Hinton关于求学最新分享：“不要开始就阅读文献，阅读会腐蚀大脑。自己首先解决问题，然后查看文献，看看你的解决方案是否新颖！”
pythonic生物人约 37 分钟本文内容整理自Geoffrey Hinton在University of Toronto频道的专访，公开发表于2025年04月21日。
内容提要
关于探索学术道路：
大学生涯初期混乱是正常的，不必担心。 可以尝试不同的学科，探索自己的兴趣。 要对某些事情真正感到好奇，找到驱动你的问题。 学习物理、生理、哲学和心理学等不同学科都有助于形成知识背景。 关于发现学术热情和灵感：
好奇心驱动着发现之路。 关注那些看起来有点奇怪的事情，并对原因感兴趣。 质疑周围的世界，包括课堂上学到的和阅读的内容。 未知事物就围绕在你身边，关键在于你是否愿意去注意。 关于学术研究和职业道路：
基础研究很重要，不要被快速获得回报的事情分散注意力。 真正的成功来自于对所从事职业的热情。 要对各种机会持开放态度，拓展思维。 大学时间是尝试新事物，结识新朋友的时间。 关于人工智能：
人工智能将改变人文科学，改变人们对人性的看法。 短期内人工智能可能会加剧气候变化，但长期来看，好处大于坏处。 人工智能在医疗保健领域潜力巨大，包括诊断、药物设计和手术等。 关于学习方法：
学习技巧因人而异，找到适合自己的方式。 阅读、与人交谈、加入学习小组都是有效的学习方法。 不要害怕在解决问题之前查阅文献，适合自己的才是最好的。 关于应对失败：
失败不是世界末日，年轻时更容易恢复。 追随自己的好奇心，保持积极的心态。 寻求帮助，与人交谈，利用可用资源。 关于如何做出有意义的贡献和获得诺贝尔奖：
要对人们做事的方式保持敏感，并关注那些看起来不太对劲的地方。 坚持研究，像一只梗犬一样抓住线索，不要轻易放弃。 真正的原创的想法来自于注意到人们做事情的方式不对，或者你认为人们做事情的方式不对。 关于成为教授：
寻求与教授合作的机会，了解教授生涯。 查看你的博士导师是否培养了许多教授。 关于科学和人文的协同工作：
当我们开发新技术时，我们需要人文科学来确保我们考虑这些技术如何影响人们和人们的生活。 随着我们对大脑如何运作的理解越来越深入，我们将从根本上改变我们对人如何运作的看法，这将改变人文科学。
Geoffrey Hinton简介
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是一位在人工智能领域具有开创性贡献的英国计算机科学家。他被誉为“深度学习之父”，其研究对现代人工智能的崛起产生了深远影响。2025年诺贝尔物理学奖得主。
辛顿早期致力于符号人工智能的研究，但后来转向神经网络，并深信神经网络具有更强的学习能力。他在反向传播算法的改进和应用方面做出了卓越贡献，这项技术是训练深度神经网络的关键。
辛顿的团队在2012年利用深度学习技术AlexNet赢得了ImageNet图像识别挑战赛，这一突破性成果标志着深度学习时代的正式开启。此后，他继续推动深度学习的发展，并在Google Brain和多伦多大学进行研究工作。
尽管辛顿近年对深度学习的未来表达了一些担忧，但他对人工智能领域的贡献不可磨灭。他因其在神经网络和深度学习方面的杰出成就，与Yoshua Bengio和杨立昆（Yann LeCun）共同获得了2018年的图灵奖。
访谈全文
主持人艾琳： 大家晚上好，欢迎来到多伦多大学。我叫艾琳，是多伦多大学四年级的学生，完成了语言学和戏剧的双学位。我昨天刚刚完成本科的最后一场考试，非常激动今年六月就要毕业了。
在我们开始之前，我想先承认这所大学所在的土地。数千年来，这里一直是休伦-温达特、塞内卡和密西沙加的传统土地。我们非常感谢今天有机会在这片土地上工作、学习、教学。这个聚会场所仍然是来自整个北美大陆数千名原住民的家园。
感谢大家参加这次难得的机会，直接听取诺贝尔奖得主、大学荣誉教授杰弗里·辛顿的演讲，他是2025年诺贝尔物理学奖的获得者。辛顿教授被亲切地称为人工智能之父。他在人工神经网络和深度学习方面的研究塑造了从我们口袋里的手机到一些最强大超级计算机背后的技术。他的工作几乎改变了我们理解思维和学习的方式。
辛顿教授也因其在全球范围内倡导安全、合乎伦理和负责任地使用和发展人工智能而备受尊敬。他将接受艺术与科学学院院长梅兰妮·伍登教授的采访，她将于今年7月开始担任多伦多大学的下一任校长。伍登院长是一位神经科学家，研究大脑学习和记忆的机制。她的工作探索了神经元如何交流和处理信息，以及这种活动的改变如何导致神经系统疾病。
虽然在场的是两位研究界的重量级人物，但您可能会感到欣慰的是，他们刚开始上大学时，也曾不确定自己想学什么或未来走向何方。这只是我们今晚将要探讨的众多主题之一。您可能也注意到了，辛顿教授和伍登院长都以各自的方式研究学习。这就是为什么今天讲座的一个重点将是磨练您的求知欲和学术热情，找到灵感和信心去大胆梦想，如何在研究、学习、科学和生活中取得成功等。
在移交之前，还有一些事项需要说明。为了确保您获得最佳的观看体验，请调高您的音量并最小化您打开的任何窗口。如果您想全屏观看此活动，请单击观看屏幕右下角的小方框。我们的演讲者将发言约25分钟，之后我们将开放25分钟的问答环节，由我主持。
屏幕上将分享如何提交问题的说明。提示会在屏幕底部不时出现，请随时在对话期间发送您的问题。为了尽可能多地回答问题，我将代表您们阅读这些问题，并将类似的问题归纳为一般主题。
