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图灵奖得主Hopcroft:年轻人不要只盯着薪水

上周五下午,创新工场来了一位贵客。他是世界上首批计算机科学家,影响了后面几代计算机人才。我在学生时期就阅读了他的著作,在随后37年的AI研究生涯中,受益良多。
 
他就是约翰·霍普克洛夫特(John Hopcroft),享誉世界的计算机专家,1986年的图灵奖得主。
 
今天跟大家分享Hopcroft的经历和观点。
 
童年是人才培养的重要时期
 
Hopcroft是世界科技发展历史上的明星人物,但为人极为低调。他生于1939年10月7日,西雅图的一个普通家庭,父母虽然没有给到他优渥的社会背景,却给了他一个宽松、自由、快乐的童年。这段快乐的童年经历,让他坚信一个幸福的家庭环境对创新型人才培养至关重要。
 
他认为,孩子在很小的时候,大概5岁左右,创造力就发展起来了。对于儿童来说,一个能够让他们感觉到安全、感受到被爱、允许他们去探索这个世界的稳定环境是非常重要的。所以,他认为培养创新能力的一个重点恰恰在于童年时代的早期教育。
 
“如果一个儿童,在幼儿园度过的一到三年里,成功地学习到了基本技能,在之后的学习当中他就会做得更好。对于整个国家的人口来说,往往会重视社会当中创造力较高的5%到10%数量的人,但决定一个国家经济发展的,是这个国家中占多数人的创造力的平均水平,但我们却往往忘记这点”,Hopcroft说。
 
 Hopcroft学习成绩一向优异,1961年在西雅图大学获得电气工程学士学位。后来有媒体追问他为什么选择读西雅图大学,他的回答是,当时他的视野很窄,只想在西海岸找个大学读书,然后在西海岸找份工作。
 
一个只想在出生地读大学,然后在出生地附近找份工作的人,最后却成为世界闻名的计算机科学家,拿下了“计算机界的诺贝尔奖”图灵奖,1992年还被布什总统指定为监督国家科学基金会的国家科学委员会成员。
 
他的人生轨迹是怎么发生改变的?
抓住时代变化的机遇
 
说来非常偶然。
 
Hopcroft在西雅图大学学习的专业是电气工程,对计算机科学,他只学过一门“开关电路和逻辑设计”算多少有些关系。
 
但就在毕业以前,有一次他偶然经过他的导师威德罗(BernardWidrow)办公室的门口。当时,普林斯顿大学的麦克卢斯基教授(EdwardMcCluskey)正为筹建数字系统实验室打电话给威德罗,请他推荐博士生去那里工作。
 
威德罗一眼瞥见从门口走过的霍泼克洛夫特,觉得这位勤奋好学,悟性又高的得意门生正是一个值得推荐的人才,当即把霍泼克洛夫特叫进办公室,并把电话听筒递给了他。
 
霍泼克洛夫特在电话里听了麦克卢斯基对普林斯顿大学拟建数字系统实验室的情况。然后他又前去面谈了一次,对这一新的学科产生了兴趣,欣然接受了普林斯顿的聘任,从而改变了他一生的道路。
 
Hopcroft后来说,就是这次雇用使他成为了世界上首批计算机科学家之一。“因为在我之前并没有计算机科学的师资人才,所以我就有了他人通常不具备的机会。如果我仍然在做物理学领域的研究,我就得等到前人退休以后才能进入师资人才的队伍。”
 
Hopcroft也喜欢用他的这段经历提醒大学生,应该根据学科未来的发展来设定自己将来的人生位置。时代的变化也会提供很多新的机遇。那些意识到世界正在随着计算机科学的发展而改变的学生和国家将会生活得更好。“我带过一些的学生,他们就是在最好的时间里选择了最正确的位置。”
 
