這個月，多倫多大學舉辦了一場特別活動，邀請2024年諾貝爾物理學獎得主、被稱為"AI教父
"的傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）大學榮譽教授與即將上任的校長梅蘭妮·伍登（Melanie Wooden）進行了一場對話。
可以說，我看過的辛頓教授的講座訪談至少有幾十場了，但他這次講的東西，很多是我第一次聽到。原因在於對話的落腳點並不是AI，而是辛頓如何從一個「木匠」變成"AI教父"的傳奇學術生涯。
辛頓的這些經驗，可以說幾乎覆蓋了每一個學生、學者最重要的關鍵選擇：從如何找到真正的研究熱情（"大腦如何工作"這個問題驅動他一生），到如何應對學業挫折（從劍橋輟學，轉了多個專業，甚至當過木匠），從如何選擇學習方法（他不愛讀文獻卻喜歡與人討論），到如何挑選博士導師（看他培養出了多少教授），再到如何在學術迷茫時保持定力（關注那些"不太對勁"的問題）。
而且，我覺得其實這些經驗也不僅適用於搞科研的人，也適用於所有人，工作的，創業的……。一方面，這是一個終身學習的時代，在大模型幾乎可以傳授我們一切新知識的時候，學校就只是學習的上半場，「干中學」才是學習的下半場。我們現在已經很難和別人說，這東西我沒學過，所以幹不了，因為你可以馬上向AI去學。另一方面，辛頓的經歷其實也和一個創業者差不多，他研究深度學習的時候，正是人工智慧的寒冬，但他沒有氣餒，而是生生「從0到1」創造出一個新的AI世界，拿了圖靈獎，甚至諾貝爾物理學獎。
據說這場對話吸引了來自世界各地超過1600名已獲得多倫多大學錄取通知的准大學生。對了，辛頓雖然是一個學術權威，但也幽默。當談到獲得諾貝爾獎後的生活變化時，辛頓說："是的，人們確實在街上認出我，很多人想要自拍，這很煩人，但如果它消失了，我可能會感到失望。"
一、大學初體驗：從混亂到找到方向
對話開始，伍登院長請辛頓教授回憶他的大學初體驗。辛頓坦言他的大學開始相當混亂："我去了劍橋大學。那是我第一次離家生活，也是第一次來到一個我不再是最聰明人之一的地方。那裡每個人都很聰明。我覺得很困難，於是在一個月後就離開了。"
辛頓接著講述了他短暫的曲折經歷："我去倫敦做零工，然後重新申請學習建築專業。我被錄取了，但僅僅一天後，我又改變主意回去學習科學。所以我的大學起步相當混亂。如果你的大學開始也很混亂，不要擔心。"
第一學年，辛頓學習了物理學、生理學和化學。他在物理學上表現出色，但卻無法應對複雜的數學："數學太複雜了。我能理解直觀的物理學，但我發現數學非常困難。所以我決定我永遠不會成為一名物理學家。幸運的是，我放棄了物理學，因為如果我沒有放棄，我永遠不會獲得諾貝爾物理學獎。我的數學不夠好。"
對於生理學，辛頓非常喜歡，因為他想了解大腦如何工作。但在夏季學期，當課程應該解釋中樞神經系統時，他感到失望："他們解釋了衝動如何沿著神經纖維傳導，但沒有解釋它是如何工作的。"這促使他轉向哲學，希望能了解更多關於心智的知識，但後來發現這一想法是錯誤的。接著他又轉向心理學，雖然學到了一些關於心智的知識，但仍沒有解釋它是如何工作的。
辛頓一直相信："要理解心智如何工作，我們必須理解大腦如何工作。"心理學沒有教給他這些，於是他成為了一名木匠。幾年後，他決定回去攻讀研究生學位，認為人工智慧可能是理解心智工作原理的領域，因為"我們可以在電腦上模擬東西，所以我們實際上可以構建小型的心智。我仍然認為這是嘗試理解心智如何工作的很好方法。"
