耄耋老人獲獎實至名歸，不負多年行業(yè)深耕！

2021-08-25

近日，國際電氣與電子工程學會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡稱IEEE）宣布，授予IEEE終身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度IEEE榮譽勛章。

這位如今已 90 歲的前輩，是一位以色列科學家，他開發(fā)了通用無損壓縮算法 Lempel-Ziv，為后來的 GIF、PNG 和 ZIP 文件的開發(fā)奠定了堅實的基礎(chǔ)。

無損壓縮算法發(fā)展史

20 世紀 70 年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)及 PC 時代的來臨，如何在有限內(nèi)存空間的設(shè)備上節(jié)省出更多的空間，并減少對帶寬的占用，讓文件在較低的網(wǎng)絡(luò)帶寬下實現(xiàn)更快的傳輸，成為彼時 IT 行業(yè)亟需解決的一大難題。

正因此，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也從背后逐漸走入大眾視野，并開始在計算機領(lǐng)域扮演重要角色。

現(xiàn)如今，想必很多人都知道，數(shù)據(jù)壓縮主要有兩種類型：一種是有損壓縮，一種是無損壓縮。

所謂有損壓縮，主要是利用了人類對圖像或聲波中的某些頻率成分不敏感的特性，允許壓縮過程中損失一定的信息，日常生活中，我們常見的語言、圖像、視頻壓縮其實都是有損壓縮的方式。

與有損壓縮相比，無損壓縮要更為復雜一些，對此，IEEE 官方使用了「魔術(shù)」一詞來形容這門技術(shù)，其中原因主要是因為無損壓縮技術(shù)是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計冗余進行壓縮，在解壓之后，可完全恢復原始數(shù)據(jù)而不引起任何失真。這就像一位魔術(shù)師拿著魔術(shù)棒一揮，手中的東西不見了，再一揮，又原封不動地出現(xiàn)了，無損壓損技術(shù)就像表演魔術(shù)一樣。

而 Jacob Ziv 就是這位在數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域拿著魔術(shù)棒的大師。

不過，在 Jacob Ziv 這位魔術(shù)師帶來奇特的魔術(shù)之前，壓縮算法也經(jīng)歷了百年的發(fā)展歷程：

事實上，發(fā)明于 1838 年的 Morse code，是最早的數(shù)據(jù)壓縮實例。

隨著大型機的興起，數(shù)學家香農(nóng)和 Robert Fano（CSAIL 的計算先驅(qū)和創(chuàng)始人）發(fā)明了 Shannon-Fano（香農(nóng) - 范諾）編碼算法。他們的算法基于符號 ( symbol ) 出現(xiàn)的概率來給符號分配編碼 ( code ) 。一個符號出現(xiàn)的概率大小與對應(yīng)的編碼成反比，從而用更短的方式來表示符號。

1951 年，作為麻省理工的一名學生，David Huffman 選擇寫學期論文而非期末考試的方式來完成學業(yè)任務(wù)，彼時他的論文題目是尋找二叉編碼的最you算法。不過，遺憾的是，經(jīng)過幾個月的努力后依然沒有任何成果，Huffman 決定放棄所有論文相關(guān)的工作，開始學習為參加期末考試做準備。就在那時，Huffman 偶然間找到一個與 Shannon-Fano 編碼相類似但是更有效的編碼算法，這種編碼方式效率高、運算速度快。

后來到了 20 世紀 70 年代，隨著在線存儲的出現(xiàn)，哈夫曼編碼得到了廣泛應(yīng)用。不過，經(jīng)過不斷地嘗試，不少科學家發(fā)現(xiàn)哈夫曼編碼所得的編碼長度只是對信息熵（描述信源的不確定度）計算結(jié)果的一種近似，還無法真正逼近信息熵的極限。同時，它需要兩次通過數(shù)據(jù)文件：一次計算文件的統(tǒng)計特征，第二次編碼數(shù)據(jù)。將字典與編碼數(shù)據(jù)一起存儲，增加了壓縮文件的大小。