学习如何学习,比学习本身重要
 
Hopcroft彻底调整了人生规划。
 
西雅图大学毕业后,他进入斯坦福大学研究生院深造,1962年获得电子工程硕士学位,1964年获得博士学位。也就是说,他只用了3年时间就拿下了2个学位。
 
学成以后,Hopcroft曾先后在普林斯顿大学、康乃尔大学、斯坦福大学著名学府工作,也曾任职于NSF(美国科学基金会)和NRC(美国国家研究院),从事对科学研究的规划和行政管理工作,但时间都不长。他发现自己真正感兴趣的事情是算法。
 
1970年,Hopcroft返回母校斯坦福大学,到克努特(D.Knuth)教授名下做研究。当时,寻找高效的平面图测试算法成为摆在当时计算机科学家面前的一大难题。
 
Hopcroft提出了一种新的思路,经过反复推敲和完善,一种适于解这类问题的新的算法终于诞生了,这就是“深度优先搜索算法”(depth-firstsearchalgorithm)。
 
利用新算法,他们为一个包含900个结点和2694条边的图编制了一个测试其平面性的程序,程序只有500行,在IBM360/67上运行,只用了12秒就得到了结果,轰动学术界。后来这种算法被推广到信息检索、国际象棋比赛程序、专家系统中的冲突消解策略等许多方面。1986年,Hopcroft也因此被授予图灵奖。
 
回顾这段经历,Hopcroft说,人生中会有很多转变,但很重要的就是从本科到研究生的转变。“如果成为一个研究生,你要学习如何获取新的知识,如何进行研究,这些在书本上学不到,你必须观察别人,看他们是怎么做的,如何以现实的科学基础来进行研究的。”
 
他认为,有人很擅长考试,很擅长用老的知识回答现在的问题,但学习的过程比考试要有趣的多。他建议年轻人,一定要找到一个榜样,然后像学徒一样去学习榜样。
 
“学习如何学习,是一件我们终身要学并且终身在学的东西。”霍普克洛夫特说,求知欲在这一快速适应过程中,充当着非常重要的角色,我们需要用自己对另一领域新的求知欲,来使自己转换学习方向。
 
就拿我自己来说,“如何开始对人工智能的研究”,就是促使我学习的求知欲。我原来是学习电气工程学的,后来才开始从事计算机科学研究,那个时候,计算机科学对我来说几乎就是一个全新的领域——没有课本,只能靠自己研究。
 
资源将重新被分配
 
Hopcroft投身计算机领域的环境,和今天很多年轻人投身人工智能的环境相似。
 
Hopcroft说,当时计算机科学教育中的一个难点在于,必须要发展计算机科学师资人才队伍。对学校来说,已经确立的学科对其所拥有的资源往往是有所控制的,对于新兴领域,他们通常慎于投放资源。美国院校方对计算机科学的学科资源分配经历了一个艰难的过程,之后计算机科学才占据了它所应有的位置。
 
这种资源的重新分配是计算机兴起的必要原因,也是历史选择的必然。这种重新分配并非取决于政府,而是取决于各个独立的大学和院系。
 
眼下的世界正在崛起的新兴领域是人工智能,世界资源也必将经历新一轮重新分配。
 
一场AI变革正在发生
 
在和创新工场的年轻工程师们交流时,Hopcroft说,现在是一个非常振奋人心的时代,世界正在经历一场彻底的变革。
 
现代企业和工作岗位是近代以来的产物,只有大约三百年的历史。这三百年间,我们经历了多次机器取代人力的革命。但在眼下,我们正在经历的,却是一场计算机取代人类的变革。
 
这场变革会对社会产生多么重要的影响?
 
