既然 AI 还不是一门科学，我们要去探索没人做过的事情，很有可能失败。这意味着我们必须有真正的兴趣，靠兴趣和好奇心去驱动自己前行，才能扛过无数的失败。我们也许看到了DeepMind做成了AlphaGo和AlphaFold两个项目，但可能还有更多失败的、无人听闻的项目。
在兴趣驱动方面，国外研究人员值得我们学习。像一些获得图灵奖的顶级科学家，天天还在一线做研究，亲自推导理论。还记得在CMU读书的时候，当时学校有多个图灵奖得主，他们平常基本都穿梭在各种seminar（研讨班）。我认识其中一个叫Manuel Blum，因为密码学研究获得图灵奖，有一次我参加一个seminar，发现Manuel Blum没有座位，就坐在教室的台阶上。他自己也不介意坐哪里，感兴趣就来了，没有座位就挤一挤。我曾有幸遇到过诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特，作为经济学者，他早已功成名就，但他60岁开始学习广义相对论，70岁开始学习深度学习，76岁还和我们这些晚辈讨论深度学习的进展…也许这就是对研究的真正热爱吧。
说回国内，我们也不必妄自菲薄，中国AI在工程方面拥有全球领先的实力，承认AI还比较初级并非否定从业者的努力，而是提醒我们需要更坚定地长期努力，不必急于一时。电气时代如果没有法拉第这些先行者，没有一个又一个的点状发现，不可能总结出理论，让人类迈入电气时代。
同样，AI发展有赖于我们以重大创新为憧憬，一天天努力，不断尝试新想法，然后才会有一些小突破。当一些聪明的脑袋，能够将这些点状的突破联结起来，总结出来理论，AI才会产生重大突破，最终上升为一门科学。
我们已经半只脚踏入AI时代的大门，这注定是一个比电气时代更加辉煌、激动人心的时代，但这一切的前提，都有赖于所有研究者的坚定不移的努力。

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