AI教父Hinton给新生的三条建议

摘要

本文记录了多伦多大学荣誉教授、2024年诺贝尔物理学奖得主Geoffrey Hinton与该校准新生的对话活动。Hinton分享了自己的学术历程——从剑桥大学退学、辗转多个学科、甚至做过木匠，最终专注于人工智能研究。他向学生提出三点核心建议：追随好奇心而非外部压力，接受学术道路的曲折性，找到适合自己的学习方式。对话还涉及AI在医疗等领域的应用前景、如何应对挫折、以及本科生如何探索学术热情等话题。

内容框架与概述

文章开篇介绍了这场对话活动的背景：由多伦多大学主办，Hinton教授与候任校长Melanie Woodin对谈，面向全球87个国家超过1400名已录取学生。主持人艾琳点明了当晚的主题——探讨学术好奇心、热情与成功之道。随后，Hinton回顾了自己"混乱"的大学开端：16岁时因不适应剑桥环境退学，先后尝试建筑学、物理学、生理学、哲学和心理学，最终被"大脑如何工作"这一核心问题驱动转向AI研究。他坦诚自己数学不好、阅读学术论文容易分心，这些"弱点"并未阻碍他成为顶尖科学家。

在对话主体部分，Hinton通过具体案例阐述了他的核心观点。他以1970年的一次儿童心理学实验为例，说明理解人类智能的复杂性，并指出花了55年才让AI达到能够理解"你把颜色涂错了"的水平。Woodin院长则从教育者角度补充建议，鼓励学生广泛探索课程、通过学习小组建立归属感。对话还涉及AI在医疗诊断、药物研发等领域的潜力，以及如何选择导师、平衡学业与课外活动等实用建议。

核心概念及解读

追随好奇心：Hinton认为学生应被自己真正感兴趣的问题驱动，而非专业选择或就业压力。他16岁时对"大脑如何工作"的好奇贯穿其整个职业生涯，成为跨越多个学科探索的内在动力。

接受曲折性：学术道路很少是直线。Hinton的本科经历看似混乱（退学、多次换专业、做木匠），但事后看这些跨学科积累为后续AI研究奠定了基础。他强调年轻人可从挫折中恢复。

个性化学习：学习方式因人而异。Hinton承认自己不擅长阅读论文，更喜欢先解决问题再看文献，这与传统建议相悖。他建议学生找到适合自己的方法，无论是大量阅读还是动手解谜。

多学科交叉：Hinton的学术轨迹体现了物理学、生理学、哲学、心理学和AI的融合。这种看似"混乱"的路径反而帮助他从多个角度理解心智与智能问题。

AI的应用前景：对话中提到AI在医疗领域的潜力，包括医学图像解读、罕见病诊断、蛋白质折叠预测和机器人辅助手术，这些应用将创造大量就业机会。

原文信息

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