“举例来说,当我走进创新工场大门的时候,大家都对我打招呼,因为摄像头已经通过脸部识别认出了我的身份。当我走进一家商店,计算机甚至能够判断我会对什么商品感兴趣。如果我给一家公司打电话,我甚至无法判断对话的是真实的人还是电脑。”
 
“以美国的一些数据为例。美国有350万卡车司机,以及550万货物装载工人,这些职业都将面临消失。在生鲜商店,大部分商品都带有条形码,只要把商品放进篮子,就可以用信用卡结账,收银员变得可有可无。”
 
Hopcroft认为,如果这样下去,或许只要25%的人就能生产满足我们所需的所有物品。在未来,一个人只需要一周工作20小时,45岁退休就可以。
 
但如果75%的人口将不再从事生产,那就会成为严重的不稳定因素,要如何引导他们做有意义的活动呢?这是一个严峻的挑战,有一些国家已经意识到了这一点,开始考虑如何安置可能失业的人口。
 
那么,人工智能将在多久以后对我们造成巨大影响?这个问题,霍普克洛夫特给出的答案是,“10年”。10年之后,我们的职业结构和生活方式都将发生巨大的变化。“但是,就像过去工业革命对人类的影响一样,人工智能总体上来说,对人类是有益的,这对我们来说是一个好消息”。
 
Hopcroft说,但他相信,科技的发展带来的是更为美好的未来。我小时候还有电梯员这样的职位,随着电梯的进化,这一岗位已经消失了。这是发展的规律。
 
Q&A
 
Q:除了专业知识以外,是什么促成了您如今的成功?
 
John:作为科学家,好奇心是最重要的品质。我对未知的东西充满好奇。另外,是专注于个人真正感兴趣、享受的领域。
 
Q:中国虽然重视教育,却鲜有诺贝尔奖获得者。针对这一点,中美教育有何不同,您对中国学生有什么建议?
 
John:我来中国的主要目的就是希望帮助中国教育的发展。我认为,今天的中国有很多机会,能够推动高校的建设,并影响到千百万人的生活。
 
20年前,中国的大学生数量大约是600万人,目前已经上升到了2000万人。教职工的人数也从30万上涨到了100万。相当于每年新增50所规模在3万人的高校。
 
起初,高校关注的重点是数量扩张。但现在,目光已经逐步转向了质量。问题在于,高校希望通过数字来衡量质量,比如发表论文的数量或者是研究项目的数量。
 
这是因为,大学校长的任期通常是5年,亮眼的科研指标会为校长以后的发展提供更多机会,但这加重了青年教师的科研压力。
 
高校应该调整导向,加重对教学的考察。这一转变并不容易,不过目前已经意识到了问题所在,只是改变仍然需要循序渐进。
 
Q:目前,AI影响的主要还是计算机科学有关的专业,对其他专业的教育会有什么影响?
 
John:或许AI会对教育产生很大的影响,但是更多情况下,重要的并不是教育者的知识,而是教育者对学生的关怀。如果教师不再参与教育,那么教育也就失去了一个十分重要的因素。
 
我曾经总结,都有哪些科技发展对教育产生了深刻的影响。结果发现,尽管我小时候曾以为电视会改变教育,但实际上,真正产生了深远影响的只是黑板和印刷机构的出现。科技的进步无法替代人的作用。斯坦福也曾经进行过相关研究,发现当有人陪伴时,学生能从观看视频中获取更多知识。
 
虽然有十分有趣的类人AI想法,但出现依旧需要时间。目前的AI浪潮只有短短几十年时间,深度学习技术还称不上“智能”,只能识别物体的外在,而非背后的机能,远远达不到人类的智能水平。所以我想,所谓的变革可能起码还要四十年左右的时间才会发生。
 
Q:未来一段时间内,AI研究的哪个发展方向将是较为重要的?
 
John:目前,深度学习领域的AI研究已经取得了许多成果。就我个人来讲,我比较感兴趣的新话题在于,深度学习的作用机制到底是什么?
 