今晚将有来自世界各个角落的人参加我们的讲座，到目前为止已经有超过1600名学生注册。我也要向来自新加坡、香港和北京的每个人致以热烈的问候，这些地方都是我个人成长的地方。你们都被邀请参加这次活动，因为你们收到了多伦多大学在多个研究领域的录取通知书，从工程学到人体运动学，从音乐到数学，从政治学到建筑学。作为加拿大的旗舰大学和世界领先的研究机构之一，这是一项了不起的成就。恭喜。我们希望今天的讲座能让您对我们令人惊叹的学习社区有所了解。
最后，请允许我简单介绍一下我们今晚所在的这个美丽空间。我们正在从一个叫做哈特之家的地方向您们直播，这是校园里真正的瑰宝。无论您参加什么项目或来自哪个校区，哈特之家都向您开放。哈特之家是一个历史悠久、充满活力和包容性的地方，您可以在课堂之外体验大学生活。从辩论俱乐部到戏剧团体和健身课程，在这里您可以结识新朋友和导师，发现感动您的一切，并感到宾至如归。这里真的有适合每个人的东西。
好的，我们准备开始了，请坐好，我们将开始这场备受期待的对话。伍登院长，有请。
梅兰妮·伍登： 谢谢艾琳的精彩介绍。欢迎大家来到多伦多大学。我相信今晚会是一个非常特别的时刻。在过去的五年里，辛顿教授为我提供了许多明智的建议。他对科学和学术的奉献、他的指导和他的友谊是极其宝贵的。我希望在接下来的一个小时里，您也能感受到这一点。
既然内容丰富，我们就直接开始吧。辛顿教授，正如您所知，我们的听众是由即将开始本科生涯的学生组成的。当我回想起自己处于他们这个阶段的时候，我很高兴来到多伦多大学学习生物学，但我也曾疑惑自己选择的学科是否正确，以及该如何确定。
那么，您能否首先向我们介绍一下您的学术之旅，以及您的第一年是怎样的？
杰弗里·辛顿： 我去的是剑桥。那是我第一次离开家乡。那是我第一次去一个并非我是最聪明的地方。我觉得非常困难，一个月后就离开了。我去伦敦做了些零工，然后重新申请了建筑学。我被录取了，但一天后我就改变了主意，又回去学科学了。所以我在大学的开始相当混乱。如果你的大学生涯开始得很混乱，别担心。
梅兰妮·伍登： 我非常同意您的看法。多伦多大学引以为傲的一点是，学生来到这里可以选修各种各样的课程，充分探索不同的机会。那么请您详细介绍一下您作为本科生都学了些什么？
杰弗里·辛顿： 在我的第一年，我学了物理、生理学和化学。我对物理很擅长，但数学方面有困难。数学太复杂了。我能凭直觉理解物理，但数学对我来说非常难。所以我决定我永远不会成为一名物理学家。幸运的是，我放弃了物理学，因为如果我没有这样做，我就永远不会获得诺贝尔奖。我的数学不够好。
我喜欢生理学。我想了解大脑是如何运作的，但在暑期学期，当他们讲中枢神经系统时，我非常失望。他们解释了冲动是如何沿神经纤维传导的，但没有解释大脑是如何运作的。所以我转到了哲学，因为我认为哲学可能会教我关于大脑的知识。我错了。
然后我转到了心理学。我认为这可能会教我关于大脑的知识，它确实让我学到了一些关于大脑的知识，但仍然没有告诉我它是如何运作的。我一直认为，要真正理解大脑如何运作，就必须了解其工作机制。不幸的是，心理学没有告诉我这一点。
所以我后来当了几年木匠。几年后，我决定回去做研究生。我认为也许人工智能是研究大脑如何运作的正确方向，因为他们可以实际构建一些东西。我们可以在计算机上模拟，从而真正构建小型的思维。我仍然认为这是试图了解大脑如何运作的非常好的一种方式。
梅兰妮·伍登： 好的，真是个引人入胜的故事，因为你尝试了如此多不同的学科，而且显然是被对根本问题的理解所驱动。然后你开始了你的研究生学习。一旦开始研究生学习，你是否觉得已经真正专注于将成为你事业的专业领域了？
杰弗里·辛顿： 是的，自从我开始研究人工智能之后，我就再也没有想过我应该做其他的事情。但我认为当时人们研究人工智能的方法完全错了。当时人工智能领域的大多数人认为，智能最重要的部分是推理。推理必须像逻辑一样进行。你必须在你的头脑中拥有某种符号表达式，并且你必须使用规则来操作它们。他们认为一定是这样运作的，而且他们非常自信，以至于他们根本无法思考任何其他的替代方案。
少数人理解，要理解头脑和大脑，你真正需要理解的是神经元网络如何通过改变神经元之间的连接强度来学习。图灵和冯·诺伊曼就是这些人中的一员。不幸的是，他们都英年早逝。
梅兰妮·伍登： 回到你本科时期探索不同道路、学习多个学科并努力找到自己方向的话题。如果让你重新来过，你还会选择那条道路吗？因为我感觉它可能真的帮助你到达了你想去的地方。
杰弗里·辛顿： 事后看来，虽然当时它看起来完全是混乱的，但学习物理、生理、哲学和心理学对于我所做的事情来说都是很好的背景。所以事后看来，这一切都是有意义的，但当时只是觉得一片混乱。
梅兰妮·伍登： 正如您作为一名多年的教授所了解的，许多学生走的道路可能看起来混乱，但正如我们所知，这往往是他们最终到达目的地最好的路径。你的家族有很多功成名就的学者，但你却能够走出他们的阴影，找到自己的道路，对吧？正是我们刚才讨论的这种热情。你能给那些正在思考如何找到自己的学术道路的本科生一些建议吗？他们如何才能有信心做到这一点？
杰弗里·辛顿： 我认为你必须对某些事情真正感到好奇。很多本科生会决定他们想学什么科目。但对我来说，我感兴趣的是一个具体的问题：大脑是如何运作的？一旦你有了这样的问题，它就会驱动你。所以，如果你有这样的问题，生活就会变得容易得多。你只需要做你需要做的一切来弄清楚它。对我来说，这就是我学习这么多不同学科的原因。但我始终被试图理解大脑如何运作所驱动。
梅兰妮·伍登： 很好的建议。我曾在公开场合谈论过我的大学时代，我最难忘的一些经历是我在实验室里和同学们一起度过的，通常是在周五晚上。这在某些人看来可能是一个典型的书呆子形象。但当我回想起那些时光，那些往往是我最快乐的时光，也是我在校园里最难忘的时刻。你能告诉我们一些你作为本科生或学生时代最难忘的时刻吗？