當伍登院長問及辛頓是否在開始研究生學習後感到找到了自己的專業方向時，辛頓肯定地回答："是的。在我開始研究AI後，從那時起，我就從未想過我應該做別的事情。"不過他補充道，他認為當時的AI領域方向錯誤："AI界大多數人認為智能最重要的部分是推理，而推理必須像邏輯一樣進行。你必須在頭腦中有符號表達式，並使用規則操作它們，這必須是它的工作方式。他們非常自信，幾乎無法考慮任何其他可能性。"
辛頓指出，只有少數人理解："要理解心智和大腦，你真的必須理解神經元網路如何通過改變神經元之間的連接強度來學習。但在這些少數人中有圖靈和馮·諾依曼。不幸的是，他們都英年早逝。"
回顧這段看似混亂的求學經歷，辛頓承認："事後看來，儘管當時看起來完全混亂，但學習物理學、生理學、哲學和心理學對我後來所做的事情都是很好的背景。所以從回顧的角度來看，這是有意義的，但當時看來只是混亂。"
二、激發好奇心與提出好問題
伍登院長指出，辛頓家族中有許多傑出的學者，但他能夠走出他們的陰影，找到自己的道路。她詢問辛頓如何給大學生提供尋找自己學術道路的建議，以及如何建立自信。
辛頓強調了好奇心的重要性："我認為你必須對某事真正好奇。許多大學生在想他們想學什麼科目。但對我來說，有一個特定的問題我感興趣，那就是大腦如何工作。一旦你有了這樣的問題，這就是驅動你的動力。如果你有這樣的問題，生活會容易得多。你只需做任何需要做的事情來解決它。對我來說，我學習了很多不同的科目，但我始終被嘗試理解大腦如何工作所激勵。"
談到如何提出好問題，辛頓解釋："我認為問題往往源於注意到一些看起來有點奇怪的事情。不是僅僅說這有點奇怪，而是對為什麼它有點奇怪感興趣。日常生活中有很多看起來有點奇怪的事情，但大多數人從未思考過。"
他舉了兩個引人入勝的例子來說明他的觀點：
第一個例子關於牙醫的指令："例如，你去看牙醫，牙醫說'咬下去'，你就接受了。但實際上，當你收縮這些肌肉時，你的下顎向上移動。那麼，為什麼牙醫說'咬下去'？他是在犯錯嗎？但所有牙醫都犯同樣的錯誤。到底發生了什麼？如果你問牙醫為什麼他們這麼說，他們不知道或者會編造理由。"
辛頓解釋了這個看似矛盾現象背後的原因："當你思考口腔內部時，重要的是你的牙齒相對於舌頭的位置。如果你問哪些牙齒會咬到舌頭...好吧，你的舌頭在下顎里。所以你的舌頭隨著下牙向上移動。它相對於下牙不會移動。所以相對於舌頭移動的是上牙。所以當你在思考口腔內部時，你某種程度上就是你的舌頭，而上牙在移動，因為你的舌頭固定在下顎上。"
這裡我擔心大家沒看懂，再多解釋一下。他在這裡討論的是一個有趣的語言與物理現實之間的矛盾。當牙醫說"咬下去"(bite down)時，從外部觀察者的角度看，實際發生的物理動作是下頜向上移動。所以實際上，應該是"咬上去"(bite up)才對。這個矛盾的關鍵在於參照點和視角：
從口腔內部的感知來看，是以舌頭為參照點的：舌頭固定在下頜上，它們一起移動，當你咬合時，下頜和舌頭一起向上移動。
因此，相對於舌頭（你口腔內部的"你"的感知主體），是上牙齒向下移動接近舌頭。所以，從口腔內部的體驗來說，有種感覺確實是在"咬下去"—上牙齒向下朝向舌頭移動，而不是咬上去。
這個例子展示了人類如何根據主觀體驗形成語言表達，即使這種表達從客觀物理角度看似不準確。辛頓用這個日常例子說明了科學家如何通過注意看似矛盾的細節發現有趣的問題，然後深入探究找出解釋。咳咳，其實我下個月就要去北大口腔醫院看牙，但是我絕對不會和醫生說應該是「咬上去」的。
