今日世界AI大会在上海举行，主办方采访了辛顿教授，从他对于年轻人的建议中我们窥见了一些追求真理的方法论：
周伯文：在您卓越的学术生涯中，您不仅推动了AI技术的边界，也深刻地影响了下一代研究者，比如Yoshua Bengio和许多更年轻的后辈 。在上海AI实验室，我们的研究人员平均年龄约为30岁，这清晰地表明AI的未来属于年轻一代 。看着这些年轻的面孔，您有什么建议想与他们分享，帮助他们更快地成长吗？
辛顿: 我只有一条建议：如果你想做真正原创性的研究，就应该去寻找那些你认为“所有人都做错了”的领域 。通常，当你这么想并开始研究自己的方法时，最终你可能会发现大家那样做是有原因的，而你的方法是错的 。但关键是，在你亲身搞明白它为什么错之前，绝不要放弃 。不要因为你的导师说“这个方法很蠢”就放弃它 。忽略导师的建议，坚持你所相信的，直到你自己弄懂它错在哪里 。偶尔，你会发现自己坚持的东西并没有错，而这正是重大突破的来源 。这些突破从不属于轻易放弃的人 。即便别人都不同意你，你也要坚持下去 。这背后有一个简单的逻辑：你要么直觉很好，要么直觉很差 。如果你直觉很好，显然应该坚持它 。如果你直觉很差，那你做什么关系都不大，所以你同样应该坚持你的直觉 。
杰佛里辛顿获得了图灵奖和诺贝尔物理奖双料教授，为他对于AI领域所做的突破性贡献，网上一直在评价他得贡献，提出得理论，作为一个普通群众，我们对此感到困惑，迷失在大量得专业术语之中，根本不知道他得贡献具体在哪里? 秉承凡事多想一步的求学精神，简单的研究了一下他的经历及贡献，最主要的是他为何能获得最高殊荣，以及为社会带来什么突破。
辛顿主要的贡献在于将被扫进垃圾堆的联结学派重新拉上正确的道路，作为联结学派早年已经成名，提出了很多理论，但在学术大佬明斯基的反证下（异或问题）变成了一个荒谬的、没有前途的伪命题，当然这不能怪明斯基对未来新兴学派的扼杀，这是我们目前世界论证的一种科学方法：反证法，如果想要证明某个理论不成立，你只需要提出一个反例，如果道理浅显明白，无从辩解，那么这个理论便无法获得存在的必要。以至于明斯基在提出反例后，基于联结学派的神经网络便被宣判了死刑，以至于科学家普遍认为这是个没有前途的供人一笑的垃圾。
而辛顿对明斯基的反例的辩证，异或问题，即没有直接推翻一个100%正确的反例，而是向下更挖一层，采用多个计算单元（MLP），证明神经网络不是完全错误，只是需要多个计算单元组合来解决复杂问题。这里我的解释并非那么的专业及透彻，更想表达的是辛顿教授成名的原因在于他的韧性与坚持，不因某个大佬的完全正确的反例，不因大众普遍共识，而是对真理的深度追求，创造性的解决了横亘在科学界对于AI发展的核心问题，将研究方向重新拉回正确的道路，而更为深思的，即科学精神是什么的问题，科学不是权威和大众的共识，科学是追求真理！
辛顿的故事让我想起了量子物理界科学家波尔，作为量子物理界的奠基科学家之一，早年也是被经典物理的大师爱因斯坦所否定，乃至被整个学术界所打压数十年，后来随着量子物理科研条件发展，逐步证明波尔理论的正确性，也是一段与之高度类似的关于真理与权威的战争。
最后回到辛顿在上海的采访，他提到关于创新的法则：如果你想做真正原创性的研究，就应该去寻找那些你认为“所有人都做错了”的领域 。即是寻找大众所认为错了的地方，如果能证明是大众共识是错误的，那就是创新发生的地方。从这个小故事里我们或许可以窥见原创性科学或者创新的秘密：寻找那些错误的共识，加之持之以恒的坚持，则可以发现真理存在的地方！