杰弗里·辛顿： 在学习心理学期间，我必须做一个实验，这是一次难忘的经历，也是我为数不多的实验之一。我选择的研究方向是：随着孩子年龄增长，他们是否会更关注形状，而较少关注颜色和纹理等属性。实验方法是：找到三到五岁的孩子，教他们玩一个“找不同”的游戏。给他们看两个红色正方形和一个红色圆形，让他们指出不同的那个，他们很快就能理解。
然后给他们看两个红色圆形和一个红色正方形。这次，一个在形状上不同，一个在颜色上不同。他们很快就明白，不同之处有时是形状，有时是颜色，你需要指出那个不同的。然后反复向他们展示类似的组合。最后，给他们看一个红色圆形、一个黄色圆形和一个黄色正方形。这时，如果按颜色区分，不同的是红色圆形；如果按形状区分，不同的是黄色正方形。实验按预期进行，我得到了预期的结果——一个相当无聊的结果。
随着年龄增长，孩子确实更倾向于根据形状而非颜色来选择不同项。接着，一个聪明的五岁孩子看到第一个测试例子时，停顿了一下。他已经学会了如何找出不同项，他指着红色圆形说：“你把这个涂错颜色了。”这是一个重要的时刻，因为这完全推翻了我的理论——即人随着年龄增长会越来越少关注颜色，更多关注形状。这个孩子不仅明白了实验是怎么回事，意识到这些物品是我设计的，他也理解了“找不同”的概念，而且认为我犯了个错误，因为这与他之前的训练不符。
那时我意识到，除非我们能建立一个像这个孩子一样思考的模型，否则我们无法真正理解人类的思维方式。这样的模型不会只是指出红色圆形或黄色正方形是不同项，它会说：“嘿，红色圆形是不是涂错颜色了？”或者至少能表明它感知到了异常。那是1970年，距今55年前。
在过去55年里，我们已经取得了一些进展，现在可能真有模型能做到这一点。如果你拿一个多模态大型语言模型，给它描述这个任务并提供一些例子，当它看到那个有冲突的例子时，它可能会说：“你把红色的那个涂错了颜色。”我们已经取得了足够的进展，我当年那个觉得心理学完全无望（因为它无法解释孩子为何如此反应）的想法，现在正受到挑战。我们或许终于能理解这种现象了，但这花了整整55年。
梅兰妮·伍登： 您认为这会花55年吗？
杰弗里·辛顿： 事实上，我上研究生院时，曾打算将我的论文项目命名为“路德维希”（Ludwig），名字来源于路德维希·维特根斯坦。路德维希的寓意是“没有内在语法的语言理解设备”。因为我认为乔姆斯基的理论是错误的。我认为语言是可以通过学习获得的。现在我们确实能做到了。大型语言模型证明了这一点。但这花了50年。
梅兰妮·伍登： 很多人，包括我本人，都非常敬仰您，认为您是一位具有启发性的思想家。您获得图灵奖时，您的工作影响力被比作工业革命和火的发现。
杰弗里·辛顿： 我应该在这里强调一点，这不仅仅是我一个人的工作。
梅兰妮·伍登： 您说得非常对。我想说的是，正如您刚才提到的，您的学术生涯中，对某些研究问题的热情，催生了许多重要的时刻。
正如您所描述的，您对大脑如何运作感到好奇。您刚才举了一个很好的例子，关于您在本科时期参与的那个实验，它确实加深了您对未来研究方向的理解。
但让我们把时间线再往前推一点。也许在您小学，甚至更早的时候，有没有某个时刻让您意识到，是好奇心驱动着您走上了探索之路？
杰弗里·辛顿： 我记得很小的时候，大概五岁，看到一件看似不可能的事，着迷了一段时间。当时我放学坐公交车回家。座位向前倾斜，覆盖着一种粗糙的天鹅绒，表面有硬毛。我把一枚旧的大便士放在旁边的座位上，它竟然自己往上移动了。我想：“这不可能啊。”我又试了一次，它又向上移了。
当然，我现在不记得当时的具体细节了，更多记住的是反复回忆这件事时的感受。便士向上移动，我当时认为这不可能，为此困惑了很久。长大后，大概十几岁时，我终于想明白了。公交车的发动机安装不稳，整辆车都在震动。天鹅绒的硬毛会随着移动，当便士向上移动时，它沿着硬毛倾斜的方向移动。
发动机以某种方式使公交车震动，当便士朝一个方向移动时，它能顺利前进；但当它试图反方向移动时，就像棘轮一样被卡住。能量来自发动机的振动，而便士之所以向上，是由于天鹅绒纤维的倾斜方向。尽管如此，看到东西自己向上移动依然让我着迷，我一直被那些看似不可能的现象吸引。
梅兰妮·伍登： 您第一个问题的回答是，您觉得自己数学不够好，不足以研究物理，还开玩笑说想赢诺贝尔物理学奖。但听起来，您坐公交车时，已经在思考物理问题了。
杰弗里·辛顿： 我一直对直觉物理充满热情，非常着迷。只是那些复杂的方程式让我头疼。
梅兰妮·伍登： 换个关于灵感的问题。您的宿舍墙上有没有什么海报，能带给您灵感或单纯用来娱乐？是什么样的？
杰弗里·辛顿： 说出来可能有点像书呆子，我父亲是位生物学家。我十几岁，大概十四岁时，他认为我适合当生物化学家。所以我的卧室墙上真贴了一张很大的克雷布斯循环（Krebs Cycle）图。
梅兰妮·伍登： 挺好的，这显然对未来的学习很有启发。
杰弗里·辛顿： 可能吧，不过除了知道它把一切分解成丙酮酸，我对克雷布斯循环其他什么都不记得了。
梅兰妮·伍登： 这是一个重要特征，没关系。接下来谈谈动机。我们都会面临挫折，无论个人生活、职业还是学习阶段，都会遇到。您会对那些经历重大失败或挫折的学生说什么？
杰弗里·辛顿： 这不是世界末日。年轻时经验不多，能从挫折中更快恢复。对我来说，我一直有个驱动性的问题：大脑是如何工作的？我当时非常厌烦心理学，学得也很差。于是我离开学校，去当木匠，决定不再搞学术。后来我遇到了一位真正的木匠，手艺远胜于我。我说其实做研究比做木匠更容易，于是就回到了学术界。