第二個例子涉及生物學中的拓撲問題："很少有生物學家對一個小小的拓撲問題感到疑惑。食物從一個開口進入，然後從另一個開口出來。廢物從不同的開口出來，對吧？空氣從一個開口進入，二氧化碳又從同一個開口出去。這看起來很蠢。為什麼不是一個直通系統？大多數生物學家不知道這個問題的答案。他們甚至從未想過這個問題。但這是我們的一個明顯特徵。"
辛頓接著解釋了這個看似奇怪設計背後的科學原理："這實際上是關於不損失水蒸氣。氧氣分子比水分子大。因此，任何能讓氧氣單向通過的膜也會讓水蒸氣向另一個方向通過。所以你的肺會讓水蒸氣從你的血液中流出。而你不想失去所有那些水蒸氣。所以你有一條長長的黏膜管道。當乾燥的空氣進入時，濕潤的黏膜會使其濕潤。當濕潤的空氣出去時，它會在黏膜上沉積水分。所以當它再次出去時，它相當乾燥。如果你看駱駝，它有這條非常非常長的管道，全部包裹在鼻子裡，所以它不會失去任何水分。"
伍登院長補充道："我想對正在觀看的學生說，我們真正鼓勵你們做的事情之一，無論你們在哪裡追求學業，就是不僅要質疑周圍的世界，還要質疑你在課堂上學到的一切和你所閱讀的內容。有些東西可能被呈現為事實。問問為什麼會這樣。這是從哪裡來的？你可能在人文學科，去圖書館的書架找那些原始資料並閱讀它們。我認為你所暗示的是，你會發現在我們認為我們知道的東西背後有很多未知。"
辛頓迅速贊同："是的，你周圍到處都是未知，只是大多數人不會費心去注意它們。"伍登院長強調："所以即使當你的教授告訴你一些已知的東西，如果你質疑他們關於那些未知的東西，他們實際上會很高興，這就是你會進入其中的方式。"辛頓幽默地補充："好的教授會這樣。"伍登院長笑著回應："是的，我們這裡有好教授。"
伍登院長將對話引向辛頓早期的經歷，詢問他在小學或更早期間是否有過一些促使他追求發現之路的重要時刻。
辛頓分享了一個引人入勝的童年記憶："我記得很早就看到一些不可能的事情，並為此著迷了一段時間。我大約五歲時正從學校回家，坐在公共汽車上，座位向前方傾斜，並覆蓋著一種粗糙的天鵝絨材料，上面有一些硬刺。我把一枚舊英國便士放在旁邊的座位上，它竟然向上爬坡移動。我想，這不可能。所以我再次放下它，它又向上爬坡。"
對於這個不可思議的現象，辛頓解釋了他後來的發現："我猜想我並不真的記得細節發生了什麼，我只是記得我多次回憶它。但它確實向上移動了，這是不可能的。我對此困惑了很長時間。
後來長大些的辛頓終於明白了背後的原理。那些老式公共汽車座位上的天鵝絨材料實際上有很多細小的纖維，這些纖維有點像梳子的齒一樣，都朝著一個方向傾斜。當公共汽車發動機運轉時，整個車身都在微微震動。就像我們用手指輕輕敲打桌面上的硬幣，硬幣會跳動一樣，這些震動使硬幣在座位上輕微跳動。關鍵在於天鵝絨纖維的傾斜方向——當硬幣想往下滑時，這些纖維會像小鉤子一樣阻止它；而當震動向上時，硬幣可以越過這些纖維向上移動一點點。
伍登院長指出這其實就是物理問題，儘管辛頓曾說他沒有足夠的數學知識學習物理學。辛頓承認："是的，我一直喜歡直觀的物理學。我對物理學很著迷。只是那些大方程式...（辛頓教授前邊說了，自己數學並不太好）"
