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。返回搜狐，查看更多