在现在的大学教育里基础研究也是非常重要的 。 大学的使命是培养下一代的人才 , 但偶尔也会有教师发现一些具有重大影响的事物 , 从而创造了一个全新的科学领域 , 创造了数以百万计的就业机会 , 促进了经济增长 。 我认为美国决定资助大学的基础研究可能是他们做过的最好的财政投资之一 。 但其实这是很难评估的 , 因为大概有10万名科研人员所做的研究并没有办法通过普通的评估方法去衡量 。 而且基础研究不太可能在三年内得到回报 。 那么 , 当你的资金无法支撑30年的研究且只针对一小群人的话 , 你又当如何衡量呢?
所以对于大学教师来说 , 衡量其教学质量 , 是相对容易的 。 但另一个问题是 , 一位大学教师是否会有一份能让自己成长 , 并始终在该领域前沿持续探索的事业?也就是说 , 即使没有回报这个人是否会依旧为其事业热血沸腾?要进行这样的衡量是困难的 。 目前 , 我获准对中国前50所大学的计算机科学教育进行评估 。 我们的评估方法也很简单 , 就是请学生们旁听一场讲座 , 看看老师有没有让学生参与进授课中来 , 我们还测量了有多少学生在课堂上集中注意力 。 我们有一个专门的记分卡 , 里面记录了我们需要评估的五项指标 。 结果展现 , 这项调研对于提高教师的教学质量是有建设性价值的 。
我认为 , 有必要提一下向量空间模型这个词 。 这个词是由康奈尔大学的一位教师提出的 , 然而当时我们并不认为这会是一个非常有影响力的概念 。 但事实证明 , 那些你认为可能不重要的事情往往会带来全新的领域 , 因为这正是让谷歌成功的技术 , 并创造了数百万个工作岗位 。 这是个题外话 。 言归正传 , 我认为有很多重要的事情需要思考 。 例如 , 如果我们训练一个人工智能网络来识别猫 , 那么我们就需要成千上万的图片 , 但人类却能从单一的图像中学习并进行识别 。 因此 , 我们要做的就是研究大脑是如何工作的 , 需要注意的是 , 大脑的组织结构与计算机的组织结构有本质上的不同 , 大脑消耗的能量非常低 。 究竟是怎样的结构使得大脑能够完成一些非常简单的事情 , 而人工智能却无法完成同等的任务呢?这就是目前我们的人工智能正在进行的研究 。 与其关注别人在做什么 , 或者只专注于自己的研究 , 尝试探索一个完全不同的领域可能是非常关键的 。
我再讲一个故事 , 我对大脑如何学习很感兴趣 , 几十年前有人告诉我 , 三岁看老 。 对于这个观点当时我只是听了听 , 因为我认为这并没有科学理论支撑 。 但最近我认识了一个人 , 他再次证实了这个观点 , 同时 , 当我搜索这项研究时 , 还发现了大量有关大脑如何发育的研究 。 结果是 , 在人出生后的三年里大脑逐渐学会了如何学习 。 一个研究案例显示 , 科研人员在美国的一个内陆城市 , 为一组刚出生的孩子提供了三年稳定的智力丰富的环境 , 但对另一组的孩子没有提供 。 30年后 , 他们比较了两者的差异 。 结果发现 , 那些拥有丰富智力环境的孩子往往有更小的几率患有精神问题 , 并且拥有更高的教育水平 , 拥有高薪的工作等 。
我上述提到的这些故事都是因为这些故事总是与其他事情相关 。 正如在计算机科学中 , 我们经常使用代理 , 大多数情况下代理也确实给出了最优解 。 那么问题来了 , 为什么某种代理能起作用呢?这需要我们从理论的层面给出答案 。 对我来说 , 这就像是一个智力丰富的环境研究问题 。
但有一点我希望你们能明白 , 如果你想成功 , 你应该专注于那些真正让你兴奋、使你感到好奇的研究 。 这也是我告诉学生的 。 因为我发现很多学生主修计算机科学是因为他们的父母告诉他们这门专业能找到一份好工作 。 有一次 , 我和一个即将毕业的大四学生聊天 。 他说 , “你知道吗 , 我真的很讨厌计算机科学 , 我更喜欢音乐 。 ”所以 , 我会告诉学生 , 你应该选择你喜欢的专业 , 因为你的职业生涯将是你生活中的一个重要部分 , 你应该拥有激动人心的生活 。 大学的使命并不是培养一个人来找到一份好工作 , 而是教育学生拥有美好的生活 。 这就是为什么教育不应该仅仅是一个狭窄的技术领域 。 这就是为什么我们坚持人文社会科学 。 想象一下 , 如果你在政府部门工作或者晋升到一家公司的管理层 , 但你所知道的只是狭窄的技术领域 , 那么你将因此受困 。
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