當被問及他宿舍牆上是否有尋求靈感的海報時，辛頓坦率地分享了一個有趣的事實："冒著聽起來極其書呆子氣的風險，我的父親是一位生物學家。當我十幾歲，大約14歲時，他認為我成為生物化學家會是個好主意。所以實際上，在我的臥室牆上，我掛了一個克雷布斯循環的大圖表（也叫三羧酸循環，簡稱為TCA cycle，該循環亦因由英國生物化學家克雷布斯（Krebs）發現而稱為克雷布斯循環）。"當伍登問這是否對他未來的學習有所啟發時，辛頓幽默地回應："也許吧。我不記得克雷布斯循環的任何內容，除了它把所有東西都分解為丙酮酸。"
四、保持好奇心的力量
談到如何面對挫折和失敗，辛頓提供了簡單而有力的建議："這不是世界末日。當你年輕時，你沒有太多經驗，你可以從大挫折中恢復過來。"
辛頓分享了他個人經歷："對我來說，我一直有這個激勵性問題：大腦如何工作？我對心理學非常厭倦，在心理學上表現得很糟糕。我離開去成為一名木匠，決定不再做學術工作。然後我遇到了一位真正的木匠，他在木工方面比我好得多。我說，實際上，成為一名學者比成為一名木匠更容易。所以我回到了學術界。我認為只要你追隨自己的好奇心，你就會沒事的。"
伍登院長談到她自己的本科經歷，回憶道她最難忘的經歷常常是在實驗室與同學們共度的時光，即使是在周五晚上，對一些人來說這可能看起來"很呆板"。但對她來說，這些時刻是她在校園裡最快樂、最難忘的時刻。
當問及他作為學生最難忘的時刻，辛頓講述了一個關鍵實驗："一個難忘的時刻是我在學習心理學時。我們必須做一個實驗。這是我做過的少數幾個實驗之一。我選擇做的實驗是嘗試確定隨著孩子年齡的增長，他們是否會更加注意形狀，而較少注意顏色和紋理等因素。"
他先訓練孩子們從一組物體中找出"不同的那個"（比如兩個紅色正方形中的一個紅色圓形）。當他展示新的測試例子（紅色圓形、黃色圓形和黃色正方形）時，一個聰明的五歲孩子沒有簡單地選擇"不同的那個"，而是說："你把那個塗錯顏色了"——意思是紅色圓形應該是黃色的，這樣才符合他理解的實驗模式。
這個回答讓辛頓大受啟發。孩子不只是機械地執行指令，而是理解了整個實驗的結構，發現了不符合預期的地方，並且推斷研究者犯了錯誤。這顯示出人類思維的一種複雜能力——理解背景、發現模式並對異常情況做出解釋。辛頓意識到，如果我們想真正理解人類思維，就需要創造能夠像這個孩子一樣思考的人工智慧模型。這種模型應該能夠理解情境，並在面對不一致情況時不只是機械地執行任務，而是能提出質疑。
但在1970年，這樣的想法幾乎是不可能實現的，當時的心理學和電腦科學都無法解釋這種複雜的認知過程。但55年後的今天，大型語言模型已經具備了類似的能力，它們可能真的能夠像那個聰明的孩子一樣，指出實驗中的不一致性。
辛頓解釋了這次經歷對他的影響："在那一刻，我想，在我們真正理解人們如何工作之前，我們需要一個模型，你可以像這樣訓練它。然後它的行為就像這個孩子一樣。它不會指向紅色圓形或黃色正方形，而是說，'嘿，你把紅色圓形塗錯顏色了。'或者至少它會說這裡有些問題……現在大語言模型已經達到了這個程度，但是我們花了55年時間。"
當伍登問他是否預料到會花這麼長時間時，辛頓簡單地回答："不，不。"他繼續解釋："事實上，當我去研究生院時，我的論文項目要命名為'路德維希'，以路德維希·維特根斯坦命名。路德維希代表'沒有先天語法的語言理解裝置'。因為我認為喬姆斯基所說的是胡說八道。我們應該能夠學習語言。現在我們可以做到這一點。這些大型語言模型做到了。但那花了50年。"
五、從諾貝爾獎到AI的未來影響