我认为只要追随你的好奇心，一切都会好起来的。
梅兰妮·伍登： 好的。我想就好奇心深入探讨一下，您提到了这一点，我们刚才也谈到了便士在公交座位上移动的事，以及您对大脑如何运作的好奇。
但我相信有些听众，包括我的学生（无论是本科还是研究生），有时会纠结：“我怎么才能想到这样的问题？”他们可能花了太多精力去思考“如何提出一个好问题”这件事本身。
所以我想请您再深入谈谈。对于那些想提出伟大问题的人，您有什么建议？他们如何找到自己的好奇心？
杰弗里·辛顿： 我认为，通常是从注意到一些看起来有点奇怪的事情开始。然后，他们不会止步于“有点奇怪”，而是会对它“为什么奇怪”产生兴趣。日常生活中有很多事情都有些奇怪，但大多数人从不去思考。例如，你去牙医那里，牙医让你“咬紧”，你就这么做了。
实际上，收缩咀嚼肌时，下巴是抬高的。那么，牙医为什么让你“咬紧”？难道所有牙医都犯同样的错误？究竟是怎么回事？如果你问牙医，他们要么不知道，要么会编造理由。那真正的原因是什么？
我花了一段时间才弄明白。当你关注口腔内部时，重要的是牙齿相对于舌头的位置。思考“哪些牙齿会咬到舌头”时，舌头是在下巴里的。所以舌头和下牙一起运动。舌头相对于下牙位置不变，移动的是上牙相对于舌头的位置。
因此，当你审视口腔内部时，你的参照系本质上是舌头，移动的是上牙，因为舌头固定在下巴上。解决这类难题，是科学家喜欢做的事。这只是一个日常例子，大多数人不会对此感到好奇：为什么牙齿是向上运动时，医生却让“咬紧”？我还可以再举个例子。
杰弗里·辛顿： 奇怪的是，很少有生物学家对一个简单的拓扑学问题感到困惑：食物从一个口进，从另一个口出，废物从不同的口排出。而空气从一个口进，二氧化碳从同一个口出。这看起来似乎不太合理。为什么不是一个像消化道那样的直通系统？大多数生物学家不知道原因，他们甚至从未想过这个问题。
但这确实是我们身体的一个显著特征，其作用是减少水分流失。氧气分子比水分子大，任何允许氧气单向通过的膜，也可能允许水蒸气反方向通过。因此，肺部会释放血液中的水蒸气，而我们不想损失大量水分。
所以呼吸道是一根长长的粘膜管，干燥空气进入时会被湿润的粘膜加湿。湿润空气排出时，会在粘膜上沉积水分。这样，再次排出时，空气就比较干燥了。看看骆驼，它们的鼻腔里这根管子缠绕得很长，就是为了最大限度地减少水分流失。
这就引出了关于我们身体的另一个明显特征：呼吸系统和消化系统的拓扑结构是不同的。但大多数人从未想过“为什么会这样？”
梅兰妮·伍登： 两个非常好的例子。我想补充一点，对正在观看的同学们说：无论你们最终去哪里深造，我们都鼓励你们不仅要质疑周围的世界，也要质疑课堂上学到的和书本上读到的内容。
如果某件事被当成事实呈现给你，要问为什么会这样？它从哪里来？即使在人文学科，你也可以深入图书馆查找原始资料。我想您所暗示的是，你会发现在我们认为已知的事物背后，隐藏着许多未知领域。
杰弗里·辛顿： 未知就在我们身边，只是大多数人懒得去注意。
梅兰妮·伍登： 完全正确。所以，即使教授告诉你的是已知知识，如果你能质疑关于未知的部分，他们会非常高兴。
杰弗里·辛顿： 那样才能真正深入研究。
梅兰妮·伍登： 好的。我们这里有很多优秀人才。让我们快进几年，到您的职业后期。人们可能觉得您的成功来得很快，但实际上，无论哪个学科的大多数学者，都像您一样，与同事、学生、学员们一起，几十年如一日地投身于基础研究或探索性的学术研究，探索这些未知概念。
当您开始这项研究时，您会觉得自己正在从根本上改变世界吗？还是更多出于理解大脑如何运作的好奇心驱动？您当时是否考虑过这可能会从根本上改变世界？
杰弗里·辛顿： 我认为两者是相辅相成的。很明显，如果你能理解大脑如何运作，就能制造出和我们一样聪明的人工智能大脑，那一定会改变世界。
梅兰妮·伍登： 我认为，当其他人开始清楚地意识到您的工作将改变世界时，至少计算机科学家们是在2012年开始的。那年您赢得了ImageNet大赛，这是一项由李飞飞教授发起的著名计算机视觉竞赛。
您从一位在同行中备受尊敬的计算机科学家，变成了让人们意识到技术将发生根本性变革的关键人物。
您能谈谈当时的感觉吗？ImageNet大赛的结果改变了您吗？还是您早就预料到了？
杰弗里·辛顿： ImageNet大赛的结果只是一个迹象。我们多年来一直在说，神经网络最终能比传统方法更好地识别物体和图像——传统方法需要编写特定程序。我们不知道人类大脑具体是如何识别的，但可以模仿大脑制造一个能学习的系统，也许这样的系统能学会做这件事。ImageNet正是证明了这一点：一个通过学习达到的系统，能做得比任何人工编程的系统都要好。
多年来，计算机视觉领域的主流观点认为神经网络是无稽之谈。当时一些期刊甚至有个政策，关于神经网络的论文直接拒稿，因为这太荒谬了。但几年后，他们全都在研究神经网络了，因为我们已经证明它确实有效。
梅兰妮·伍登： 好的，也许这是我的最后一个问题，之后我们将时间交给艾琳，让她收集观众的提问。我看到很多学生在校园里和您自拍。那么，能否稍微谈谈获得图灵奖是什么感觉？这是无数人梦寐以求的荣誉，而真正能获得的人凤毛麟角。现在您在街上会被认出来吗？这个奖项从根本上改变了您的生活吗？
杰弗里·辛顿： 是的，确实有人会在街上认出我，很多人想和我自拍，这有点烦人，但如果不再发生，我可能也会失望。
梅兰妮·伍登： 好的，现在请艾琳接手。
主持人艾琳： 非常感谢辛顿教授和伍登院长，感谢你们如此开放和坦诚的交流。如果现场有观众，我相信此刻一定会响起热烈的掌声。我今年六月毕业，我真希望在我刚开始读本科的时候就听到过这样的建议。