莱特兄弟在不清楚飞机作用机制的情况下发明了飞机,但后来的科学家发现了背后的原理。之前,我们的研究重点在于让程序运行,我想以后可以更多关注深度学习背后的原理。
 
个人发展:青年学者不要只盯着薪水
 
Q:AI有两个职业路径,一是理论研究,二是投身产业实践,我们应当如何取舍?
 
John:这一问题的实质其实在于,你究竟想要留在高校进行理论研究,还是进入企业等机构进行研发。
 
20世纪40年代末,美国将研究细分为了基础研究(basic research)以及应用研究(applied research)两类。划分的依据不在于学科和课题,而在于研究目的。如果是政府或者企业赞助的研究,会被认为是应用研究;相反,如果只是研究感到好奇的现象,就属于基础研究。在美国,应用研究多在国家或者企业级实验室中进行,讲究时效;而基础研究则在高校中进行。
 
如何取舍取决于你的意向。如果想要看到实际产品,希望得到各种资源支持,那就投身产业实践;如果你只是对某些方向感到好奇,在高校做基础研究可能更适合你。
 
Q:对于有意从事AI相关职业的研究生来说,进一步深造是必须的吗?
 
John:正如我前面所言,在美国,这取决于你的研究意向,你是想从事学术研究还是投入产品研发。就我个人而言,获得研究生学历以后投入工作,不一定逊色于继续进行博士学习。
 
Q:您对我们这些AI后辈有什么建议?
 
John:我经常告诫学生以及青年学者:如果你想要成功,就必须选择自己真正热爱的事业,而不仅仅是为了谋生。在康奈尔大学,我对求职的学生的建议是:不要只盯着薪水。
 
一周只有168个小时,抛弃吃饭、睡觉、工作的时间,其实只有15个小时能够用来做自己想做的事情。但是如果你的工作就是你的爱好,那么这段时间就延长到了55个小时。
 
 
课代表有话说
 
10小时从0到1学习人工智能由创新工场董事长兼首席执行官李开复携手创新工场AI工程院副院长王咏刚联合打造。
 
你是否想过未来十年人工智能的普及将会使得医生、教师这样的大众职业变得岌岌可危?是否想过奥赛这一精英教育的产物也会因人工智能的介入而失去存在的价值?是否想过即便是在复杂的路况之下仍然可以放心自如的实现全自动驾驶的完美体验?是否想过你现在所看到的这篇文章也可能完全出自一位“专业”的人工智能写作助手呢?
 
未来十年,每个人都要在人机协作中找到自己的新位置,“人工智能先行者”——创新工场创始人兼董事长李开复博士携手创新工场AI工程院副院长王咏刚开讲十小时你应该了解的人工智能,通过10节精品课程为你亲手搭建带得走的知识体系,与你一同描绘AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。
 
谁来讲课?
 
李开复、王咏刚等:创新工场董事长兼首席执行官。曾以最高荣誉毕业于哥伦比亚大学,并于1988年获卡内基梅隆大学计算机学博士学位。期间曾担任 Google 全球副总裁兼首任大中华区总裁、微软公司全球副总裁、苹果交互式多媒体部门副总裁。在微软任职期间还创办了微软中国研究院(后更名为微软亚洲研究院)。2013年还被入选为《时代周刊》全球最有影响力100人榜单。2009年9月李开复老师在中国北京创立创新工场,帮助中国青年成功创业,创新工场立足互联网、移动互联网和云计算等领域,培育了一大批创新人才和众多新一代高科技企业。
 
王咏刚,男,Google软件工程师,著名技术撰稿人和IT演说家。在数据压缩、全文检索、内容管理、分布式系统、软件测试等技术领域有一定的积累。撰写过几本据说还算有趣的技术图书,曾在《程序员》、《CSDN开发高手》、《中华读书报》等杂志主持技术专栏,其《凌波微步:软件开发警戒案例集》、《道法自然--面向对象实践指南》等技术专著就是在《程序员》中发表的,他还以“王笨笨”的名义在网络上发布过一些小有名气的技术教程。
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