伍登院長指出，辛頓的工作被比作工業革命和發現火的影響，辛頓謙虛地強調這不僅僅是他一個人的工作，而是許多人共同努力的結果。當被問及他最初的研究是出於純粹的好奇還是考慮到可能改變世界時，辛頓表示兩者密不可分："我猜這兩個是一起的，因為如果你能理解大腦如何工作是很明顯的...你可以製造出與我們一樣聰明的人工大腦，這將改變世界。"
伍登院長提到2012年是一個轉折點，當時辛頓和學生共同訓練的AlexNet贏得了由學者李飛飛主辦的著名ImageNet電腦科學競賽，從一位備受推崇的電腦科學家變成了人們意識到的事物將根本性改變的人物。
對此，辛頓解釋道："這是一種證明。我們多年來一直在說神經網路最終將能夠比標準方法更好地識別圖像中的物體，標準方法是編寫程序來完成。我們不知道我們是如何做到的，但我們可以製造一些類似大腦的東西，它可以學習，也許我們可以得到一個會學習做這件事的系統。這就是我們展示的，一個系統可以學會做這件事，比任何人編程的都要好得多。"
辛頓回憶了當時的科學環境："多年來，電腦視覺領域的人一直在說神經網路是胡說八道。他們的一些期刊有一項政策，如果你提交一篇關於神經網路的論文，他們甚至不會進行審閱，因為這太荒謬了。幾年後，他們都在研究神經網路，因為我們已經證明它確實有效。"
當談到獲得諾貝爾獎後的生活變化時，辛頓幽默地說道："是的，人們確實在街上認出我，很多人想要自拍，這很煩人，但如果它消失了，我可能會感到失望。"
六、科學與人文的交互
當被問及科學和人文如何合作以及為什麼這種合作很重要時，辛頓指出了兩個關鍵互動：
首先，他強調了人文學科在技術發展中的重要性："當我們開發新技術時，我們需要人文學科來確保我們考慮它們如何影響人和人們的生活。"
其次，他談到科學如何影響人文學科的發展："當我們對大腦如何工作有了更多理解時，我們將從根本上改變我們對人如何工作的看法，這將改變人文學科。我們大約100年前就看到過一次，隨著精神分析學的發展。儘管有很多胡說八道與一些真正的見解相結合，但這改變了人們對人的看法。我們接受了我們有各種無意識的動機。我們接受了我們使用各種類比來做事，而不僅僅是推理。我們基本上接受了我們遠沒有我們想像的那麼理性。"
辛頓預測，現在的變化將更加重大："這是一個更大的變化，將要發生，因為直到現在，大多數人，包括人文學科的人，都認為我們用類似邏輯的東西進行推理。我們是理性的存在。我們不是。我們是巨大的類比機器。我們通過看到類比來工作。不僅僅是與一件事的類比，而是與許多事物的類比。所以這改變了你對人的本質的看法。我們是類比機器，而不是推理機器。我們在頂部有一層薄薄的推理層。這對做數學等事情非常重要。沒有頂部的推理，你就不能有銀行賬戶等。但我們基本上使用類比來思考。"
七、人工智慧的短期問題和長期價值
當被問及人工智慧是否會幫助對抗氣候變化或使氣候變化惡化時，辛頓提供了一個全面的分析：
短期內，AI可能會加劇問題："在短期內，它可能會使情況變糟。人們忙於獲取所有可能的電力來訓練這些大型聊天機器人。它們顯著增加了電力消耗。所以這使氣候變化變得更糟。"
然而，長期來看，AI有望帶來積極變化："但它也將幫助我們設計更好的材料、更好的太陽能電池板，可能更好的風力渦輪機，可能更好的核電站，用於隔熱建築的更好材料，可能是可以作為太陽能電池板但又透明的玻璃類型，諸如此類。當然還有更好的電池。電池對太陽能等非常重要。所以我認為現在很難知道。但在短期內，它可能是壞的。但從長遠來看，我認為好處會超過這些。"