话虽如此，您刚才分享的很多观点对我非常有启发，不仅对学习，也对我未来的方向。我相信可以代表所有观看者说，我们会长时间记住今天听到的这些宝贵见解。
现在，让我们开始回答大家的问题。辛顿教授，您能谈谈您认为科学和人文是如何协同工作的，以及这种合作为什么重要吗？
杰弗里·辛顿： 我认为有两种非常重要的互动。首先，当我们开发新技术时，我们需要人文科学来确保我们考虑这些技术如何影响人们和人们的生活。这是第一种互动。
第二种互动是，随着我们对大脑如何运作的理解越来越深入，我们将从根本上改变我们对人如何运作的看法，这将改变人文科学。大约100年前，随着精神分析的发展，我们已经看到过一次。即使有很多胡说八道，但也有一些真正的见解，这改变了人们对人的看法。
我们接受了我们有各种各样的无意识动机。我们接受了我们使用各种各样的类比来做事，而不是仅仅进行推理。我们远不如我们想象的那么理性，这一点我们基本上已经接受了。这将是一场更大的变革，因为直到现在，大多数人，包括人文科学领域的人，都认为我们使用类似逻辑的东西进行推理。
我们是理性的存在。但我们不是。我们是巨大的类比机器。我们通过看到类比来工作，不仅与一件事，而是与很多事情，所以这改变了你对人的本质的看法。我们是类比机器，而不是推理机器。我们只有一层薄薄的推理层，这对于做数学之类的事情非常重要。如果没有顶层的推理，你就不会有银行账户之类的东西，但我们主要依靠类比进行思考。
主持人艾琳： 非常感谢您的回答。这真的很有见地。我们现在收到的另一个问题是，人工智能将有助于应对气候变化，还是会使气候变化变得更糟？
杰弗里·辛顿： 短期内它可能会使情况更糟，人们正忙着获取所有电力来训练这些大型聊天机器人。它们正在显著增加电力消耗。所以这使得气候变化变得更糟。
但它也将帮助我们设计更好的材料，更好的太阳能电池板，可能更好的风力涡轮机，可能更好的核电站，更好的建筑物绝缘材料，也许是可以用作太阳能电池板但又是透明的玻璃，等等。
当然，更好的电池，电池对于太阳能之类的东西非常重要。所以我认为现在很难判断，但在短期内它可能是不好的，但从长远来看，我认为好处将超过坏处。
主持人艾琳： 非常感谢。感谢您们对短期和长期问题的全面讨论，非常有趣。辛顿教授，我们还有一个问题想问您：您曾经坚信，但后来改变想法的科学信念或实践是什么？是什么导致了您的转变？
杰弗里·辛顿： 我可以说一个非科学的信念吗？
主持人艾琳： 当然。
杰弗里·辛顿： 我父亲是斯大林主义者，我从小就被教育说约瑟夫·斯大林是个好人，他把欧洲从希特勒手中拯救了出来。当我十几岁的时候，我开始对此产生怀疑。现在我不认为约瑟夫·斯大林是个好人。我确实相信他帮助欧洲摆脱了希特勒，但付出了惨重的代价。直到我有了乌克兰的研究生，我才意识到这个代价有多么可怕。
主持人艾琳： 谢谢。实际上，这个问题是问你们两位的，伍登院长和辛顿教授。在你们职业生涯早期，你们做过哪些当时看起来很小，但对你们的现在产生了巨大影响的决定？
杰弗里·辛顿： 好的，这是一个有趣的决定。我考入了剑桥，但我知道我的数学不够好。所以我实际上又在学校多待了六个月，学习了更多的数学课程。我对学习概率特别感兴趣，我只是被它吸引了。
数学老师注意到了我的兴趣，并承认他对概率了解不多。但是，他有一本关于这个主题的小书，并建议我不要参加常规的数学课，而是去图书馆阅读这本书，并做里面的难题。
这个建议对我的职业生涯产生了巨大的影响。我开始热爱并对概率感到得心应手，否则就不会是这样了。是那位有洞察力的数学老师发现了我对概率的好奇心。他没有因为这不属于课程的一部分而忽视它，而是鼓励我独立探索。
梅兰妮·伍登： 回想起他们现在所处的这个阶段，会收到来自朋友、家人等人的很多建议，无论你是否主动寻求。而且人们常常会给你关于你应该选择的职业道路的建议。其中一部分通常是，这个世界的发展趋势是什么？哪个领域是未来职业发展的好方向？
考虑你职业生涯的下一步很重要。但是，要在你将要从事的任何职业中取得成功，真正归结于你对它的热情。你希望在你决定从事的任何领域都感到充实，无论你继续学习还是进入职场。所以，即使你来到大学，你也会和你的同伴甚至可能和顾问交谈，他们可能会谈论一些新兴产业。考虑这些是很重要的。
我收到了很多这样的建议，但我很早就决定真正追随我的热情，真正追求我感兴趣的问题。即使我没有一个具体的问题，我也专注于我想要更多地了解的生理学或大脑的领域。通过追随这种热情，你将会比遵循别人告诉你会有积极结果的道路更成功。
这并不意味着你可以不考虑下一步就朝着某个方向前进，但是如果你追随你所兴奋和感兴趣的东西，你将会是最成功的。这将为你下一步的选择做好充分的准备。
主持人艾琳： 非常感谢。关于给学生提建议，以及拥有可以帮助你学习的老师或教授的话题，我从观众那里收到的另一个问题是，在你们多年的求学过程中，你们认为哪些学习技巧是有效的？
杰弗里·辛顿： 我认为学习技巧很大程度上取决于你是谁。我注意到科学家之间存在巨大的差异。我不喜欢阅读。我开始阅读，在读完一段之后，我会分心，因为它让我想到了别的事情。我开始对一些事情感到好奇。我很不擅长阅读科学论文。如果我必须这样做，我最终会阅读重要的论文。
我喜欢和人交谈。我有一个朋友叫特里·萨诺夫斯基，他喜欢阅读。他阅读神经科学的所有文献。如果我想了解神经科学方面的知识，我不会真的去读论文。我会打电话给特里，他会向我解释。这样做更有趣。
我想在某些方面我很幸运，我的博士导师也有同样的特点。他早些时候给我的建议是：不要阅读文献。阅读会腐蚀大脑。首先，自己解决问题，然后查看文献，看看你的解决方案是否新颖。