1977 年，來自以色列的 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 兩位技術(shù)大神打破傳統(tǒng)的設(shè)計思想，創(chuàng)造出一種哈夫曼編碼更有效的壓縮算法，并以兩個人名字來命名。同時，他們還發(fā)表了一篇名為《A Universal Algorithm for Sequential Data Compression》（順序數(shù)據(jù)壓縮的一個通用算法）的論文，揭曉了獨創(chuàng)的 LZ77 算法，這也是第1個使用字典來壓縮數(shù)據(jù)的算法。

次年，Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 再次發(fā)表一篇改進版的論文（《Compression of Individual Sequences via Variable Rate Coding》），并帶來了 LZ78 的壓縮算法。與 LZ77 不同，LZ78 解析輸入數(shù)據(jù)，生成一個靜態(tài)字典，不像 LZ77 動態(tài)產(chǎn)生。該算法成為 80 年代初使用的 Unix 壓縮程序的基礎(chǔ)；影響了 90 年代的 WinZip 和 Gzip，為 GIF、TIFF 圖片格式的開發(fā)帶來了一定的指引。

如果沒有這些算法的存在，現(xiàn)在的我們不一定能夠使用更為便捷的網(wǎng)絡(luò)就可以發(fā)送大型數(shù)據(jù)文件，或還停留在將大型數(shù)據(jù)文件拷貝到光盤上進行傳輸時代；聽音樂時，還有可能需要 CD 而不是通過流式傳輸 ......

Ziv 的過往經(jīng)歷

這一切都需要感謝 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel。

"LZ 算法是第1個成功的通用壓縮算法 "，一位支持 Ziv 獲獎的工程師如是說。這些算法以及 Jacob Ziv 對它們的分析，為后續(xù)關(guān)于通用算法的大多數(shù)工作奠定了基礎(chǔ)。

回顧 Ziv 的過往經(jīng)歷，其跨越了半個世紀，將自己全身心地投入到壓縮算法領(lǐng)域中。

1931 年，出生在當時由英國統(tǒng)治的巴勒斯坦城市 Tiberias（現(xiàn)屬于以色列）的 Ziv，在很小的時候，Ziv 就對電力和電子產(chǎn)品有著濃厚的興趣，譬如，在練習小提琴的時候，他會嘗試把樂譜架變成一盞燈。此外，他還試圖用鋼琴彈奏的金屬零件制作一個馬可尼發(fā)射機。

1948 年，第1次阿以戰(zhàn)爭爆發(fā)時他在讀高中，后來被征召到前線短暫地服過役。由于一群母親組織抗議，他才從前線回到了后方，在空軍受訓擔任雷達技師。戰(zhàn)爭結(jié)束后，他進入以色列理工學院學習電氣工程。

在 1955 年完成碩士學位后，Ziv 重返國防界，并加入了以色列國防研究實驗室（現(xiàn)為拉斐爾先進防御系統(tǒng)），開發(fā)用于導彈和其他軍事系統(tǒng)的電子元件。

1959 年，Ziv 被選為以色列國防實驗室為數(shù)不多的出國留學的研究人員之一。那時，Ziv 計劃繼續(xù)從事通信工作，但他不再只對硬件感興趣。偶然機遇之下，他閱讀了《信息理論》（Prentice-Hall，1953 年）的書籍，他決定將信息理論作為他關(guān)注的焦點。然而，除了麻省理工學院之外，還有什么地方可以研究信息理論呢？

當然還是麻省理工！于是，1960 年，Ziv 進入 MIT 讀博，在信息理論方面深造，在畢業(yè)返回以色列后進入了國防部擔任通信部門主管。

1968 年，他返回美國，進入了貝爾實驗室。

兩年后，Ziv 和幾個同事一起加入了以色列理工學院。就是在這里，他遇到了 Abraham Lempel，兩個人共同討論了如何改進無損數(shù)據(jù)壓縮。

Ziv 和 Lempel 都想知道他們是否可以開發(fā)一種無損數(shù)據(jù)壓縮算法，該算法適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要預處理，并且能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的最加壓縮，這個目標被稱為 Shannon 熵的對象定義。在設(shè)想時，他們并不清楚是否可以實現(xiàn)他們的目標。于是，他們決定找出答案。