關於人工智慧在醫療系統中的潛力，辛頓表示前景廣闊："2016年左右，我預測在大約五年或十年內，我們不再需要放射科醫生來解釋掃描結果。這有點樂觀。我們仍然需要放射科醫生來解釋掃描結果，但現在在許多類型的醫學圖像上，AI系統的表現與醫生、放射科醫生差不多，而且它們一直在變得更好。"
辛頓舉例說明了AI在醫療診斷方面的進步："放射科醫生不能看一億張圖像。但如果你拿胸部X光片來說，網上有70億張這樣的X光片，你現在可以用70億張胸部X光片訓練一個AI系統，它可以非常好地從中診斷各種疾病。"
他還提到了AI在其他醫療領域的應用："在皮膚癌等方面，AI系統現在與皮膚科醫生相當，可能已經在查看皮膚上的東西並說'這可能是黑色素瘤嗎？'方面更好了。"
辛頓強調，AI還將改善全科醫生的診斷能力："你現在去看全科醫生，帶著一種罕見的疾病，你的全科醫生可能以前從未見過，如果你幸運的話，也許讀過。醫生在診斷方面犯了很多錯誤。在美國，每年約有20萬人死於醫生的錯誤診斷。"
他引用了一個研究結果："去年，如果你比較看複雜的診斷問題，如果你比較醫生，醫生正確率為40%。AI系統正確率為50%。醫生和AI系統的結合正確率為60%。好吧，這已經減少了三分之一的診斷錯誤，從去年的AI開始。正如你所知，AI正在迅速變得更好。所以AI在診斷方面會好得多。它會幫助我們設計新藥。DeepMind在蛋白質摺疊方面所做的工作將在理解如何設計新藥方面非常有用。"這裡，我們插一句話，DeepMind CEO 哈薩比斯在這周CBS播出的60分節目中說，他認為AI將幫助人類10年內消滅疾病。這個預測就很大膽了。
辛頓還指出，AI不會取代醫療工作者，而是會擴大醫療服務的可及性："當你年老時，你會意識到這一點，你能吸收的醫療服務沒有限制。老年人希望有幾位醫生只屬於他們，可以問問題。所以它不會讓人們失業。如果你有非常出色的診斷和非常出色的圖像解釋的AI，你只會得到更多的醫療服務。"
關於AI在外科手術領域的應用，辛頓表示："他們已經有可以進行手術的機器人，而且這些機器人會變得更好。關於時間表，我有點擔心。我猜想在10年內，會有相當多的機器人進行手術，但可能是20年。"
八、如何學習，如何擇業？
當談到有效的學習技巧時，辛頓強調了個人差異的重要性："我認為學習技巧非常依賴於你是誰。我注意到科學家之間有巨大的差異。"
他分享了自己的學習風格："我不喜歡閱讀。我開始讀東西，讀了大約一段後，就會因為它讓我想到什麼而分心。我開始想一些事情。我非常不擅長閱讀科學論文。如果我必須，我最終會閱讀重要的論文。我喜歡與人交談。"
辛頓提到他的博士導師給了他一個有趣的建議："不要讀文獻。閱讀腐蝕思想。首先自己解決問題，然後查看文獻，看看你的解決方案是否新穎。這與你從幾乎所有人那裡得到的建議完全相反。他們會說，你應該閱讀文獻。在開始自己解決難題之前，你應該閱讀文獻。我認為兩種觀點都是正確的，因為這取決於你是誰。有些人喜歡大量閱讀並獲取大量知識。其他人像我一樣是解謎者，他們不喜歡讀很多東西。他們喜歡有個謎題去解決。"
伍登院長補充道，組成學習小組常常是非常有價值的："當他們一起組成學習小組時，這真的很有價值。對一些學生來說，能夠討論概念、互相提問非常重要。我認為大多數人都知道，你可能認為你理解了一個主題，然後你嘗試向別人解釋，你意識到，等一下，我想我遺漏了一些東西。所以這是一個真正測試你自己知識的好方法，也許你確實在理解上有一個差距，現在你從別人那裡學習。"