现在，这与你从几乎所有其他人那里得到的建议完全相反。他们会说你应该阅读文献，并且在你开始解决难题之前，你应该仔细阅读文献。我认为这两种观点都是正确的，因为它取决于你是谁。有些人喜欢阅读很多东西并获得大量的知识，而另一些人像我一样是解谜者，他们不喜欢阅读大量的东西。他们更喜欢有一个难题需要解决。
所以我认为你应该如何学习存在巨大的差异。
梅兰妮·伍登： 我同意适合自己的学习方式很重要。你需要反思是什么让你成功地走到了这一步。我自己的一个经验，也是我一次又一次地在学生身上看到的，是他们一起组成学习小组，这非常有价值。
这可能是因为对一些学生来说，正如我们从辛顿教授那里听到的，我也一样，能够讨论这个概念并互相提问至关重要。我想大多数人都知道，你可能认为你理解了一个主题，然后你试图向别人解释它，然后意识到，我想我在这里遗漏了一些东西。所以这是一个真正测试自己知识的好方法，也许你在理解上确实存在差距，但现在你可以向别人学习。
这里还有另一个价值。你来到大学，你将接触到比你在高中课堂上接触到的更广泛的群体。你会遇到很多其他人，你们可能会一起学习一些东西。如果你们一起做，可能会更有趣，也许之后你们会出去吃冰淇淋、喝咖啡，或者一起参加体育运动。
所以，如果你和一些同学聚在一起，你会得到其他好处。正如你所知道的，艾琳，从你在大学的经历来看，无论你参加什么项目，一些学生自然会和其他人一起做。然而，也有很多已经建立好的很棒的项目，你可以加入这些项目来认识其他人。
杰弗里·辛顿： 我想为我的答案补充一些内容。我喜欢阅读的一个人是达尔文，特别是《贝格尔号航行记》，因为他对世界充满了好奇。他对地质学非常感兴趣，当然也对动物以及两者之间的关系感兴趣。
达尔文的著作中充满了精彩的观察。例如，他看到了珊瑚岛，通常是岛屿周围环绕一圈珊瑚。然而，他也遇到了一些珊瑚岛，珊瑚位于离岸约一英里的地方，活珊瑚坐落在巨大的死珊瑚金字塔之上。这一观察引起了达尔文的兴趣；他想知道这种构造是如何存在的。
他知道，由于缺乏光照，珊瑚的生长深度不会超过几百英尺，所以他试图解释这些巨大的死珊瑚金字塔。通过推理，达尔文得出结论，整个海底一定已经下沉了。随着海底的下沉，珊瑚继续向水面生长，但岛屿的面积逐渐缩小。最终，珊瑚最终远离了岛屿，同时保持了它作为一个环的大小。
达尔文的思想和推论充满了这样的见解。阅读像他这样的人，并欣赏他们对自然界的好奇心和观察力，真是太棒了。
主持人艾琳： 你能提醒我一下那本书叫什么名字吗？不好意思，你能提醒我一下那本书叫什么名字吗？
杰弗里·辛顿： 它叫《贝格尔号航行记》。
主持人艾琳： 《贝格尔号航行记》，谢谢。我稍后要查一下。好的，下一个问题，这是专门问Hinton教授的。如果有人想从事人工智能和机器学习的职业，应该主修数学还是计算机科学？我知道你已经谈了一些关于你的经验，但你认为数学和计算机科学的基础仍然有价值，甚至有必要吗？
杰弗里·辛顿： 我认为是有价值的。我认为你应该在年轻的时候尽可能多地学习数学。吸收抽象的数学概念是困难的，你在年轻的时候会做得更好。所以你应该尽可能多地学习。但我也注意到，只学计算机科学或只学数学和计算机科学的学生，对大脑如何运作没有同样的好奇心。最好的学生是那些学习认知科学，并且也能学好数学和编程的学生。所以我认为你应该尝试不同的事物。
主持人艾琳： 非常感谢。下一个问题是问你们两位的。你们如何决定选择追求哪些机会？
杰弗里·辛顿： 现在，我对所有事情都说“不”，因为机会太多了。确实太多了。回顾我的职业生涯，在加拿大有一段时间，如果你想获得资金，你必须从工业界获得资金。工业界会资助你进行能够为特定公司带来直接回报的研究。我认为接受那种资助是一个很大的错误。我认为那种资助实际上阻碍了科学的发展。最好是接受更少的钱，然后对你真正感兴趣的问题进行基础研究，而不是被试图快速获得回报的事情所分散注意力。
梅兰妮·伍登： 也许我可以回顾一下我作为学生的那段时光，为了我们今晚的观众。我认为他们应该对很多机会持开放态度。你进来的时候，可能认为有某个特定的东西你想学习，或者某个特定的俱乐部你感兴趣。但是，也许你在一个学习小组里，其中一个成员说，我今晚要去看一场戏剧。我要去Hart House，去音乐室。我要去辩论俱乐部。也许这些不是你以前追求过的东西，但我会说抓住这个机会去看看。因为你在大学的时间真的是一个拓展思维，尝试新事物，结识新朋友的时间。当你对那些机会说“是”的时候，你就能做到这一点。
主持人艾琳： 我喜欢这个答案。非常感谢Dean Wooden。下一个问题还是问你们两位。一个人如何才能发现自己真正热爱的东西，尤其是像你们这样，尝试了很多不同的东西，并且同时对很多东西都充满热情？
杰弗里·辛顿： 我认为如果你必须去想方设法找出来，你并不是真正热爱它。对我来说，从大约16岁起，理解大脑是如何运作的就是我最想做的事情。现在我们仍然不理解它。我仍然想了解大脑是如何运作的。我们在试图理解大脑如何运作的过程中，已经产生了大量的技术，但我们还没有弄清楚大脑是如何运作的。我们知之甚多，但仍不真正了解。总之，我认为如果你有真正的热情，你会知道的。
梅兰妮·伍登： 我想说，学生在高中学习的科目相对有限。这可能有好的理由。但很多学生逐渐意识到，Aaron，我估计你可能也有同感，一旦他们进入大学，就会有很多机会。你修了双学位，现在我们的很多学生都学习各种不同的课程。你来到这里，可以接触到你以前甚至不知道存在的学科的课程。所以我们只是鼓励学生阅读课程表，然后说，这个看起来很有趣；我想知道那是关于什么的。第一年选修各种各样的课程是很重要的，因为你很可能会找到你所热爱的。它可能不会立刻显现出来；你可能会说，“哇，这个研究领域是关于什么的？我要再选一门课来了解一下。”
