经线上占3度。电脑估计这片二次林的年龄在500到800年之间。

　　“所以你派了一支考察队到那里去了？”埃利奥特问道。

　　罗斯点点头。“三个星期之前，由南非人克鲁格带队。他们肯定了金刚石矿砂的位置，继续寻找它的来源并发现了这座城市的遗址。”

　　“后来怎么样了？”埃利奥特问。

　　他又把录像带放了一遍。

　　他从屏幕上的黑白图像中看到了被烧毁后正冒着烟的营地。有几具头被砸碎了的人的尸体。他们看见一个黑影掠过这些尸体。摄像机转回显示出这个步履很大、行动迟缓的影子。埃利奥特也认为这像是一只大猩猩的影子，但他坚持说：“大猩猩不会干这种事，大猩猩是和平的素食动物。”

　　他们把录像带一直看完，然后又重复地看了她用电脑重建的图像，分明是一头雄猩猩的脑袋。

　　“这就是实地的情况，”罗斯说。

　　但埃利奥特还是不那么肯定。他把录像带的最后三秒钟又放了一遍，看着那个大猩猩的脑袋。图像一晃而过，留下一个奇怪的拖尾，上面有些问题。他无法确认是什么问题。这肯定不是猩猩的正常行为，但总有原因……他按下固定图像的键，注视着它。猩猩的脸和毛都是灰的，肯定是灰的。

　　“我们能增加对比度吗？”他问罗斯，“图像被冲淡了。”

　　“我不知道，”罗斯说着在键盘上按起来，“我想这是一幅很好的图像。”她无法把它再加深。

　　“图像很灰，”他说，“大猩猩的颜色要深些。”

　　“啊，这样的对比度对录像带来说是正常的。”

　　埃利奥特认为这只动物的颜色太浅，不可能是一只山地大猩猩。他们看到的要么是另一种动物，要么是这种动物的另一类。大猿猴的新种类，在刚果东部发现的毛色灰白、性格残忍的大猿猴……他来到这个考察队为的是验证埃米的梦——一种心理探测——但是这个赌注突然更大了。

　　罗斯问：“你觉得这不是一只山地大猩猩？”

　　“有许多方法可以确定它是什么，”他边说边注视着屏幕，皱皱眉头。飞机继续在黑夜中飞行。

　　2．B—8问题

　　“你要我干什么？”汤姆·西曼斯用下巴把电话夹在肩上，翻过身来看床边的钟。凌晨3点。

　　“到动物园去，”埃利奥特重复说。他的声音有点失真，好像是从水里传出来的。

　　“彼得，你从什么地方打来的电话？”

　　“我们现在在大西洋上空，”埃利奥特说道，“在去非洲途中。”

　　“一切都顺利吗？”

　　“一切都很好，”埃利奥特说，“我要你在早晨做的第一件事就是去动物园。”

　　“去干什么？”

　　“给大猩猩录像，让它们动起来。这对判别函数很重要，要让它们动。”

　　“我得记下来，”西曼斯说。他在埃米工程中负责编电脑程序，已习惯了别人提出的不寻常的要求，可是并不是在半夜里。“什么判别函数？”

　　“你把我们猩猩资料库中所有有关猩猩的影片都调出来，不管是什么猩猩的，野生的也好，动物园里的也好，或其他什么的。种类越多越好，只要是在运动中的。你最好用黑猩猩作为基准线。只要是黑猩猩，你就把它录在带子上，给它一个函数。”

　　“什么函数？”西曼斯打着呵欠问道。

　　“这就要你去编制了，”埃利奥特说，“我要一个以整个图像为基础的复变判别函数——”

　　“你的意思是模式识别函数？”西曼斯曾经编制过用以识别埃米的语言的模式识别函数，使他们能24小时不间断地监视埃米的手势。西曼斯以此程序而自豪，因为这本身就是一项发明。

　　“不管你怎么编，”埃利奥特说道，“我只要它能把大猩猩和其他像黑猩猩一类的灵长目动物区别开来，也就是能对物种进行判别的函数。”

　　“你是在开玩笑吧？”西曼斯说，“这是个B—8问题。”在电脑的模式识别程序中，所谓B—8问题是最困难的问题。许多研究小组曾经花几年的时间想教会电脑识别“B”和“8”——恰恰因为这个区别很明显。但是，人眼看上去一目了然的东西，对电脑扫描器来说却并非如此。要教会扫描器进行识别，所需的指令比人们预计的要困难得多，特别是识别手写字母时更是如此。

　　现在埃利奥特需要一个能区别大猩猩和黑猩猩这样形象类似的猩猩的电脑程序。西曼斯禁不住问道：“为什么？区别相当明显嘛，大猩猩就是大猩猩，黑猩猩就是黑猩猩。”

　　“你就这样做吧！”埃利奥特说。

　　“我能以体形大小为准吗？”仅仅根据个头大小就能准确地区别大猩猩和黑猩猩。但是如果不知道记录器与目标图像之间的距离以及记录镜头的聚焦长度，电脑的视觉功能是不能判断大小的。

　　“不，你不能以体形大小为准。只能根据要素形态。”

　　西曼斯叹了口气。“谢谢，要多大分辨率？”

　　“在类种鉴别上，我需要小于三秒的黑白扫描图像中有95％的置信限。”

　　西曼斯皱皱眉头。显然，埃利奥特有三秒钟的某种动物的录像资料，而他不能肯定它是不是大猩猩。埃利奥特这些年来见过很多大猩猩，完全知道如何区别：大猩猩和黑猩猩在个头、外观、举动和行为上都完全不同。它们之间的区别就像聪明的海洋哺乳动物海豚和鲸鱼之间的区别一样。在这方面，人的眼睛要远远超过任何电脑程序。显然，埃利奥特不相信自己的眼睛。他在想些什么？

　　“我试试看吧，”西曼斯说，“但是得等一段时间。这不是一夜之间就能弄出来的。”

　　“我现在就要用它，汤姆，”埃利奥特说，“过24小时我再给你打电话。”

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