關於如何確定自己真正熱愛的事物，辛頓表示："我認為如果你必須弄清楚，你並不是真的對它充滿熱情。對我來說，從大約16歲開始，理解大腦如何工作就很吸引人。這仍然是我最想做的事情。這仍然是我們不理解的事情。我仍然想了解大腦如何工作。在嘗試理解大腦如何工作的過程中，我們產生了很多技術，但我們還沒有弄清楚大腦是如何工作的。我們知道的比以前多，但我們仍然不真正知道。但不知何故，我認為如果你有一個真正的熱情，你會知道它。"
伍登院長也分享了她的看法："學生在高中學習的科目相對有限。當你來到大學時，你可以接觸到你甚至不知道存在的學科的課程。所以我們真的鼓勵學生瀏覽課程目錄，說，'哇，那看起來很有趣。我想知道那是什麼。'在第一年嘗試各種各樣的課程，因為你很可能會找到你對某事的熱情。而且你的熱情可能不在特定的學科主題上。你的熱情可能來自參與，比如在Hart House或我們三個校區的任何其他地方，你對某事真正感到興奮。也許你加入了學生報紙、學生政府，你意識到你對此充滿熱情。所以你可以在各種地方找到它。"
當被問及是否應該主修數學或電腦科學以追求人工智慧和機器學習職業時，辛頓建議："我認為這是有價值的。我認為你年輕時應該學習你能消化的儘可能多的數學。抽象數學概念很難吸收。你年輕時做得好得多。所以你應該做儘可能多你能承受的。但我也注意到，只學電腦科學或只學數學和電腦科學的學生對心智如何工作沒有同樣的好奇心。最好的學生是那些學習認知科學、也能做數學和編程的人。所以我認為你應該做一堆不同的事情。"
九、如何擺脫沮喪？
當再次討論如何應對沮喪時，辛頓和伍登院長都提供了寶貴的見解。
辛頓回憶了一個個人經歷："當我退出心理學因為我認為它毫無用處並成為一名木匠時，我記得有一次我參加了一個邂逅小組。這是20世紀70年代。生活當時不同。我們有小組，你會和其他人一起度過一個周末，談論你的恐懼和希望。在最後，人們必須說出他們真正想要的，儘可能大聲地喊出來。大多數人喊出的是'我想被愛'之類的東西。這是你期望喊出的一般內容。而我發現自己喊出'我想獲得博士學位'。這就是我真正想要的。"
伍登院長討論了提前為挫折做準備的重要性："你想提前考慮如何管理它，對吧？有哪些你知道對你有益的事情可以保持精神健康？所以，你知道，在我自己的例子中，我喜歡長距離騎自行車和徒步旅行。所以我知道，你知道嗎，如果我經歷了挫折，對某事感到不安，對吧？一個好辦法實際上是出去，在戶外花一些時間，提高你的內啡肽水平。但接下來好做的另一件事是和別人談論它，對吧？有時這是我與另一位專業同事交談，討論一個困難的情況，你知道，他們是如何處理的，你知道，扮演魔鬼代言人並獲得他們的建議。有時你需要一個專業人士。"
她強調了利用資源的重要性："所以，你知道，使用這些資源是好的，無論是可以說'你知道嗎，我經常看到這種情況，這是正常的，這是我們支持學生度過的方式'的學術顧問，還是獲取更專業的關懷。但我們需要你告訴我們你經歷了挫折，這樣我們才能幫助你。"
十、超越課堂的學習
當被問及學生時代特別熱衷的課外活動或愛好時，辛頓分享了他對木工的熱愛："我一直喜歡木工。當我在高中時，我最喜歡的課不是數學或物理或任何那些課。是木工。它是自願的，你可以在晚上做。但我就是喜歡它。你實際上是在製作東西。"