所以，真的要学习各种各样的课程，尤其是在你可能从未考虑过的领域。你可能不知道它们会把你引向何方，但这没关系。此外，你的热情可能最终不在某个特定的学科领域。你的热情可能来自于参与课外活动，就像我们刚才在Hart House或其他三个校区中的任何一个地方所谈到的那样。你可能会发现你真正兴奋的事情，也许是通过加入学生报纸或你的学生会，并意识到你对它充满热情。所以你可以在各种各样的地方发现你的兴趣。
主持人艾琳： 我喜欢尝试很多事情，然后慢慢发现自己真正感兴趣的东西，无论是大脑如何运作还是其他任何东西。我知道我上大一的时候，不知道什么是语言学，我不得不在第二个学期才发现它，然后觉得，天啊，这就是我想做的。这太有趣了。谢谢你们两位的回答。我现在想问Hinton教授的另一个问题是，你认为人工智能在未来对医疗保健系统本身有什么潜力？
杰弗里·辛顿： 我认为潜力是巨大的。我在2016年左右预测，大约五年后，也许最晚10年内，我们就不再需要放射科医生解读扫描结果了。这有点过于乐观了。我们仍然需要放射科医生解读扫描结果，但现在，在很多种类的医学图像上，人工智能系统已经和医生、放射科医生一样出色，而且还在不断进步。
放射科医生不可能查看数十亿张图像，但以胸部X光片为例，网络上已经有70亿张胸部X光片。你可以用这70亿张胸部X光片来训练一个人工智能系统，使其非常擅长诊断各种疾病。人工智能系统现在与皮肤科医生不相上下，甚至可能已经更好，它可以检查你的皮肤病变，并确定是否可能是黑色素瘤。
人工智能也将擅长做家庭医生。当你去看家庭医生，而你患有一种罕见疾病时，你的医生很可能以前从未遇到过它。医生在诊断上会犯很多错误；在美国，每年约有20万人死于误诊。早在去年，在应对棘手的诊断问题时，医生和人工智能的表现就形成了鲜明对比。医生只能正确诊断出40%的问题，而人工智能系统能正确诊断出50%的问题。医生和人工智能系统的结合达到了60%的准确率。这意味着，仅去年的人工智能就已经消除了三分之一的诊断错误。
人工智能发展迅速。它将在诊断方面变得更好，并将帮助我们设计新药。DeepMind在蛋白质折叠方面的工作将对理解如何设计新药大有裨益，并且已经为此成立了一个新团队。
所以我认为它将对你获得的医疗保健质量产生巨大的影响。关于医疗保健的另一件事是，当你年老时，你会意识到你对医疗服务的需求是无限的。老年人希望有几位专属医生可以随时咨询。所以它不会让人们失业。如果你有人工智能提供高质量的诊断和图像解读，你就能获得更多医疗服务。其他领域则不同。人工智能可能会导致失业，但在医疗保健领域，有足够的空间来容纳更多服务。
主持人艾琳： 很有意思。特别是在诊断和检测领域。您认为在诸如外科手术等医疗保健的其他领域，是否还会有更多进展？
杰弗里·辛顿： 当然，既有诊断是否需要手术，也有实际进行手术。现在已经有机器人可以做手术了，而且这些机器人会变得越来越好。不过，我对给出具体时间表有点犹豫。我猜想，10年后，会有相当多的机器人做手术，但也可能需要20年。
主持人艾琳： 非常有趣。这是给两位的问题，辛顿教授您已经稍微提到了。人们在个人生活、学术和职业生涯中都会面临挫折，您能谈谈您如何应对失败吗？您是重新定义它，还是避免它，或者您拥抱它并以某种方式扭转它？
杰弗里·辛顿： 我认为不同的人以不同的方式应对失败。可能有很多不同的应对方式。我不是如何应对失败的专家。
我记得当我放弃心理学，因为我认为它没用，转而成为一名木匠的时候。我记得有一次我参加了一个互助小组。那是20世纪70年代。那时生活不一样。我们会有一些小组，大家聚在一起，花一个周末和大家一起，谈论各自的恐惧和希望。
在最后，人们必须说出他们真正想要的东西，通常尽可能大声地喊出来。大多数人喊出诸如“我想被爱”之类的话。那是你会期望听到的那种普遍情感。
然而，我发现自己喊出“我想获得博士学位”。所以那是我真正想要的。在那样的圈子里，那并不是特别能被接受的，但事实就是如此。
梅兰妮·伍登： 我想接着辛顿教授刚才说的，人们处理问题的方式不同。但这是一个值得提出的好问题，因为在您职业生涯的每个阶段，都会在个人和职业上遇到挫折。当您开始大学生涯时，可能会搬到新城市，可能是您第一次离家。您会意识到身边有很多聪明人，而且事情可能不会像您期望的那样顺利。因此，您需要提前思考如何应对这种情况，并思考哪些事情有助于保持心理健康？
就我个人而言，我喜欢长途自行车骑行和徒步旅行。如果我遇到挫折并感到沮丧，最好的办法就是到户外，花点时间，提高内啡肽。
但同样有益的是与人沟通。有时我会与专业同事交谈，讨论困难处境，询问他们如何处理，扮演魔鬼代言人，并听取他们的建议。有时你需要寻求专业人士的帮助。利用这些资源是很有益的，无论是学术顾问告诉你‘我经常看到这种情况，这是正常的；这就是我们如何支持学生的’，还是获得更专业的心理辅导。但是我们需要您告诉我们您遇到了挫折，这样我们才能帮助您。
主持人艾琳： 非常感谢两位的回答。这是另一个给两位的问题，在你们作为学生期间，你们对哪些特定的课外活动或爱好特别有热情？
杰弗里·辛顿： 我一直热爱木工。当我上高中的时候，我最喜欢的课不是数学或物理，而是木工。这是选修课，可以在晚上上，但我非常喜欢。你实际上是在制作东西。
主持人艾琳： 到目前为止，你做过的最酷的东西是什么？
杰弗里·辛顿： 我在家里做了一些架子，一个大型储物单元，没有使用螺丝或钉子，而是将木头一层一层铺开，涂上胶水粘合，做了可以支撑架子的大框架。这可能是我做过的最大的项目之一，而且非常有趣。它不是细木工，看起来不漂亮，但它非常实用。
梅兰妮·伍登： 当我提到周五晚上可能会花时间在实验室时，和其他学生一起，他们说你应该和我们一起报名参加校内气垫水球比赛。
我说我从来没有打过水球，他们说没关系。所以我去了，结果我打了好几年校内气垫水球，而且那是我玩过的最有趣的活动之一。此后再也没玩过，结果发现我非常不擅长接球或投球。气垫水球主要就是试图把其他人从气垫里弄出来。你永远不知道会发现什么乐趣。
主持人艾琳： 我喜欢这个。实际上，我在多伦多大学的第一个学期也做了这件事。为了维多利亚学院。这是另一个给两位的问题，如果学生希望从事学术生涯，成为一名教授，那么，学生在实现这一目标的过程中，应该牢记的最重要的事情是什么？
杰弗里·辛顿： 我会给你一个我从一位学生那里得到的一个有趣建议。我有一位申请跟我读研的学生，我问他：‘你为什么要申请多伦多？’他申请的是研究生，准备攻读博士学位。我说，如果你想成为一名教授，你可能首先需要拿到博士学位。
他说：‘我研究了所有可能攻读神经网络的地方，然后看了看你以前的学生发展如何。’
你以前的大多数学生都是教授。所以我申请了您，因为您的学生成为教授的记录非常好。
这只是一个小建议：当你攻读博士学位时，检查一下你提议的博士导师培养了多少教授。当然，这不一定是最好的选择，因为你也可能想选择一位能给你很多时间的年轻教授。
梅兰妮·伍登： 当我来到大学时，我想成为一名科学家，但我实际上并不知道科学家们都在哪里工作。我曾经偶然遇到一些人，我想他们是多伦多大学的研究生，在安大略省北部采集水样。我问他们在做什么，他们说他们在做一个科学实验。他们来自多伦多大学。所以我说，那我就去多伦多大学当一名理科学生。
所以实际上我来这里时以为会学习生态学，因为我认为那样就能成为科学家。我甚至不知道绝大多数科学研究是由大学教授完成的。我分享这个故事是因为可能有些听众想知道成为教授到底需要什么。这需要致力于卓越研究，而且可以是任何类型的学术研究。我们两位是科学家，但它也可以是语言学、工程学、护理学等很多学科。
首先，你可以抱着成为教授的想法来这里。你也可能来这里时根本不知道这是一条道路，但在你到达这里时发现了它。但实际上，这需要对追求新知识充满热情。因此，抱着非常开放的心态，并寻求参与学术研究的机会至关重要。我使用“学术研究”这个词既指科学实验，也包括历史学、政治学、创意写作等所有学科的学术研究。
务必寻找与这些教授合作的机会，因为这是了解这种职业的最佳途径。
主持人艾琳： 谢谢。您能谈谈您的学术历程吗？比如成为教授的过程、教授生涯以及教授身份的意义？
梅兰妮·伍登： 当然，我对成为一名科学家感兴趣，实际上是在我一年级的一堂课上，一位教授解释说，如果你想成为教授，需要完成本科、硕士、博士，甚至可能还需要做博士后，然后才能成为教授。我和我的朋友当时坐在大会堂的第三排，我们开始窃笑，还互相推搡，因为我觉得，谁会这么做啊？我觉得这需要很多年的学习。
我后来逐渐了解到，随着我对研究越来越感兴趣，并想以此为职业，当你进入硕士或博士阶段时，你不再仅仅是上课学习了。根据不同的领域，你也不一定需要博士后。但实际上，在这个阶段，你几乎就像一名住院医生。你从事学术研究，就像教授一样。所以你还在学习，但也在实践。这与本科生的经历不同，本科生有课程负担和考试。
我开始感到兴奋。我不再担心需要读那么多年书，因为我意识到这实际上是我职业生涯的开始。所以我继续攻读了硕士和博士学位，但我实际上改变了研究方向。虽然不如辛顿教授本科时的变化大，但我最初是从生态学和进化生物学开始的。后来我对生理学和呼吸生理学更感兴趣，这又引导我进入了神经科学领域。我将这些学科从本科阶段一直延续到博士和博士后研究阶段。
然后，回到我在多伦多大学的系里，恰好有一个教职空缺，我就回来了，在这里建立了我的实验室——这也算是一个完整的循环。
主持人艾琳： 您的经历也很精彩。最后一个问题是问辛顿教授的，您对像我这样梦想为科学做出有意义贡献，甚至有一天能获得诺贝尔奖的学生有什么建议吗？
杰弗里·辛顿： 我的建议是，真正原创的想法来自于留意到人们做事的方式可能不对，或者你觉得有些地方不对。每个人都用一种方式做事，但你总觉得不太对劲。你隐约觉得有些地方不对，你要专注于此，并试图找出哪里不对。
这有点像你读侦探小说。在第一章的某个地方，会发生一些你读起来觉得不太对劲的事情，但你忽略了它。后来，结果证明这才是告诉你谁是凶手的关键。科学非常相似，总有一些东西不太对劲。如果你坚持探究它，也许最终什么也发现不了，但这也许就是孕育真正原创思想的线索。
在你理解发生了什么之前，你不应该放弃它。你应该专注，应该有梗犬一样锲而不舍的精神。一旦你抓住了那个线索，就努力深挖下去。
主持人艾琳： 非常感谢您提出的宝贵建议。恐怕我们今天的时间就到这里了，但当你进行如此有趣和发人深省的对话时，一个小时肯定过得很快。
在我们结束今天的活动之际，我想特别感谢辛顿教授和伍登院长。辛顿教授，您是21世纪最伟大的思想家之一。您为基础科学和改变世界的创新做出了巨大贡献，并推动了符合全人类福祉的伦理技术使用。很高兴能亲耳聆听两位的见解，这肯定是我会铭记很长时间的经历。
同时感谢今晚所有加入我们的人。无论您身在世界何处，无论您对哪个项目感兴趣，我们都希望您能将这些灵感带往您前进的方向。如果您想在不久的将来回顾这次谈话的内容，我们将发送此录音的链接。
再次感谢您允许我担任主持人。我祝愿大家新的一年一切顺利，并在未来道路上取得圆满成功。再见，各位。
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