當被問及他製作過最酷的東西，辛頓提到："我在家裡做了一些書架。一個大型儲物單元，沒有用螺絲或釘子製作。通過取木塊，把它們鋪開，在上面塗膠，並粘上其他木塊。我做了可以支撐書架的大架子。這可能是我做過的最大的項目之一，那很有趣。它不是細木工。它看起來不好看，但非常實用。"
伍登院長則分享了她的內胎水球經歷："有一群學生說，'哦，你應該和我們一起報名玩內胎水球。'我說，我從未玩過水球，他們說這真的不重要。所以我去了，結果我連續幾年都在玩內胎水球，這是我玩過的最有趣的活動之一。我之後再也沒有玩過，事實證明我非常不擅長接球或扔球。內胎水球主要是關於嘗試把其他人從內胎中翻出來。所以你永遠不知道你會有什麼樣的樂趣。"
補充一下這個運動的介紹，內胎水球("Inner Tube Polo")是一種獨特的水上團隊運動，與傳統水球有很大不同。在這項運動中，每位參與者都坐在一個大型充氣橡膠內胎上（就像汽車輪胎里的那種內胎，但尺寸更大）。參與者在水池或湖中漂浮，試圖將球傳給隊友並投入對方的球門得分。這項運動的一個主要策略是使對手從他們的內胎上翻下來，從而暫時使他們失去機動性。這是一種結合了平衡、策略和團隊合作的有趣水上活動，無需太多先前的運動經驗。
十一、如何成為一個教授，如何選擇一個教授？
當一位學生問及如何成為一名教授時，辛頓提供了一個有趣的建議："我給你一個好奇的建議，我從我的一個學生那裡得到的。我有這個學生申請和我一起工作。我問，為什麼你申請多倫多大學？他正在申請成為研究生攻讀博士學位。但如果你想成為教授，你可能必須先獲得博士學位。他說，'我看了我可能去的各種地方研究神經網路。我看了你以前的學生在做什麼。你以前的大多數學生都是教授。所以我向你申請，因為你有很好的記錄，你的學生變成了教授。'這只是一個小建議。當你攻讀博士學位時，檢查一下你的擬定博士導師產生了多少教授。當然，現在這種方法不一定是最好的，因為你可能也想要一個年輕的教授，他可以給你很多時間。"
伍登院長分享了她成為教授的旅程，從最初的猶豫到逐漸明白這條道路的價值。她強調了對新知識探索的興趣對於這一職業的重要性："但真正的重點是對新知識探索的興趣。所以帶著那種非常開放的心態來，並尋找機會參與學術研究。我用這個術語來說明科學實驗和史學家、政治學家、創意作家等所有學科的學術研究。真正尋找你可以與那些教授一起工作的機會，因為這就是你將獲得一些了解那種職業類型的機會。"
十二、最後的智慧：如何為科學做出有意義的貢獻
在對話的最後，辛頓被問及對夢想為科學做出有意義貢獻、甚至可能有一天獲得諾貝爾獎的學生有什麼建議。
辛頓深思熟慮地回答："我想我的建議是，真正原創的想法來自於注意到人們做錯了事情，或者你認為人們做錯了的事情。每個人都以一種方式做事，而對你來說它們的做法讓你感覺不太對。你就是有一種感覺，這裡有些事不太對勁。所以，你專注於這一點，並試圖弄清楚什麼不太對勁。這有點像當你讀偵探小說時。在第一章的某個地方，發生了一些事情，當你讀它時感覺不太對勁，但你忽略了它。然後後來證明那是關鍵的事情，它告訴你誰是罪犯。科學很像這樣。有些東西就是不太對勁。如果你繼續研究它，那麼可能什麼都沒有。但也許那是一種線索，引導你找到一些真正原創的想法。在你理解發生了什麼之前，你不應該放棄它。你應該專注。你應該像一種梗犬（一種最初是被用來打獵和消除毒蛇、害蟲、田鼠的犬類，精力充沛、個性活躍）。一旦你抓住了那個線索，你就繼續研究它。"
